교수는 수업의 세 부분을 크게 설명합니다. 첫 번째 부분은 특정 문제에 적용될 금융 시장의 관련 측면을 나타내는 수학적 모델을 설정하는 데 중점을 둡니다. 이 부분은 시장 역학을 이해하기 위한 이론적 토대를 제공하는 것을 목표로 합니다. 두 번째 부분에서는 이러한 모델을 적용하여 금융 시장의 분열로 인한 비용과 이점, 유동성과 기업 정책 간의 상호 연결과 같은 특정 문제를 조사합니다. 모델을 실제 시나리오에 적용함으로써 학생들은 금융 시장의 기능에 대한 실용적인 통찰력을 얻을 수 있습니다. 마지막으로 과정의 세 번째 부분에서는 현대 금융 시장과 관련성이 높지만 교과서에서는 다루지 않는 특정 주제를 다룹니다. 이러한 주제에는 디지털 시장, 알고리즘 및 고주파 거래, 공개 정보, 금융 시장의 거품과 무리를 다루는 문제가 포함됩니다. 과정의 이 부분은 해당 분야의 최첨단 개발 및 과제를 탐구하는 것을 목표로 합니다.
그런 다음 교수는 정보와 가격 간의 관계에 대해 논의하기 시작합니다. 그들은 트레이더가 내린 의식적인 결정의 결과로 발생하는 매수-매도 스프레드로 시작하여 이러한 문제를 탐구하는 첫 번째 모델을 소개합니다. 강의는 트레이더가 시장에서 자산을 사고 파는 이유와 이러한 이유가 자산 평가에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 또는 그렇지 않을 수 있는지에 대해 자세히 설명합니다.
논의된 첫 번째 이유는 개별 거래자에게 고유한 위험 프로필을 형성하는 것입니다. 트레이더는 자산 평가에 직접적인 영향을 미치지 않을 수 있는 개인적인 위험 선호도에 따라 자산을 매매할 수 있습니다. 두 번째 이유는 개인이 유동성 자금에 접근해야 하거나 초과 자금을 투자하기를 원하는 자금 유동성 때문입니다. 이러한 유형의 거래는 또한 자산의 수익성이나 미래 현금 흐름에 영향을 미치지 않으므로 자산 가치를 변경하지 않습니다. 마지막으로 강사는 경제 상황 및 외부 요인과 같은 시장의 펀더멘털에 기반한 거래가 자산의 수익성과 미래 현금 흐름에 영향을 미치고 그에 따라 가치가 변경됨을 강조합니다.
그런 다음 강의는 다양한 유형의 정보, 공개 정보와 비공개 정보를 구분하고 자산 평가에 미치는 영향에 중점을 둡니다. 공개 정보는 모든 시장 참여자가 사용할 수 있고 모든 사람이 동일한 방식으로 이해하고 평가할 수 있는 정보입니다. 거래자들 사이에 새로운 의견 불일치를 일으키지 않고 자산 가치의 재평가로 이어질 수 있습니다. 반면에 개인 정보는 개인이 다른 사람이 소유하지 않은 특정 정보에 액세스할 수 있으므로 거래자 간에 정보 비대칭을 만듭니다. 이 개인 정보는 특정 요소에 대한 지식을 기반으로 자산 가치에 대한 트레이더의 인식 차이로 이어질 수 있습니다.
발표자는 고전적인 경제 패러다임의 범위 내에서 공공 정보가 어떻게 새로운 거래를 창출할 수 없지만 널리 사용 가능한 정보를 통합하여 자산 가치의 재평가로 이어질 수 있는지에 대해 논의합니다. 그러나 연사는 비대칭 정보가 포함된 모델이 내부자 거래가 불법인 이유를 보여주고 시장에서 발생할 경우 어떤 일이 일어날지 보여주기 위한 것이라고 강조합니다.
개인 정보에 대한 학문적 해석이 설명되어 있으며, 공개 또는 비공개를 막론하고 모든 정보는 원칙적으로 모든 사람이 사용할 수 있다고 명시되어 있습니다. 그러나 일부 트레이더는 정보 분석을 더 잘하고 주식의 펀더멘털에 대한 뛰어난 지식을 가지고 있을 수 있습니다. 강의는 정보와 가격 사이의 연결을 탐구하고 가격이 사회에서 효율적인 할당을 가능하게 하기 위해 서로 다른 개인의 정보를 조정하는 방법을 강조합니다. 강사는 또한 가격이 역사적 정보를 통합한다는 것을 암시하는 약한 효율성을 포함하여 다양한 형태의 시장 효율성에 대해서도 언급합니다.
강의는 다양한 수준의 시장 효율성과 효율적인 시장 가설이 가격이 어떤 면에서 효율적이어야 함을 암시하는 방식에 대해 논의합니다. "강력한 형태"로 알려진 가장 강력한 형태의 효율성은 모든 공공 및 개인 정보를 즉시 반영하는 가격을 요구합니다. 그러나 이 개념은 "거래 금지 정리"와 같은 문제를 야기합니다. 개인 정보가 있는 거래자는 거래하려는 욕구가 너무 유익하고 공개 신호로 작용하여 잠재적인 거래를 무익하게 만들 수 있기 때문에 거래를 자제할 것입니다. 게다가 가격이 강력한 형태로 완벽하게 효율적이라면 거래자가 정보를 획득할 인센티브가 없을 것입니다. 획득한 지식의 일부가 즉시 가격에 통합되어 획득할 가치가 없는 정보가 되기 때문입니다.
강의는 가격 변동성에 대한 설명 부족을 강조하면서 효율적인 시장 가설의 역설에 대해 논의합니다. 이 가설은 정보가 가격에 어떻게 통합되는지에 대한 명확한 이해를 제공하지 않으며 세 가지 중요한 현상인 주식 프리미엄, 가격 변동성 및 시장 움직임의 크기를 설명하지 못합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 비디오는 자산의 시장 가치 개념을 설명하고 미래 현금 흐름의 기대치를 고려하는 할인 현금 흐름 접근 방식을 포함하여 이를 검토하는 두 가지 접근 방식을 소개합니다.
발표자는 자산의 미래 현금 흐름에 대한 기대치를 불확실성을 설명하는 할인 요소로 할인하여 계산할 수 있는 시장 평가의 개념을 소개합니다. 자산에 대한 객관적인 기본 가치가 있지만 공개 정보는 모든 개인 정보를 완전히 포함하지 않을 수 있으며 거래자는 진정한 기본 가치에 대한 완전한 지식을 가지고 있지 않을 수 있습니다. 자산가격의 시장가치 반영 효율성은 가격이 시장가치와 얼마나 일치하느냐에 따라 결정된다. 가격이 시장 가치와 같으면 준강형 효율적 가격으로 간주됩니다. 마지막으로 시장가치의 혁신을 투자자의 관점에서 임의의 변수로 정의하며 강의를 마칩니다.
발표자는 시장 평가에서 혁신의 기대치를 계산하는 방법을 설명합니다. 공식은 다음 기간의 혁신에 대한 기대치를 포함하며, 이는 다음 기간의 시장 평가 기대값의 기대값으로 표현될 수 있습니다. 반복 기대의 법칙을 적용하면 내포된 기대를 단순화할 수 있으므로 다음 기간의 혁신에 대한 기대는 시장 평가의 현재 기대에서 현재 정보가 주어진 시장 평가의 기대 가치를 뺀 것과 같습니다. 발표자는 가격이 효율적이라면 가격 변동에 대한 기대치는 0이며 자산의 미래 가격에 대한 최선의 추정치는 현재 가격임을 나타냅니다.
강사는 효율성의 준강형에서 주가는 시장 참여자 입장에서 마팅게일로 간주된다고 설명한다. 이것은 가격이 오르거나 내릴 수 있지만 미래 가격에 대한 최선의 추정치는 단순히 현재 가격이라는 것을 의미합니다. 이러한 정보 효율성의 의미는 자산 가격 책정 문헌에서 널리 사용되는 가정입니다. 과정의 다음 섹션에서는 이러한 기본 개념을 바탕으로 비대칭 정보 하에서 거래하는 특정 모델을 소개합니다.
과정의 다음 섹션에서 발표자는 비대칭 정보 하에서 특정 거래 모델을 탐구합니다. 이 모델은 트레이더가 시장과 그 자산에 대한 다양한 수준의 정보를 보유할 때 발생하는 역학과 결과를 포착하는 것을 목표로 합니다.
강사는 정보 비대칭이 거래 행동과 시장 결과에 어떻게 영향을 미치는지 이해하는 것의 중요성을 강조하면서 시작합니다. 실제 금융 시장에서는 일부 트레이더가 다른 트레이더가 소유하지 않은 개인 정보에 액세스하는 것이 일반적입니다. 이러한 정보의 불균형은 시장 참여자가 채택하는 결정과 전략에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다.
발표자는 개인 정보를 가진 거래자가 선택적으로 시장에 참여하여 시장 효율성에 악영향을 미칠 때 발생하는 역선택(adverse selection)의 개념을 소개합니다. 우수한 정보를 가진 거래자는 자신이 유리하다고 생각할 때만 거래를 선택할 수 있는 반면, 그러한 정보가 없는 거래자는 불리한 결과의 위험 증가로 인해 거래에 참여하는 것을 주저할 수 있습니다.
역선택의 영향을 설명하기 위해 강사는 고품질 자산과 저품질 자산이라는 두 가지 유형의 자산이 있는 시장의 예를 제공합니다. 트레이더는 자산의 품질에 대한 개인 정보를 보유하고 있지만 이 정보는 다른 시장 참여자가 볼 수 없습니다. 결과적으로 고품질 자산에 대한 지식이 있는 트레이더는 거래에 참여할 가능성이 더 높은 반면 그러한 정보가 없는 트레이더는 자산에 대해 더 높은 가격을 요구하거나 거부할 수 있습니다. 이로 인해 정보가 풍부한 트레이더가 역선택 문제로 인해 고품질 자산을 거래하지 않기 때문에 시장이 저품질 자산에 의해 지배되는 상황이 발생합니다.
강사는 입찰-매도 스프레드에 대한 역선택의 결과에 대해 논의합니다. 개인 정보를 가진 거래자가 선택적으로 거래함에 따라 입찰가와 요청가 사이에 더 넓은 스프레드가 생성됩니다. 입찰-매도 스프레드는 거래 비용을 반영하고 역선택과 관련된 위험에 대한 보상 역할을 합니다. 비대칭 정보 환경에서 매수-매도 스프레드는 자산에 대한 완전한 정보가 부족한 트레이더가 직면한 불확실성 증가를 설명하기 위해 확대됩니다.
또한 강사는 시장에서의 신호 전달 개념을 소개합니다. 시그널링은 거래자가 자신의 개인 정보를 다른 사람에게 공개하기 위해 취하는 전략적 조치를 말합니다. 거래자는 특정 행동이나 거래에 참여함으로써 자산의 품질이나 가치에 대한 정보를 전달하려고 시도합니다. 이 신호 프로세스는 역선택을 완화하고 정보 비대칭성을 줄임으로써 시장 효율성을 개선하는 데 도움이 됩니다.
강사는 가격 선택을 통한 신호 전달의 예를 제공합니다. 두 가지 유형의 자산이 있는 시장에서 고품질 자산을 보유한 판매자는 품질을 표시하기 위해 더 높은 가격을 책정하고 낮은 품질의 자산을 보유한 판매자는 더 낮은 가격을 책정할 수 있습니다. 판매자가 설정한 가격을 관찰하면 잠재 구매자는 기본 자산 품질에 대한 정보를 유추할 수 있습니다. 이 신호 메커니즘은 더 나은 자산 할당을 허용하고 정보 비대칭의 역효과를 줄입니다.
발표자는 비대칭 정보 하에서 거래의 역학을 더 탐구하기 위해 도덕적 해이의 개념을 소개합니다. 도덕적 해이는 개인이 결과에 대한 완전한 책임이 없기 때문에 더 큰 위험을 감수하거나 바람직하지 않은 행동을 할 때 발생합니다. 금융 시장에서 거래자가 거래 결정에 영향을 미치는 개인 정보를 소유할 때 도덕적 해이가 나타날 수 있습니다.
강사는 도덕적 해이의 존재가 시장 결과와 효율성에 영향을 미칠 수 있음을 강조합니다. 개인 정보를 가진 트레이더는 더 위험한 포지션을 취하거나 정보 이점을 악용하는 활동에 참여하여 잠재적으로 시장 왜곡 또는 비효율을 초래할 수 있습니다. 도덕적 해이의 의미를 이해하는 것은 투명성과 공정한 거래 관행을 촉진하는 효과적인 규제 및 시장 메커니즘을 설계하는 데 매우 중요합니다.
과정의 이 섹션은 비대칭 정보, 불리한 선택, 신호 및 도덕적 해이 하에서의 거래에 중점을 둡니다. 이러한 개념을 공부함으로써 학생들은 실제 금융 시장의 복잡성에 대한 통찰력을 얻습니다. 거래자 간의 다양한 수준의 정보가 거래 행동과 시장 결과에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다.
00:00:00 교수는 수업의 세 가지 광범위한 부분을 설명합니다. 첫 번째 부분은 특정 문제에 적용될 금융 시장의 관련 측면을 나타내는 수학적 모델을 설정하는 데 중점을 둘 것입니다. 과정의 두 번째 부분에서는 이러한 모델을 적용하여 금융 시장의 분열로 인한 비용과 이점, 유동성과 기업 정책 간의 상호 연결과 같은 특정 문제를 조사합니다. 마지막으로 과정의 세 번째 부분은 현대 금융 시장과 관련성이 높지만 디지털 시장, 알고리즘 및 초단타매매, 공공 정보, 거품과 무리를 다루는 문제와 같이 교과서에서 다루지 않는 특정 주제를 다룰 것입니다. 금융 시장. 그런 다음 교수는 정보와 가격 간의 관계에 대해 논의하기 시작하여 이러한 문제를 탐구하는 첫 번째 모델과 거래자의 의식적인 결정의 결과로 발생하는 매수-매도 스프레드를 소개합니다.
00:05:00 강사는 트레이더가 시장에서 자산을 사고 팔 수 있는 세 가지 이유와 이러한 이유가 자산 평가에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 또는 그렇지 않을 수 있는지에 대해 논의합니다. 첫 번째 이유는 개별 거래자에게 고유한 위험 프로필을 형성하는 것입니다. 두 번째 이유는 개인이 유동성 자금에 접근할 필요가 있거나 초과 자금을 투자하고자 하는 자금 유동성 때문입니다. 이 두 가지 이유는 자산의 수익성이나 미래 현금 흐름에 영향을 미치지 않으므로 자산 가치를 변경하지 않습니다. 거래를 하는 마지막 이유는 경제 상태, 산업 및 기타 외부 요인을 포함하여 시장의 펀더멘털에 기반합니다. 이러한 펀더멘털은 자산의 수익성과 미래 현금 흐름에 영향을 미치므로 자산의 평가를 변경합니다.
00:10:00 강사는 다양한 유형의 정보(공개 및 비공개)와 자산 평가에 미치는 영향에 대해 논의합니다. 자산의 가치는 다양한 종류의 정보에 대한 개인의 접근과 해당 정보에 대한 해석에 따라 달라질 수 있습니다. 공개 정보는 모든 투자자가 동일한 방식으로 이해하고 평가할 수 있으므로 새로운 의견 불일치 없이 자산 가치를 재평가할 수 있습니다. 그러나 개인 정보는 투자자가 특정 요소에 대한 지식을 기반으로 자산 가치에 대해 다른 인식을 가질 수 있으므로 새로운 계약 생성으로 이어질 수 있습니다.
00:15:00 연사는 공개 정보와 비공개 정보 및 이러한 정보가 시장 거래에 미치는 영향에 대해 논의합니다. 공개 정보는 고전 경제 패러다임의 범위 내에서 새로운 거래를 생성할 수 없지만 개인 정보는 거래자 간에 정보 비대칭을 만듭니다. 일반적으로 개인 정보는 거래가 불법인 내부자 정보로 간주됩니다. 그러나 정보가 비대칭인 모델은 내부자 거래가 불법인 이유를 보여주고 시장에서 발생했을 때 어떤 일이 일어날지 보여주기 위한 것입니다.
00:20:00 연사는 사적인 정보에 대한 학문적 해석을 설명하면서 공개 또는 비공개를 막론하고 모든 정보는 원칙적으로 모든 사람이 사용할 수 있음을 설명합니다. 그러나 일부 트레이더는 정보를 더 잘 분석하고 주식의 펀더멘털에 대해 더 나은 정보를 가지고 있습니다. 그들은 정보와 가격이 어떻게 연결되어 있는지, 그리고 가격이 사회에서 효율적인 배분을 가능하게 하기 위해 다른 사람들의 정보를 어떻게 조정하는지 설명합니다. 연사는 또한 가격이 역사적 정보를 통합한다는 의미인 약한 효율성을 포함하여 다양한 형태의 효율성에 대해 논의합니다.
00:25:00 강사는 다양한 수준의 시장 효율성과 효율적인 시장 가설이 적어도 어떤 면에서는 가격이 효율적이어야 함을 암시하는 방식에 대해 논의합니다. 효율성의 가장 강력한 형태인 "강력한 형태"는 가격이 모든 공공 및 개인 정보를 즉시 반영할 것을 요구합니다. 그러나 이것은 "거래 금지 정리"와 같은 문제를 야기합니다. 거래자가 개인 정보를 가지고 있으면 거래하려는 모든 욕구가 너무 유익하고 공개 신호로 작용하여 잠재적인 거래를 무익하게 만들기 때문에 거래를 하지 않을 것이기 때문입니다. 또한 가격이 효율적이라면 거래자가 얻은 지식이 즉시 가격에 통합되어 정보를 얻을 가치가 없기 때문에 정보를 얻을 인센티브가 없습니다.
00:30:00 강사는 효율적 시장 가설의 역설과 가격 변동성에 대한 설명 부족에 대해 논의합니다. 이 가설은 정보가 가격에 통합되는 방식을 설명하지 않으며 설명할 수 없는 세 가지 문제, 즉 주식 프리미엄, 가격 변동성 및 시장 움직임의 크기가 있습니다. 비디오는 계속해서 자산의 시장 가치와 미래 현금 흐름에 대한 현금 흐름 할인 접근 방식의 기대치를 포함하여 이를 살펴보는 두 가지 접근 방식을 설명합니다.
00:35:00 연사는 자산의 미래 현금 흐름에 대한 기대치를 할인 요인과 불확실성 수준으로 할인하여 계산할 수 있는 자산의 시장 평가 개념을 소개합니다. 연사는 자산의 객관적인 기본 가치가 있지만 공개 정보가 모든 개인 정보를 포함하지 않을 수 있으므로 거래자가 진정한 기본 가치에 대해 완전히 알지 못할 수 있다고 지적합니다. 자산 가격의 정보 효율성은 자산 가격이 시장 평가를 반영하는 정도에 따라 결정됩니다. 즉, 가격이 시장 평가와 동일하면 가격은 준강 효율적입니다. 마지막으로 발표자는 시장 평가의 혁신을 정의하고 이것이 투자자의 관점에서 임의의 변수임을 언급합니다.
00:40:00 발표자는 시장 평가에서 혁신의 기대치를 계산하는 방법을 설명합니다. 공식의 첫 번째 항은 다음 기간의 혁신에 대한 기대값으로 다음 기간의 V 기대값의 기대값으로 표현될 수 있습니다. 반복 기대의 법칙을 사용하여 다음 기간의 혁신에 대한 기대가 V의 현재 기대에서 현재 정보가 주어진 V의 기대 값을 뺀 것과 같도록 내포된 기대를 단순화할 수 있습니다. 발표자는 가격이 효율적이라면 가격 변화에 대한 기대치는 0이며, 이는 자산의 미래 가격에 대한 최선의 추정치가 자산의 현재 가격에 의해 주어진다는 것을 의미합니다.
00:45:00 강사는 준강형에서 주식 가격은 시장 참여자의 관점에서 마틴게일로 간주된다는 것을 설명합니다. 가격. 이것은 정보 효율성에 대한 일반적인 의미이며 자산 가격 책정 문헌에서 일반적으로 사용되는 가정 중 하나입니다. 다음 섹션에서는 비대칭 정보 하에서 특정 거래 모델을 소개합니다.
Lecture 3, part 1: Information and PricesFinancial Markets Microstructure course (Masters in Economics, UCPH, Spring 2020)***Full course playlist: https://ww...
코스의 이 섹션에서 강사는 실제 금융 시장에 존재하는 특정 문제를 포착하는 모델의 중요성을 강조합니다. 정보 문제가 가격 및 시장 유동성에 미치는 영향에 대한 귀중한 통찰력을 제공하는 Glosten-Milgrom 모델에 중점을 둡니다.
Glosten-Milgrom 모델은 두 가지 유형의 거래자와 상호 작용하는 장수 딜러를 중심으로 진행됩니다. 개인 정보 투기자와 정보가 없는 소음 거래자입니다. 이 모델은 투기꾼이 노이즈 트레이더를 위장하여 개인 정보를 숨기면서 기대 수익을 극대화하는 것을 목표로 한다고 가정합니다. 반면 노이즈 트레이더는 유동성 또는 위험 요구로 인해 고정된 확률로 거래합니다.
강사는 Glosten-Milgrom 모델의 가정과 균형 개념에 대해 논의합니다. 정보가 비대칭인 정적 게임이며 평형 개념은 기본 내쉬 평형입니다. 딜러는 이익을 극대화하면서 자신의 이익을 0으로 유지하기 위해 입찰 및 요청 가격을 설정합니다. 투기꾼은 예상 이익에 따라 결정을 내립니다. 강의는 정보가 없는 투기꾼의 부재, 모델에서 딜러의 필요성, 더 나은 정보를 가진 투기꾼과 거래하려는 딜러의 의지에 관해 생각을 자극하는 질문을 제기합니다.
Glosten-Milgrom 모델에 대한 추가 분석에 따르면 딜러의 이익이 없는 가격은 모든 관련 거래 및 주문을 고려할 때 자산의 예상 가치와 동일해야 합니다. 강사는 실제 자산 가치에 대한 정보를 가지고 있는 노이즈 트레이더와 투기자의 매수 및 매도 주문이 투기자의 기대 수익에 어떤 영향을 미치는지 설명합니다. 매도호가와 매도호가에 따라 다른 자산가치를 고려하여 투기꾼을 위한 최적의 전략을 설명합니다.
강사는 또한 주문이 자산 평가에 대한 정보를 어떻게 공개하는지 강조합니다. 노이즈 트레이더 대 투기자의 매수 주문 확률이 설명되며, 투기자는 자산의 진정한 가치에 대한 더 많은 정보를 제공합니다. 자산 가치에 대한 조건부 기대는 총 확률의 법칙을 사용하여 확장되어 매도 및 매수 호가를 보다 정확하게 계산할 수 있습니다.
Glosten-Milgrom 모델을 이용하여 매도호가가 매수호가보다 높을 것을 확인하여 준강형의 효율적인 시장가격으로 이어집니다. 그러나 이러한 효율성은 딜러가 경쟁력을 갖추고 거래 마진을 얻지 못하는 데 달려 있습니다. 딜러가 시장 지배력을 가지고 있다면 가격은 자산의 공정한 시장 평가에서 벗어날 것입니다. 강의는 이진 기본 자산 값을 가진 Glosten-Milgrom 모델의 간단한 예를 포함합니다.
Glosten-Milgrom 모델의 무역 균형에서 매도호가와 매도호가를 도출하는 방법에 대해 강의합니다. 계산에는 구매 및 판매 주문을 고려하여 자산 가치 분포를 명시적으로 고려하는 것이 포함됩니다. 요청 및 입찰 가격은 모델 매개변수의 함수로 표현되어 모델의 균형을 이룹니다.
비유동성 및 시장에서 인용된 스프레드의 계산에 대해 논의합니다. 스프레드는 정보에 입각한 거래 가능성에 따라 증가하고 노이즈 트레이더의 존재에 따라 감소합니다. 비교 통계는 스프레드가 자산 가치에 대한 초기 불확실성의 정도에 의해 어떻게 영향을 받는지 보여줍니다. 강의는 또한 지속적인 자산 가치와 유익한 거래 흐름이 시간이 지남에 따라 가격 발견에 기여하는 다중 기간 설정에 대해 다룹니다.
Glosten-Milgrom 모델을 추가로 조사하여 자산의 장기 가격이 진정한 펀더멘탈 가치로 수렴할 것임을 강조하여 이 모델 내에서 강력한 형태의 효율성을 나타냅니다. 그러나 가격 발견의 속도는 정보에 입각한 트레이더의 비율에 따라 달라지므로 시장의 가격 발견과 유동성 사이에 트레이드오프가 발생합니다. 시장 디자인에서 이러한 측면의 균형을 맞추는 것은 어려울 수 있습니다. 이 강의는 실제 시장 역학을 완전히 포착하지 못할 수 있는 중앙 집중식 딜러 모델 및 시장 청산 부재와 같은 한계를 인정합니다.
마지막으로 투기나 재판매를 거치지 않고 근본적 가치만을 고려하는 글로스틴-밀그롬 모델의 마지막 단점을 논하며 강의를 마친다. 이 제한은 가치 v로 자산을 구매하여 이익을 얻는 거래자가 미래에 자산을 판매할 때 잠재적인 비유동성을 고려하지 않는다는 것을 의미합니다. 그럼에도 불구하고 Glosten-Milgrom 모델은 역선택이 가격에 미치는 영향을 이해하고 시장의 특정 질문을 해결하기 위한 유연하고 간단한 프레임워크로 남아 있습니다. 이 모델은 또한 시장 유동성을 유지하는 데 노이즈 트레이딩의 중요성을 강조합니다. 이 장은 관심 있는 독자가 탐색할 수 있는 Glosten-Milgrom 모델에 대한 연습으로 끝납니다.
00:00:00 이 섹션에서는 정보 문제가 시장의 가격 책정 및 비유동성에 미치는 영향에 대한 통찰력을 제공하는 Glosten-Milgrom 모델을 살펴보기 전에 현실의 특정 문제를 포착하는 데 있어 모델의 중요성을 강조합니다. 이 모델은 자산의 한 단위를 사고 팔기 위해 시장 주문을 제출할 수 있는 사적인 정보를 가진 거래자 또는 정보가 없는 소음 거래자와 상호 작용하는 장수 딜러를 포함합니다. 정보에 입각한 트레이더는 투기꾼으로 분류되며 예상 이익을 극대화하기 위해 시장 주문을 선택하는 한편 다른 시장 참여자에게 자신의 정보가 공개되는 것을 피하기 위해 노이즈 트레이더 뒤에 숨으려고 합니다.
00:05:00 강의의 이 섹션에서 Glosten-Milgrom 모델은 노이즈 트레이더의 개념과 그들의 행동을 소개합니다. 자산 평가를 기반으로 거래하는 투기꾼과 달리 소음 거래자는 유동성 또는 위험 요구로 인해 고정된 확률로 사고팔 수 있습니다. 이 모델은 딜러가 위험 중립적이며 매 기간마다 한 단위씩 거래할 의향이 있으며 매수 또는 매도할 준비가 된 가격을 제시한다고 가정합니다. 딜러는 경쟁력이 있기 때문에 트레이더가 투기꾼인지 노이즈 트레이더인지는 모르지만 통계 정보에 액세스하여 식별할 수 있습니다.
00:10:00 강의의 이 섹션에서는 Glosten-Milgrom 모델이 금융 시장 미시 구조의 맥락에서 논의되며 특히 시장에서 딜러의 역할에 중점을 둡니다. 이 모델은 딜러가 항상 매수 호가를 인용하여 유동성을 제공하고 이러한 호가가 거래를 장려하기 위해 현실적이고 의미가 있어야 한다고 가정합니다. 이 모델은 또한 투기꾼이 완벽하게 알고 있는 근본적인 가치를 가진 자산이 하나 있다고 가정합니다. 이 모델을 사용하는 궁극적인 결과는 딜러의 이익을 0으로 만들고 그들이 제공하는 가격이 예상 자산 가치와 동일하게 만드는 것입니다.
00:15:00 이 섹션에서 화자는 Glosten-Milgrom 모델에 정의된 게임에 대한 가정과 평형 개념을 설명합니다. 이 게임은 균형 개념이 기본 내쉬 균형인 비대칭 정보를 가진 정적 게임입니다. 균형 전략은 이익을 극대화해야 하는 딜러의 매수 및 매도 가격으로 구성되며 시장 조성자에게는 0의 이익을 제공하고 예상 이익을 최대화해야 하는 투기꾼의 매수 또는 매도 결정으로 구성됩니다. 연사는 모델에 정보가 없는 투기꾼이 없는 이유, 모델에 딜러가 필요한 이유, 딜러가 정보가 더 많은 투기자와 거래하려는 이유 등 시청자가 고려해야 할 몇 가지 질문을 던집니다.
00:20:00 이 섹션에서는 이미 논의된 몇 가지 사실을 시작으로 Glosten-Milgrom 모델을 분석합니다. 딜러에 대한 제로 이윤 가격은 모든 관련 거래 및 주문 관찰을 조건으로 하는 자산의 예상 평가와 같아야 합니다. 무작위로 거래하고 상관관계가 없는 v 값의 매수 또는 매도 주문을 하는 노이즈 트레이더의 경우 컨디셔닝 이벤트는 관련이 없지만 진정한 기본 값 v를 알고 있는 투기꾼의 경우 매수 및 매도 주문은 v와 상관 관계가 있습니다. 투기자의 예상 이익은 빅 파이라는 표현으로 주어지며 투기자는 v를 알고 딜러의 시세를 관찰합니다.
00:25:00 강의의 이 섹션에서는 Glosten-Milgrom 모델이 금융 시장 미세 구조의 맥락에서 논의됩니다. 투기꾼을 위한 최적의 전략이 설명되어 있습니다. 가치가 매도 가격보다 높으면 투기자는 사고 싶어하고 가치가 매우 작으면 투기자는 팔고 싶어합니다. 자산의 기본 가치가 스프레드 안에 있을 때 투기꾼은 아무 것도 하지 않을 것입니다. 매도호가가 매수호가보다 높다는 가정은 시장에서의 차익거래를 피하기 위한 것으로 설명된다. 딜러가 0의 이익을 만들어야 하는 완전 경쟁 딜러 상황도 논의됩니다. 균형 조건은 딜러에 대한 제로 이익 조건과 최적인 투기자 전략 시그마 t로 구성됩니다.
00:30:00 강의의 이 섹션에서 연사는 주문이 자산 평가에 대한 정보를 공개하는 방법에 대해 설명합니다. 노이즈 거래자 대 투기자로부터 구매 주문이 도착할 확률이 설명되며 후자는 자산의 실제 가치에 대한 더 많은 정보를 포함합니다. 총 확률의 법칙은 자산 가치의 조건부 기대치를 확장하기 위해 적용되며, 이를 통해 매도 가격을 계산할 수 있습니다. 노이즈 트레이더와 투기꾼을 구분하는 것은 자산의 진정한 가치에 대한 더 많은 정보를 드러내기 때문에 중요하며 이를 통해 가격을 보다 정확하게 계산할 수 있습니다.
00:35:00 이 섹션에서 강사는 금융 시장 미세 구조에 대한 Glosten-Milgrom 모델에 대해 설명합니다. 이 모델은 정보가 있는 거래자와 정보가 없는 거래자의 행동을 살펴봄으로써 매수-매도 스프레드를 이해하려는 시도를 나타냅니다. 강사는 구매 주문을 관찰할 조건부 확률을 고려하여 노이즈 트레이더에서 구매자를 관찰하고 투기꾼에서 구매자를 관찰할 확률을 설명합니다. 그는 자산의 예상 가치가 사전 예상 가치보다 클 것이며 가장 낮은 가치를 제거할 것이라고 지적합니다. 분석은 매도 주문에 대해 유사하게 수행되며, 이 경우 입찰 가격은 자산의 사전 예상 평가보다 낮을 것입니다. 이것은 자산의 가치가 현재 가치보다 낮다는 사실에 대한 모델 조건 때문입니다.
00:40:00 이 섹션에서는 Glosten-Milgrom 모델을 사용하여 매도호가가 매도호가보다 높을 것이며 시장 가격은 준강형에서 실제로 효율적일 것임을 확인합니다. 이는 가격이 자산의 사전 평가에서 벗어나지만 공개 정보 및 과거 주문에 대한 조건을 기반으로 효율적일 것임을 의미합니다. 그러나 시장 가격의 효율성은 딜러가 경쟁적이며 거래 마진을 얻지 못하기 때문입니다. 딜러가 시장 지배력을 가지고 있다면 가격은 자산의 공정한 시장 평가에서 벗어날 것입니다. 강의는 또한 자산의 기본 가치가 이진법이고 자산 가치가 높을 사전 확률이 세타와 동일한 Glosten-Milgrom 모델의 간단한 예를 포함합니다.
00:45:00 이 섹션에서는 무역과 Glosten-Milgrom 모델 균형에서 딜러가 설정한 요청 및 입찰 가격을 도출하는 데 중점을 둡니다. 투기자가 다양한 시간에 사고 팔기를 원할 것이라고 가정합니다. 즉, 입찰 가격은 vl보다 높고 매도 가격은 vh보다 낮습니다. 균형 조건에 의해 생성된 요청 및 입찰 가격을 찾기 위해 구매 및 판매 주문을 조건으로 V의 분포를 명시적으로 계산합니다. 이 솔루션에 사용된 방법은 슬라이드에 사용된 방법과 다르며 분포의 이진 특성을 고려하여 V의 분포를 명시적으로 계산합니다.
00:50:00 이 섹션에서 발표자는 Glosten-Milgrom 모델에서 요청 및 입찰 가격을 계산하는 방법을 설명합니다. 매도 호가는 매수 주문이 관찰되었을 때 자산 가치가 높을 조건부 확률에 높은 자산 가치를 곱하고 1에서 낮은 자산 가치를 곱한 확률을 뺀 값입니다. 마찬가지로 입찰 가격은 무조건적인 자산 가치에서 매도 주문에 포함된 정보를 나타내는 용어를 뺀 값입니다. 이 가격은 pi, beta b, theta 매개변수를 사용하여 도출되며, 높은 자산 가치와 낮은 자산 가치가 스프레드 밖에 있다는 조건을 확인한 후 화자는 계산된 가격이 모델의 균형을 나타낸다고 결론을 내립니다.
00:55:00 강의의 이 섹션에서는 비유동성과 두 가격의 차이를 사용하여 시장에서 인용된 스프레드를 계산하는 방법에 초점을 맞춥니다. 스프레드는 정보에 입각한 거래의 확률에 따라 증가합니다. 즉, 주어진 거래가 더 많은 정보를 얻을 수 있다는 의미입니다. 반면 노이즈 트레이더의 합이 높을수록 스프레드는 낮아집니다. 비교 통계는 자산 가치에 대한 초기 불확실성 정도에서 스프레드가 증가하고 있음을 보여줍니다. 강의는 또한 자산의 가치가 지속되고 거래 흐름이 유익하여 시간이 지남에 따라 가격 발견으로 이어지는 여러 기간 설정을 다룹니다.
01:00:00 이 섹션에서는 Glosten-Milgrom 모델에 대해 자세히 설명하고 자산의 장기 가격이 진정한 펀더멘탈 가치로 수렴되어 이 모델의 강력한 형태 효율성을 나타냅니다. 그러나 가격 발견의 속도는 정보에 입각한 트레이더의 비율에 따라 달라지며, 이는 가격 발견과 시장의 유동성 사이에 트레이드 오프가 있음을 의미합니다. 시장 디자인에서 이러한 측면의 균형을 맞추는 것이 중요하지만 이는 어려운 문제가 될 수 있습니다. 이 모델에는 중앙 집중식 딜러 모델 및 시장 청산 부족을 포함하여 실제 시장 역학을 정확하게 반영하지 못할 수 있는 몇 가지 제한 사항이 있습니다.
01:05:00 이 섹션에서는 Glosten-Milgrom 모델의 마지막 단점에 대해 배웁니다. 즉, 추측이나 재판매는 고려하지 않고 거래자의 결정에 근본적인 가치만 중요하다는 것입니다. 이것은 v의 인식된 이익으로 자산을 구매하는 거래자가 미래에 자산을 판매할 때 비유동성으로 고통받을 가능성을 고려하지 않는다는 것을 의미합니다. 그러나 Glosten-Milgrom은 역선택이 가격에 미치는 영향을 이해하고 시장의 다양한 특정 질문을 설명하기 위한 유연하고 단순한 모델로 남아 있습니다. 이 모델은 또한 시장 유동성을 유지하는 데 노이즈 거래의 중요성을 강조합니다. 마지막으로 이 장에는 관심 있는 독자를 위한 Glosten-Milgrom 모델에 대한 연습이 포함되어 있습니다.
이 비디오는 딜러 시장에서 입찰-매도 스프레드를 생성할 수 있는 두 가지 요소에 대해 설명합니다. 고려되는 첫 번째 요소는 주문 처리 비용이 스프레드에 미치는 영향입니다. 강사는 시장의 딜러들은 거래 수수료, 청산 및 결제 수수료, 사무실 임대료, 조사 및 분석 비용 등 다양한 관리 비용이 있다고 설명합니다. 이러한 비용은 딜러가 받을 수 있는 추가 이익과 함께 궁극적으로 딜러와 거래하는 거래자가 부담하므로 스프레드에 영향을 미칩니다. 강사는 이러한 비용이 시장 유동성과 가격 발견에 미치는 영향을 이해하기 위해 실증적으로 풀어내는 것의 중요성을 강조합니다.
논의된 두 번째 요소는 Glosten-Milgrom 모델과 딜러의 거래 비용이 시장에서 매수 및 매도 가격에 미치는 영향입니다. 이 모델에서 투기꾼만 자산의 기본 가치에 대한 정보를 가지고 있는 반면 다른 시장 참여자는 omega_t로 표시되는 제한된 정보를 가지고 있습니다. 시장은 자산을 mu_t로 평가하며, 이는 공개 정보가 제공된 기본 가치에 대한 조건부 기대치입니다. 매도호가는 기간 t 시작 시점의 시장 가치에 스프레드 반값에 딜러의 거래 비용(감마)을 더한 값으로 결정되는 반면, 입찰가는 시장 평가값에서 스프레드 반값에서 감마를 뺀 값을 뺀 값으로 계산됩니다. 따라서 스프레드는 거래 비용만큼 확장되며 전체 스프레드는 거래 비용과 역선택 비용이라는 두 가지 요소로 구성됩니다.
비디오는 한 쌍의 견적을 검토할 때 주문 비용 대 역선택 비용에서 발생하는 견적 스프레드 부분을 결정하는 문제를 강조합니다. 그러나 시간이 지남에 따라 인용의 역학을 관찰하면 이 정보를 추론할 수 있습니다. 이러한 비용이 가격에 미치는 영향은 동적 영향 측면에서 다릅니다. 강사는 트레이더가 지불한 실현 가격이 정확한 시장 가치에 거래 방향에 반 스프레드를 곱하고 주문 비용을 더하거나 뺀 값을 중심으로 어떻게 형성되는지 보여주는 방정식을 제시합니다. 주문 비용의 동적 영향은 실현 스프레드와 거래 주문 구성 요소에 의해 제공되는 사전 시장 평가로부터의 가격 편차와 함께 역선택 비용의 영향과 다릅니다. 비디오는 또한 예상 미래 가격의 계산에 대해 설명합니다.
반 스프레드의 역선택 및 주문 처리 구성 요소를 분석하여 무역이 가격에 미치는 장기적인 영향을 조사합니다. 미래 가격에 대한 기대치는 사전 시장 가치에서 1을 뺀 값으로 근사합니다. 역선택 기간은 영구적인 영향을 미치고 각각의 방향으로 가격을 이동시키는 반면, 향후 거래가 더 많은 정보를 제공하고 가격을 더 이동시키면서 주문 처리 비용은 스프레드를 더 넓힐 뿐이며 평균 가격 이동에 장기적인 영향을 미치지 않습니다. . 미래의 거래는 주문 처리 비용의 영향을 역전시키는 반면, 역선택 기간은 더 영구적으로 유지되어 가격이 각 방향으로 영구적으로 이동하게 합니다.
비디오는 역선택 대 주문 처리 비용이 시장 평가에 미치는 영향을 자세히 살펴봅니다. 역선택은 관련 역선택 요소에 따라 미래 시장 평가를 이동함으로써 영구적인 영향을 미칩니다. 반대로 주문 처리 비용은 평균 가격에 오래 지속되는 영향을 미치지 않고 스프레드를 넓힐 뿐입니다. 1978년부터 Stahl의 모델로 이동하면 비디오는 딜러 재고 비용이 시장 비유동성 또는 입찰-매도 스프레드의 원인이 될 수 있음을 시사합니다. 딜러는 일정 기간 동안 재고를 보유해야 하며 해당 기간 동안 자산 가격이 변경되면 딜러에게 비용이 많이 들 수 있습니다. 따라서 딜러는 자산에서 플러스 또는 마이너스 포지션을 유지하기 위해 프리미엄을 요구할 수 있습니다. 이 모델은 딜러 간의 위험 회피 가정에 의존합니다.
그런 다음 비디오에서는 마켓 메이커 또는 딜러가 경쟁 수요 일정 또는 공급 일정을 제출하는 방법에 대해 설명합니다. 이러한 일정은 트레이더가 구매 또는 판매를 원할 수 있는 주어진 금액에 대해 별도의 가격을 제공하여 본질적으로 딜러가 독점적으로 채우는 지정가 주문서를 형성합니다. 이 모델은 정보에 입각한 트레이더가 없고 노이즈 트레이더만 있다고 가정하여 공급 및 수요 일정을 도출하는 데 중점을 둡니다. 정보는 공시를 통해 시장에서 발생하며, 이로 인해 시장의 모든 대리인의 가치가 변동될 수 있으므로 가치가 변경될 위험이 있습니다. 강사는 딜러가 본질적으로 위험 회피적이라고 가정하는 것이 당연하지만 규제로 인해 도구적으로 위험 회피가 발생한다고 지적합니다. 딜러가 규제 요건에 따라 포지션이나 주어진 마진을 유지해야 하는 의무가 있는 경우, 딜러는 위험을 회피하는 것처럼 행동하여 주어진 자산에서 큰 포지션을 취할 수 없습니다.
다음으로 강사는 시장의 딜러가 단일 기간 동안 획득한 포지션을 보유하고 기본 가치가 변경된 다음 기간에만 이를 청산할 수 있는 모델을 설명합니다. 딜러는 자산을 오늘 사거나 팔고 나중에 팔거나 사야 합니다. 그러나 매수 또는 매도한 정확한 가격으로 포지션을 청산할 수 있기 때문에 미래의 비유동성에 직면하지 않습니다. 또한 이 모델은 단일 경쟁 딜러 또는 매우 많은 수의 딜러가 존재한다고 가정하므로 인수에 영향을 미치지 않습니다. 대표 딜러는 자산에서 "기부금"이라는 초기 위치를 가집니다.
비디오는 딜러의 자산 수요 또는 공급과 딜러가 경쟁 시장에서 가격 순응자 역할을 하는 방법에 대해 자세히 설명합니다. 공급 또는 수요에 대한 딜러의 결정은 다음 기간 동안 정의된 효용을 최대화하려는 욕구에 의해 결정되며, 이는 시간 t에서 딜러가 인식하는 임의의 변수입니다. 기간 t + 1이 시작될 때 딜러의 재산은 각각 zt + 1 및 ct + 1로 표시되는 미래 자산 위치 및 현금 보유에 의해 결정됩니다. 효용은 이 부의 함수로 정의됩니다. 이 모델에 대한 솔루션 알고리즘은 복잡하고 직관적이지 않을 수 있습니다.
경쟁 딜러의 가정도 논의되는데, 이는 시장에 백만 딜러가 있는 경우 더 합리적입니다. 이 경우 단일 딜러는 가격에 큰 영향을 미칠 수 없으며 모두 가격 순응자 역할을 하여 시장의 다른 모든 딜러가 설정한 수요 및 공급 일정을 기반으로 최적화합니다. 특정 딜러의 최대화 문제는 주어진 고정 가격에서 공급할 단위의 양을 결정하는 것과 관련됩니다. 딜러의 평균-분산 선호도는 미래 부에 대한 기대 측면에서도 고려됩니다. 미래 부의 기대치는 자산에서 에이전트의 미래 위치에 의해 결정되는 반면, 미래 부의 분산은 이 모델에서 현금의 가치가 무위험 자산이므로 보유 자산에서 발생합니다.
그런 다음 비디오는 고정 가격이 주어진 딜러의 공급 일정을 도출하는 알고리즘을 제시합니다. 딜러의 효용 함수는 자산 공급 함수를 얻기 위해 사용되며, 이는 가격과 중간 시세의 차이에 비례합니다. 중간 시세는 딜러가 자산 단위를 공급하거나 구매하지 않는 가격을 나타내며 자산에서 딜러의 초기 위치에 따라 달라집니다. 더 큰 초기 위치는 더 낮은 중간 견적으로 이어져 자산 구매 및 판매 가격이 낮아집니다.
강의는 유동성이 딜러의 위험 회피와 평균 표준 편차에 대한 선호에 의해 어떻게 영향을 받는지 탐구합니다. 딜러의 위험 회피가 클수록 자산 평가의 변동성이 클수록 딜러는 더 큰 포지션을 받아들이려 하지 않습니다. 이로 인해 더 가파른 가격 일정과 더 큰 가격 영향이 발생하여 궁극적으로 시장 깊이가 낮아집니다. 연사는 또한 평균 표준 편차에 대한 딜러의 선호도가 딜러의 공급 한도를 결정하는 함수의 기울기와 함께 시장에 대한 공급 의지에 어떻게 영향을 미치는지 설명합니다.
강사는 수익률에 따라 자산을 사고 파는 것에 대한 딜러의 무관심을 설명합니다. 딜러가 균형을 이룰 수 있는 유일한 시나리오는 함수의 기울기가 정확히 0일 때입니다. 즉, 딜러는 어떤 가격에서도 자산을 사거나 파는 데 무관심합니다. 이 평형점은 딜러의 포지티브 또는 네거티브 위치에 따라 결정되는 단일 불연속점을 생성합니다. 평균-분산 선호도와 달리 이 표준 편차 선호도 모델은 입찰-매도 스프레드를 자연스러운 측정값으로 생성합니다. 이 스프레드는 딜러가 긍정적인 포지션을 수용할 의향이 있는 가격과 딜러가 자산에서 부정적인 포지션을 수용할 의향이 있는 가격 사이의 거리를 나타냅니다. 또한 이 모델은 들어오는 무작위 노이즈 거래가 가격을 움직여 중간 가격이 예상 값에서 벗어날 수 있음을 보여줍니다.
딜러는 중장기적으로 자산에서 중립 위치를 유지하는 것을 목표로 합니다. 그러나 이것이 항상 가능한 것은 아니며 0이 아닌 재고로 인해 가격이 시장 평가에서 벗어날 수 있습니다. 거래자로서 유리한 위치에 있는 딜러를 만날 때 이러한 가격 비효율성으로부터 이익을 얻을 수 있습니다. 그러나 거래 조건이 불리하거나 일정량의 자산을 긴급하게 매수해야 하는 경우 거래자는 어려움을 겪을 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 장기적으로 가격은 딜러가 재고를 제거함에 따라 효율적인 수준으로 다시 수렴됩니다.
비디오는 역선택, 주문 처리 비용 및 재고 비용이 시장 평가에 미치는 영향을 시각적으로 보여주는 그래프를 제시하면서 끝납니다. 역선택 요소는 영구적인 영향을 미치므로 장기적인 가격 변동을 초래합니다. 반면 주문 처리 비용 요소는 현재 가격에만 영향을 미치며 예상 거래 가격에는 영향을 미치지 않습니다. 재고 관리 비용 요소는 가격에 중기적으로 영향을 미치며 점차 사라집니다. 다음 강의에서 연사는 읽기 목록에서 재고 위험에 대한 관련 연습을 제공하여 각 메커니즘의 중요성과 스프레드에 대한 경험적 기여를 추정할 계획입니다. 경제적 관점에서 주문 처리 비용은 다른 요소에 비해 사소한 것으로 간주됩니다.
00:00:00 비디오는 주문 처리 비용을 고려하는 것부터 시작하여 딜러 시장에서 입찰-매도 스프레드를 생성할 수 있는 두 가지 요소에 대해 설명합니다. 강사는 시장의 딜러가 거래 수수료, 청산 및 결제 수수료, 사무실 임대료, 연구 및 분석 비용과 같은 다양한 관리 비용을 가질 수 있다고 설명합니다. 이러한 비용은 딜러가 받을 수 있는 추가 이익과 함께 딜러와 거래하는 거래자의 비용으로 발생하므로 스프레드에 영향을 미칩니다. 강사는 이러한 비용이 시장 유동성과 가격 발견에 미치는 영향을 이해하기 위해 경험적으로 풀 수 있다고 지적합니다.
00:05:00 연사는 Gloston Milgram 모델과 딜러의 거래 비용이 시장에서 입찰 및 요청 가격에 미치는 영향에 대해 논의합니다. 이 모델은 투기꾼만 자산의 기본 가치에 대한 정보를 가지고 있고 다른 시장 참여자는 omega_t로 표시되는 제한된 정보를 가지고 있다고 가정합니다. 따라서 시장은 자산의 가치를 mu_t로 평가합니다. 이는 공개 정보가 제공된 기본 가치에 대한 조건부 기대치입니다. 매도 호가는 기간 t의 시작 시 시장 평가에 스프레드 절반에 딜러의 거래 비용(감마)을 더한 값이고 입찰가는 기간 t의 시작 시 시장 평가에서 스프레드 절반에서 감마를 뺀 값입니다. 따라서 스프레드는 거래 비용에 의해 확장되며 전체 스프레드에는 거래 비용과 역선택 비용이라는 두 가지 구성 요소가 있습니다.
00:10:00 한 쌍의 견적만 볼 때 주문 비용 대 역선택 비용에서 발생하는 견적 스프레드 부분을 결정하기 어렵다는 것을 알게 되었습니다. 그러나 시간이 지남에 따라 인용 부호의 역학을 관찰하면 이 정보를 추론할 수 있습니다. 이러한 비용이 가격에 미치는 영향의 차이는 동적 영향에 있습니다. 거래자가 지불한 실현 가격이 정확한 시장 평가에 거래 방향에 반 스프레드를 곱하고 주문 비용을 더하거나 뺀 값을 중심으로 하는 방식을 보여주는 방정식이 제공됩니다. 주문 비용의 동적 영향은 실현 스프레드와 거래 주문 구성 요소에 의해 제공되는 사전 시장 평가로부터의 가격 편차와 함께 역선택 비용의 영향과 다릅니다. 예상되는 미래 가격도 계산에서 논의됩니다.
00:15:00 강사는 반 스프레드의 역선택 및 주문 처리 구성 요소를 검토하여 무역이 가격에 미치는 장기적인 영향에 대해 논의합니다. 미래 가격에 대한 기대치는 사전 시장 가치에서 1을 뺀 값에 가깝습니다. 역선택 기간은 영구적이며 향후 거래가 더 많은 정보를 제공하고 가격을 이동시키면서 각각의 방향으로 가격을 이동시키는 반면, 주문 처리 비용은 스프레드를 더 넓게 만들 뿐 평균 가격 이동에 장기적인 영향을 미치지는 않습니다. 이것은 미래의 거래에 의해 역전되며 역선택 기간은 더 영구적이어서 가격이 각 방향으로 영구적으로 이동합니다.
00:20:00 강사는 역선택 대 주문 처리 비용이 시장 평가에 미치는 영향에 대해 논의합니다. 역선택은 관련 역선택 요소에 따라 미래 시장 가치를 이동함으로써 미래 시장 평가에 영구적인 영향을 미치는 반면, 주문 처리 비용은 단순히 스프레드를 넓힐 뿐 평균 가격에는 오래 지속되지 않습니다. 1978년부터 Stahl의 모델로 이동하면서 강사는 딜러 재고 비용이 비유동성 또는 입찰-매도 스프레드의 원인이 될 수 있다고 제안합니다. 딜러는 일정 시간 동안 재고를 보유해야 하며 자산 가격이 변하면 비용이 많이 들 수 있으므로 딜러는 자산에서 긍정적 또는 부정적 위치를 유지하기 위해 프리미엄을 요구할 수 있습니다. 이 모델은 위험 회피에 크게 의존합니다.
00:25:00 강사는 마켓 메이커 또는 딜러가 경쟁 수요 일정 또는 공급 일정을 제출하는 방법에 대해 설명합니다. 이러한 일정은 거래자가 사고 팔고자 하는 특정 금액에 대해 별도의 가격을 규정하며 딜러가 독점적으로 채우는 지정가 주문서로 볼 수 있습니다. 이 모델은 정보에 입각한 트레이더가 아닌 노이즈 트레이더만을 가정하여 공급 및 수요 일정을 도출하는 데 중점을 둡니다. 공시를 통해 시장에서 정보가 발생하여 시장의 모든 대리인의 평가가 바뀌므로 평가가 변경될 위험이 있습니다. 강사는 딜러가 본질적으로 위험 회피적이라고 가정하는 것이 당연하지만 규제로 인해 도구적으로 위험 회피가 발생한다고 지적합니다. 딜러가 포지션이나 주어진 마진을 유지하기 위한 규제 요건에 구속되면 주어진 자산에서 큰 포지션을 취할 수 없으므로 위험을 회피하는 것처럼 행동합니다.
00:30:00 강사는 시장의 딜러가 단일 기간 동안 획득한 포지션을 유지하고 기본 가치가 변경된 다음 기간에만 인출할 수 있는 모델을 설명합니다. 딜러는 자산을 오늘 사거나 팔고 각각 나중에 팔거나 사야 하지만, 사거나 팔았던 정확한 가치에서 풀 수 있기 때문에 미래의 비유동성으로 고통받지 않습니다. 또한 이 모델은 경쟁 딜러가 한 명 또는 매우 많다고 가정하므로 인수가 변경되지 않습니다. 대표 딜러는 자산에서 "기부금"이라는 초기 위치를 가집니다.
00:35:00 강사는 딜러의 자산 수요 또는 공급과 딜러가 경쟁 시장에서 가격 수용자 역할을 하는 방법에 대해 논의합니다. 공급 또는 수요에 대한 딜러의 결정은 시간 t에서 딜러가 인식하는 임의 변수인 다음 기간 부에 대해 정의된 효용을 최대화하려는 욕구에 의해 결정됩니다. 기간 t + 1의 시작 시점에서 딜러의 재산은 각각 zt + 1 및 ct + 1로 표시되는 미래 자산 위치 및 현금 보유에 의해 결정되며 효용은 이 재산의 함수로 정의됩니다. 이 모델에 대한 솔루션 알고리즘은 복잡하고 직관적이지 않을 수 있습니다.
00:40:00 시장에 백만 명의 딜러가 있는 경우 더 합리적인 경쟁 딜러의 가정이 논의됩니다. 이 경우 단일 딜러는 가격에 영향을 미칠 수 없으며 모두 시장의 다른 모든 딜러가 설정한 수요 및 공급 일정을 기반으로 최적화하면서 가격 순응자 역할을 합니다. 특정 딜러의 최대화 문제는 주어진 고정 가격에서 공급할 단위의 양을 결정하는 것과 관련됩니다. 딜러의 평균 분산 선호도는 미래 부에 대한 기대 측면에서도 논의됩니다. 미래 부에 대한 기대는 자산에 대한 대리인의 미래 위치에 의해 주어지며, 미래 부의 분산은 이 모델에서 현금의 가치가 무위험 자산이기 때문에 보유 자산에서 나옵니다.
00:45:00 화자가 고정 가격이 주어진 딜러의 공급 일정을 도출하는 알고리즘에 대해 논의합니다. 딜러의 효용 함수는 자산 공급 함수를 얻기 위해 사용되며, 이는 가격과 중간 시세의 차이에 비례합니다. 딜러가 자산 단위를 공급하거나 구매하지 않는 가격으로 정의되는 중간 견적은 자산에서 딜러의 초기 위치에 따라 다릅니다. 초기 포지션이 클수록 중간 견적가가 낮아져 자산 구매 및 판매 가격이 낮아집니다.
00:50:00 연사는 유동성이 딜러의 위험 회피와 평균 표준 편차 선호에 의해 어떻게 영향을 받는지 논의합니다. 딜러의 위험 회피가 클수록 자산 평가의 변동성이 클수록 딜러는 더 큰 포지션을 수용할 의향이 적어져 가격 일정이 가파르게 되고 가격 영향이 커져 시장 심도가 낮아집니다. 연사는 또한 평균 표준 편차에 대한 딜러의 선호도가 딜러의 시장 공급 의지에 어떤 영향을 미치고 함수의 기울기가 딜러의 공급 한도를 어떻게 결정하는지 설명합니다.
00:55:00 강사는 수익률에 따라 자산을 사고 파는 것에 대한 딜러의 무관심을 설명합니다. 딜러가 균형을 이룰 수 있는 유일한 시나리오는 함수의 기울기가 정확히 0일 때입니다. 즉, 딜러는 어떤 가격에서도 자산을 사거나 파는 데 무관심합니다. 딜러의 포지티브 또는 네거티브 위치에 따라 결정되는 단일 불연속 지점이 발생합니다. 평균 분산 선호도와 달리 이 표준 편차 선호도 모델은 입찰-매도 스프레드 자연 측정값, 즉 딜러가 긍정적인 포지션을 수락할 의사가 있는 가격과 딜러가 긍정적인 포지션을 수락할 의사가 있는 가격 사이의 거리를 생성합니다. 자산의 부정적인 위치. 또한 이 모델은 수신되는 무작위 노이즈 거래가 가격을 움직이고 중간 가격이 예상 값에서 벗어난다고 설명합니다.
01:00:00 딜러는 중장기적으로 자산에서 중립적 위치를 유지하는 것을 목표로 하지만 이것이 항상 가능한 것은 아니며 0이 아닌 재고로 인해 가격이 시장 평가에서 벗어날 수 있습니다. 거래자로서 자신에게 유리한 위치에 있는 딜러를 만나면 이러한 가격 비효율성으로부터 이익을 얻을 수 있지만 그렇지 않은 경우 특히 자산의 특정 금액을 긴급하게 구매해야 하는 경우 거래 조건이 불리할 수 있습니다. 그러나 장기적으로 딜러가 재고를 제거함에 따라 가격은 효율적인 수준으로 다시 수렴됩니다.
01:05:00 화자는 역선택, 주문 처리 비용 및 재고 비용이 시장 평가에 미치는 영향을 시각적으로 보여주는 그래프를 제시합니다. 역선택 요소는 영구적인 영향을 미치며 장기적인 가격 변동을 초래하는 반면, 주문 처리 비용 요소는 현재 가격에만 영향을 미치고 예상 거래 가격에는 영향을 미치지 않습니다. 재고 관리 비용 요소는 가격에 중기적으로 영향을 미치며 점차 사라집니다. 다음 주에 연사는 이 구분을 사용하여 각 메커니즘의 중요성과 확산에 대한 경험적 기여를 추정할 것입니다. 수업을 위한 읽기 목록에는 주문 처리 비용이 경제적 관점에서 사소하기 때문에 재고 위험에 대한 몇 가지 관련 연습이 포함되어 있습니다.
강의는 스프레드 결정 요인에 대한 이전 강의의 논의를 바탕으로 시장 깊이의 결정 요인과 거래 규모가 시장 가격에 미치는 영향에 대해 논의하는 것으로 시작됩니다. 다루어지는 주요 질문은 왜 거래자들이 대량으로 거래할 때 더 많은 비용을 지불해야 하는지입니다. 더 큰 거래는 일반적으로 더 큰 스프레드를 갖고 가격을 효율적인 수준에서 더 멀리 이동시켜 제한된 시장 깊이를 나타냅니다.
강의에서는 유연한 거래 규모를 허용하는 금융 시장 미세 구조 문헌에서 널리 사용되는 모델인 Kyle 모델을 소개합니다. 강의 2부에서는 가격 영향 추정, 깊이, 정보에 입각한 거래 비율 등 유동성에 기여하는 요인에 대한 실증적 추정을 다룰 예정이라고 한다.
이 비디오는 역선택, 재고 위험 및 주문 처리 비용을 포함하여 더 큰 거래에 대해 더 많은 비용을 지불하는 현상을 설명하는 잠재적 요인을 탐색합니다. 역선택 및 재고 위험은 제한된 시장 깊이에 대한 유효한 설명으로 간주됩니다. 딜러는 관련 위험으로 인해 큰 포지션을 취하는 것을 꺼리고 거래자로부터 더 큰 프리미엄을 요구하기 때문입니다. 그러나 강의에서는 주문 처리 비용을 논의할 때 딜러에게 지불하는 비용과 거래소에 지불하는 비용을 구분합니다.
시장 지배력, 제한된 시장 심도, 불완전한 경쟁 딜러로 인해 발생하는 비용 사이의 관계도 논의됩니다. 불완전하게 경쟁적인 딜러는 더 넓은 스프레드를 설정하고 거래자로부터 잉여를 추출하여 완벽하게 경쟁적인 딜러에 비해 주어진 거래 규모에 대해 더 큰 스프레드로 이어질 수 있습니다. 그러나 불완전한 경쟁으로 인해 발생하는 이러한 차이가 대규모 거래 규모에서 더 클지 더 작을지는 불분명합니다. 또한 강의는 거래자가 고정 수수료를 지불하는지 또는 일정 비율의 수수료를 지불하는지에 따라 주식당 표현에서 주문 처리 비용이 증가하거나 감소할 수 있음을 인정합니다. 대규모 거래의 주선, 청산 또는 결제의 어려움으로 인해 거래 비용이 높아질 수도 있습니다.
그런 다음 강의는 역선택과 시장 심도 사이의 연결을 설명하는 Kyle 모델에 중점을 둡니다. 트레이더의 행동에 관한 가정을 논의하고 트레이더의 행동과 그들이 정보를 얻거나 노이즈 트레이더가 자산의 근본적인 가치에 영향을 미칠 수 있음을 강조합니다. 강사는 Kyle 모델의 주요 측면, 특히 가격 영향을 최소화하기 위해 전략적으로 주문 크기를 선택하는 투기꾼의 역할을 설명합니다.
Kyle 모델에서 만든 가정을 이전 클래스의 Stahl 모델과 비교하여 논의합니다. Kyle 모델에서 마켓 메이커는 위험 중립적이고 경쟁적이며 수익이 0인 것으로 가정합니다. 딜러는 전체 시장 흐름만 관찰하고 투기 주문과 노이즈 주문을 구분할 수 없습니다. 주문은 연속 경매가 아닌 콜 경매를 통해 일괄 처리됩니다.
Kyle 모델의 투기자는 자산의 진정한 가치에 접근할 수 있으며 순이익을 목표로 일정 수의 단위를 전략적으로 구매합니다. 거래가 청산되는 가격은 주문 가격을 선택할 때 투기꾼이 명시적으로 관찰하지 않습니다. 모델의 노이즈 트레이더는 임의의 수요가 있지만 기본 값에 대한 정보는 전달되지 않습니다.
강사는 Kyle 모델에서 마켓 메이커의 역할에 대해 설명합니다. 시장 메이커는 이익을 내지 않고 가격 책정 일정을 제출합니다. 시장 가격은 거래자의 주문 규모에 따라 결정되며 거래는 시장 가격으로 체결됩니다. 이 모델은 투기꾼의 전략이 자산의 근본적인 가치를 기반으로 하는 균형을 추구합니다. 투기자는 선형 전략을 사용하는 것으로 가정하며 계수 베타는 시장 뉴스에 대한 공격성을 결정합니다. 마켓 메이커는 투기자의 전략을 알고 총 주문 흐름에서 자산의 예상 가치를 추정하고 주문 흐름과 자산 가치 사이의 관계를 추출합니다.
강의에서는 가격 영향 계수인 람다와 시장 조성자의 전략을 결정하는 역할에 대해 논의합니다. 계수는 자산 가치(v)에 대한 거래 규모(q)의 회귀 계수로 추정되며 거래 규모와 가격 영향 간의 선형 관계를 측정합니다. 이 동영상은 선형 가격 책정 방정식과 실현 거래 가격과 사전 시장 평가 사이의 거리가 계수 람다를 사용하여 거래 규모(q)와 선형적으로 어떻게 관련되는지 설명합니다. 람다의 역함수는 시장 심도를 측정하는 역할을 하며 가격이 1달러 변동하기 전에 얼마나 많은 거래를 수행할 수 있는지를 나타냅니다.
Kyle 모델에서 거래 규모(q)로 전달되는 정보의 척도도 논의됩니다. q의 기대치는 중립적인 정보를 나타내고 q에서 q의 기대치를 뺀 값은 거래 규모에 의해 전달되는 정보를 나타냅니다. 이 척도는 기본 가치(v)의 크기를 추정하는 데 사용할 수 있으며 거래 규모(q)가 클수록 가치(v)도 커집니다. 발표자는 기본 값(v)과 거래 규모(q) 사이의 상관 관계를 더 쉽게 이해할 수 있도록 모든 변수를 표준 편차로 정규화하여 계수에 대한 대안적인 해석을 제시합니다. 조건부 확률 밀도 함수(PDF)를 사용하고 Bayes의 규칙을 적용하여 슬라이드에서 결과를 얻는 과정을 간략하게 설명합니다.
Bayes' rule을 이용한 Kyle 모델의 확률밀도함수(PDF) 도출에 대해 강의한다. PDF는 기본 값(v)의 주어진 값의 확률과 v가 주어진 거래 규모(q)의 주어진 값의 확률을 q의 확률로 나눈 값을 곱하여 얻습니다. 세 가지 PDF(기본값, 기본값이 주어진 거래 규모, 거래 규모)는 모두 정규 분포라고 가정하고 이를 평균과 분산으로 표현하는 방법을 강의에서 설명합니다.
Kyle 모델에서 최적의 투기자 전략을 찾는 것이 논의됩니다. 선형 가격 방정식은 투기자에게 주어지고 투기자의 이익에 대한 표현에 연결되어 고유한 최대값으로 거래된 단위 수(x)의 2차 표현이 됩니다. 강의는 투기꾼을 위한 최적의 거래 전략은 기본 가치(v)와 추정 가치(mu)의 차이에 베타를 곱한 값으로 주어지며 여기서 베타는 1 나누기 2 곱하기 람다로 결정된다는 결론을 내립니다. 이 모델은 선형 전략에 초점을 맞추고 있으며 비선형 가격 책정 규칙 및 거래 전략이 포함된 다른 균형은 관련된 계산 복잡성으로 인해 탐색되지 않습니다.
강의는 Kyle 모델에서 투기자들의 거래 전략에 대해 논의하며 투기자들이 긍정적인 평균 이익을 기대한다는 점을 강조합니다. 시장에서 경쟁적이고 위험 중립적인 중개인은 수익이 전혀 없는 반면 노이즈 트레이더는 평균적으로 마이너스 수익을 창출합니다. 그러나 강의에서는 소음 거래자의 부정적인 이익이 명시적으로 모델링되지 않은 위험 포트폴리오 또는 유동성 요구의 이익으로 상쇄될 수 있다고 언급합니다. 투기꾼의 매매 전략이 주어졌을 때 딜러의 최적 가격 전략을 도출하고, 딜러의 가격 전략이 주어졌을 때 투기꾼의 거래 문제가 해결되면 모델이 완성된 것으로 간주된다. 공격성 매개변수(베타)와 가격 영향 계수(람다)는 알려진 모델 매개변수로 표현되며, 베타는 자산의 기본 가치 변동성이 적을 때 더 높습니다.
이 비디오는 거래 단위당 투기꾼의 이익에 영향을 미치는 요인과 낮은 이익을 보상하기 위해 더 많은 거래가 필요한 이유를 탐구합니다. 단위당 이익이 크지 않은 경우 거래 규모가 커지고 불리한 가격으로 거래되는 한계 비용과 손실이 상대적으로 적습니다. 노이즈 거래자 수요의 표준 편차(시그마 u)의 2배를 기본 가치의 표준 편차(시그마 v)로 나눈 값으로 결정되는 시장 심도는 내부자 거래가 적고 노이즈 거래가 많을수록 증가합니다. 내부자의 이익은 시장의 노이즈 트레이더 수가 증가하고 자산 가치의 변동성이 커질수록 향상됩니다. 강의는 또한 잔차 분산의 계산과 거래 규모(q)에 대한 의존성을 다룹니다.
이 강의에서는 거래 규모에 포함된 모든 정보를 고려한 후에도 근본적인 가치와 관련하여 시장에 남아 있는 불확실성을 나타내는 잔여 분산의 개념을 다룹니다. 조건부 분산은 거래 후 남아있는 알려지지 않은 정보의 양을 정량화하며 거래 규모가 기본 가치에 대한 정보를 전달하기 때문에 초기 불확실성보다 낮을 것으로 예상됩니다. Kyle 모델에서 내부 투기자는 정보의 절반을 공개하고 전체 시장 깊이는 내부자 거래로 인해 제한됩니다. 이 모델은 거래 규모의 효과를 탐색할 수 있으므로 Bloom-Milgram 모델보다 더 포괄적인 것으로 설명됩니다. Bloom-Milgram 모델과 달리 Kyle 모델의 투기자는 가격 수용자가 아닙니다.
강사는 딜러 중개인이 있는 배치 경매 시장의 맥락에서 Kyle 모델의 중요성을 강조합니다. 이 모델을 통해 거래자는 미리 결정된 가격 일정에서 원하는 위치를 선택할 수 있으며, 이는 그들이 받을 가격에 영향을 미칩니다. 강의에서는 역학, 다중 거래 라운드, 무한 경매 및 추가 내부자를 통합하기 위한 모델의 잠재적인 확장에 대해 언급합니다. 이러한 확장은 더 많은 경쟁, 증가된 공격성 및 더 큰 유동성을 도입하여 가격 발견 및 더 높은 시장 유동성으로 이어집니다.
강의의 초점은 여러 내부자가 포함된 동적 모델과 중개자로서의 딜러의 역할을 고려하여 Kyle 모델의 확장으로 전환됩니다. 투기자들이 시장 지배력을 선호하고 경쟁을 피하려고 하기 때문에 유동성과 가격 발견을 모두 달성하는 것이 어려울 수 있음을 인정합니다. 강의는 유동성이 낮은 시장과 가격 비효율성을 초래할 수 있는 딜러 간의 불완전한 경쟁과 같은 다양한 가정의 결과와 모델에 재고 문제를 도입하는 위험 회피 시장 조성자의 영향을 탐구합니다. 궁극적으로 Kyle 모형은 Stahl 모형에 비해 시장 분석을 위한 보다 진보되고 효과적인 이론적 근거로 제시된다.
강사는 Kyle 모델이 시장 역학을 이해하고 시장 유동성 및 가격 책정에 영향을 미치는 다양한 요인을 분석하기 위한 견고한 프레임워크를 제공한다는 점을 강조하며 토론을 마무리합니다. 거래 규모와 투기꾼, 중개인, 소음 거래자와 같은 다양한 시장 참여자의 행동을 통합하는 모델의 능력은 실제 시장 시나리오에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다.
또한 강의에서는 Kyle 모델을 더 확장하여 더 복잡한 역학 및 고려 사항을 처리할 수 있음을 강조합니다. 예를 들어, 여러 내부자를 통합하면 시장에서 경쟁하는 다양한 정보 트레이더의 존재를 포착할 수 있습니다. 또한 모델에 역학을 도입하면 여러 거래 라운드에 걸쳐 시변 요인과 시장 조건의 진화를 설명할 수 있습니다. 이러한 확장은 모델의 사실성을 향상시키고 시장 결과에 대한 보다 포괄적인 이해를 제공합니다.
강사는 또한 유동성 공급과 가격 발견 사이의 균형을 달성하는 것이 어려운 작업임을 인정합니다. 유동성 공급에 중요한 역할을 하는 투기꾼은 시장 지배력을 선호하는 경향이 있으며 경쟁을 기피할 수 있습니다. 유동성과 가격 발견 사이의 이러한 내재된 긴장은 두 가지 목표를 촉진하는 최적의 시장 구조와 메커니즘을 식별하기 위한 추가 탐색과 분석을 필요로 합니다.
결론적으로 Kyle 모델은 시장 미세 구조를 연구하고 시장 심도, 가격 책정 및 유동성의 결정 요인을 이해하는 데 유용한 도구 역할을 합니다. 거래 규모의 영향, 시장 참가자의 행동 및 중개자의 역할을 포착하는 능력은 금융 시장의 포괄적인 분석에 기여합니다. 확장 및 개선 가능성이 있는 Kyle 모델은 계속해서 시장 분석을 위한 중요한 이론적 프레임워크이자 금융 경제학 분야의 향후 연구를 위한 방법입니다.
00:00:00 강의는 스프레드의 결정 요인에 대한 이전 강의의 논의를 바탕으로 시장 깊이의 결정 요인과 거래 규모가 시장 가격에 미치는 영향을 소개합니다. 강의에서는 유연한 거래 규모를 허용하는 금융 시장 미세 구조 문헌에서 인기 있는 모델인 Kyle 모델을 소개합니다. 강의는 또한 강의의 두 번째 부분에 대해 언급하며 가격 영향과 깊이 및 정보에 입각한 거래의 비율을 추정하는 것을 포함하여 유동성에 기여하는 요인의 실증적 추정을 다룰 것입니다.
00:05:00 강의는 거래자가 대량 거래를 원할 때 왜 더 많은 비용을 지불해야 하는지에 대한 질문을 탐구합니다. 스프레드는 일반적으로 대규모 거래의 경우 더 크며 가격이 효율적인 수준에서 멀어질수록 제한된 시장 깊이의 정의입니다. 역선택, 재고 위험 및 주문 처리 비용은 모두 이러한 현상을 설명할 수 있는 잠재적 요인입니다. 큰 포지션은 딜러에게 위험하고 거래자에게 더 큰 프리미엄을 요구하기 때문에 역선택과 재고 위험은 제한된 시장 깊이에 대한 유효한 설명입니다. 그러나 주문 처리 비용과 관련하여 강의는 거래자가 딜러에게 지불하는 비용과 거래자가 거래소에 지불하는 비용의 두 가지로 질문을 나눕니다.
00:10:00 이 비디오는 시장 지배력, 제한된 시장 깊이, 딜러가 불완전한 경쟁에서 발생하는 비용 간의 관계에 대해 논의합니다. 이를 통해 더 넓은 스프레드를 설정하고 거래자로부터 잉여를 추출할 수 있습니다. 특정 거래 규모에 대한 스프레드가 완전 경쟁 딜러보다 불완전 경쟁 딜러의 경우 더 클 것이 사실이지만, 불완전 경쟁에 의해 생성된 이 차이가 대규모 거래 규모에서 더 클지 더 작을지는 분명하지 않습니다. 또한 주문 처리 비용은 트레이더가 고정 수수료를 지불해야 하는지 일정 비율의 수수료를 지불해야 하는지에 따라 주식당 표현에서 증가하거나 감소할 수 있습니다. 대규모 거래는 그러한 거래를 주선, 청산 또는 결제하기 어렵기 때문에 더 큰 거래 비용을 가질 수도 있습니다. 그런 다음 비디오는 역선택이 시장 심도와 어떻게 연결되는지 설명하는 Kyle 모델을 소개합니다.
00:15:00 강사는 거래자의 행동과 관련된 가정에 대해 논의합니다. 그들은 트레이더의 행동과 그들이 정보를 얻었는지 또는 노이즈 트레이더가 자산의 근본적인 가치에 영향을 미칠 수 있는지 여부를 설명합니다. 그런 다음 대규모 투기 시장 주문을 사용하여 거래하는 투기꾼을 포함하는 Kyle 모델에 대해 논의합니다. 투기자는 가격 영향을 줄이기 위해 전략적으로 주문 크기를 선택합니다. 그런 다음 강사는 계속해서 Kyle 모델에서 만든 가정을 설명하고 지난 수업에서 Stahl의 모델과 비교합니다.
00:20:00 우리는 카일 모델, 특히 위험 중립적이고 경쟁적인 시장 조성자에 초점을 맞추며 수익이 0이 될 것임을 암시합니다. 딜러는 주어진 기간 동안 총 시장 흐름만 관찰하고 투기 주문과 노이즈 주문을 구분할 수 없습니다. 일정 기간 동안 주문이 누적되는 연속 경매가 아니라 콜 경매를 하기 때문에 주문이 일괄 처리됩니다. 투기꾼은 자산의 실제 가치를 관찰하고 순 이익이 v - p인 x 단위를 구매합니다. 중요한 것은 주문 가격을 선택할 때 거래가 청산되는 가격이 투기꾼에 의해 명시적으로 관찰되지 않는다는 것입니다. 이 모델의 노이즈 트레이더는 기본 값 v에 대한 정보가 전달되지 않는 정상인 u로 주어진 무작위 수요를 가지고 있습니다.
00:25:00 Kyle의 시장 미시구조 모델이 설명됩니다. 여기서 시장 조성자는 이익이 0이고 사전 결정된 거래 가격은 자산의 예상 가치입니다. 딜러는 가격표를 제출하고 거래자의 주문 규모에 따라 시장 가격이 결정되며 시장 가격으로 거래가 이루어집니다. 이 모델은 또한 투기꾼의 전략이 자산의 기본 가치를 기반으로 하는 균형을 찾습니다. 투기꾼은 시장의 뉴스에 얼마나 공격적으로 반응하는지를 결정하는 계수 베타와 함께 선형 전략을 사용한다고 가정합니다. 마켓 메이커는 투기꾼의 전략을 알고 주문 흐름과 자산 가치 사이의 관계를 추출하고 전체 총 주문 흐름에서 자산의 가능성 있는 가치를 추정합니다.
00:30:00 연사는 가격 영향 계수와 이것이 마켓 메이커 전략을 결정하는 방법에 대해 논의합니다. 계수 람다는 v에 대한 q의 회귀 계수로 추정되며, 이는 회귀자 q의 분산으로 나눈 두 관심 변수 사이의 공분산에 의해 결정됩니다. 가격 영향 방정식은 실현된 거래 가격과 실제 시장 평가 사이의 거리가 계수 람다를 갖는 거래 규모에서 선형임을 보여줍니다. 람다의 역수는 가격이 1달러 변동하기 전에 얼마나 거래할 수 있는지 알려주는 시장 심도의 척도입니다. 또한 화자는 자신의 모델 버전에서 q가 특정 표현으로 제공되고 두 확률 변수 v와 u가 공동으로 정규인 경우 q에 대한 조건부 v는 특정 기대와 분산이 있는 정상이라고 설명합니다.
00:35:00 연사는 Kyle 모델에서 거래 규모 q로 전달되는 정보의 척도에 대해 논의합니다. 그는 q의 기대치가 중립적인 정보인 반면 q에서 q의 기대치를 뺀 값은 거래 규모 q가 전달하는 정보의 척도라고 설명합니다. 이 측정은 큰 v를 나타내는 큰 q와 함께 v의 크기를 결정하는 데 사용할 수 있습니다. 화자는 또한 모든 변수를 표준 편차로 정규화하여 방정식의 계수를 해석하는 다른 방법을 제공하여 다음을 이해하기 쉽게 만듭니다. v와 q 사이의 상관관계. 또한 발표자는 조건부 PDF를 사용하고 베이즈 규칙을 적용하여 슬라이드에서 결과를 얻는 방법을 간략하게 설명합니다.
00:40:00 강사는 Bayes 규칙을 사용하여 Kyle 모델에서 확률밀도함수(PDF)를 도출하는 방법에 대해 논의합니다. 그는 주어진 v 값의 확률과 v가 주어진 q 값의 확률을 곱한 다음 그 결과를 q의 확률로 나눔으로써 PDF가 주어진다고 설명합니다. 강사는 또한 3개의 PDF가 모두 정규 분포이며 평균 및 분산 측면에서 정규 분포를 표현하는 방법을 보여줍니다. 그는 가격 책정 일정이 선형이라는 결론을 내리고 v와 u의 분산과 거래자의 공격성 베타를 사용하여 가격 영향 계수 람다를 찾습니다.
00:45:00 연사가 최적의 투기 전략을 찾는 방법에 대해 논의합니다. mu 더하기 람다 q의 선형 가격 방정식이 투기자에게 주어지고 이것은 투기자의 이익에 대한 표현에 연결되어 x에서 고유한 최대값을 갖는 2차 표현이 됩니다. 투기꾼의 최적의 거래 전략은 베타 곱하기 v 빼기 mu이며, 이는 2 람다 분의 1로 주어집니다. 선형 전략에 대한 제한은 하나의 평형만을 나타냅니다. 따라서 비선형 가격 책정 규칙 및 비선형 거래 전략을 사용하는 다른 균형은 계산에서 더 많은 복잡성을 고려하지 않습니다. 화자는 또한 투기꾼의 문제와 산업 조직의 독점 문제 사이의 유사점에 주목합니다.
00:50:00 강사는 투기꾼이 항상 평균적으로 긍정적인 이익을 기대하는 Kyle 모델에서 투기꾼의 거래 전략에 대해 논의합니다. 시장에서 경쟁적이고 위험 중립적인 중개자는 항상 수익이 0인 반면, 노이즈 트레이더는 손실을 보고 기대에서 마이너스 수익을 창출하는 사람들입니다. 그러나 이 손실은 명시적으로 모델링되지 않은 위험 포트폴리오의 이익 또는 유동성 요구 충족으로 상쇄될 수 있습니다. 이 모델은 투기꾼의 거래 전략이 주어진 딜러의 최적 가격 전략을 도출하고, 딜러의 가격 전략이 주어진 투기꾼의 거래 문제를 해결하고, 두 거래자의 공격성 베타와 가격 영향 계수 람다를 알려진 모델 매개변수로 표현한 후에 종료됩니다. 베타는 자산의 펀더멘탈 가치가 그다지 변동성이 크지 않을 때 더 높습니다. 즉, 시그마 v가 작을 때 직선 공격성이 증가합니다.
00:55:00 비디오는 거래 단위당 투기꾼의 이익에 영향을 미치는 요인과 낮은 이익을 보상하기 위해 더 많은 거래가 필요한 이유에 대해 설명합니다. 이익이 그다지 크지 않을 때 거래 규모를 늘리고 더 불리한 가격으로 거래하는 한계 비용과 손실이 적습니다. 시장 심도는 시그마 v에 대해 2 시그마 u로 결정되며 내부자 거래가 적고 노이즈 거래가 많을수록 증가합니다. 내부자의 이익은 시장의 노이즈 트레이더 수가 증가하고 자산의 가치 변동성이 커질수록 개선되는 것으로 나타났습니다. 잔차 분산과 q에 대한 조건도 비디오에서 계산됩니다.
01:00:00 거래 규모에 포함된 모든 정보가 주어진 기본 가치와 관련하여 시장에 남아 있는 불확실성인 잔여 분산에 대해 논의합니다. 조건부 분산은 거래 후 우리가 아직 알지 못하는 정도를 알려주며 거래 규모가 기본 가치에 대한 일부 정보를 전달하기 때문에 거래 전보다 분명히 적을 것입니다. Kyle 모델에서 정보의 정확히 절반을 공개하는 것은 내부자 투기자이며 전반적으로 내부자 거래로 인해 시장 깊이가 제한됩니다. 이 모델은 Bloom-Milgram 모델보다 풍부하며 거래 규모의 효과를 탐색할 수 있습니다. Kyle 모델의 투기자는 Bloom-Milgram 모델에서와 같이 가격 수용자가 아닙니다.
01:05:00 강사가 딜러 중개자와 함께 배치 경매 시장에 유용한 모델인 Kyle 모델에 대해 토론합니다. 이 모델을 통해 거래자는 미리 결정된 가격 일정에서 원하는 위치를 선택할 수 있으며 얻을 가격에 영향을 미칩니다. 모델을 확장하여 역학을 추가하고, 여러 거래 라운드와 무한 경매를 수용하고, 더 많은 내부자를 추가할 수 있습니다. 더 많은 내부자를 추가하면 더 많은 경쟁, 공격성 및 유동성이 생겨 가격 발견과 시장 유동성이 높아집니다.
01:10:00 여러 내부자가 있는 동적 모델과 중개자로서의 딜러의 역할을 모두 고려하기 위해 Kyle 모델의 확장에 중점을 둡니다. 유동성과 가격 발견을 모두 달성하는 것은 투기꾼들이 오히려 시장 지배력을 갖고 경쟁을 피하기를 원하기 때문에 어려울 수 있음을 인정합니다. 딜러 간의 불완전한 경쟁을 포함하여 다양한 가정의 결과가 탐구되어 덜 유동적인 시장과 가격 책정의 비효율성, 모델에 재고 문제를 도입하는 위험 회피 시장 조성자의 영향이 포함됩니다. 궁극적으로 Kyle 모델은 Stall 모델보다 더 발전했으며 시장 분석을 위한 효과적인 이론적 근거를 제공할 수 있음을 시사한다.
강의 중에 교수는 시장 유동성에 대한 다양한 이론적 요인의 기여를 풀면서 비유동성의 경험적 추정에 대해 탐구합니다. 이 논의는 역선택, 주문 비용 및 재고 위험과 같은 요인에 의해 유동성이 어떻게 영향을 받는지를 설명하는 이론과 유동성의 경험적 측정에 대한 이전 대화를 기반으로 합니다.
분석을 용이하게 하기 위해 교수는 세 가지 주요 요소에 대한 표기법을 도입합니다. 가격 영향 계수의 역선택 구성 요소를 나타내는 람다; 재고 위험 문제와 관련된 가격 영향 계수와 관련된 베타; 유동성을 위한 포괄 요소 역할을 하는 감마. 추정 과정에서 사용되는 데이터는 거래 가격, 순 시장 주문 흐름 및 주문 부호로 구성됩니다. 목표는 특정 거래의 주문 규모와 서명이 전체 시장에 미치는 영향을 평가하는 것입니다.
다음으로 강사는 주어진 거래가 금융 시장에서 미래 거래 가격에 미치는 영향의 추정을 탐구합니다. 그들은 주문 처리 비용을 포함하는 Gloston Milgram 모델을 사용합니다. 이 모형에 따르면 거래가격은 시장가치와 거래방향에 따라 달라지는 주문처리비용 요소로 구성된다. 첫 번째 차이를 취함으로써 이전 거래의 정보를 통합하는 역선택 요소를 반영하여 시장 평가의 변화를 얻을 수 있습니다. 강사는 이 정보가 미래 거래 가격을 추정하는 데 어떻게 활용될 수 있는지 보여주어 잡음 항을 제외하고 관찰할 수 없는 항을 포함하지 않는 표현을 생성합니다.
앞으로 강사는 역선택 요소와 주문 처리 비용 요소를 별도로 추정하는 과정을 설명합니다. 추정은 두 단계로 수행됩니다. 첫 번째 단계는 재고 또는 주문 처리 비용이 거래량과 무관하다는 사실을 찾는 것입니다. 2단계에서는 거래의 방향과 거래량만을 고려하여 회귀를 수행한다. 강사는 1980년대 초 뉴욕 증권 거래소의 거래 데이터를 사용하는 특정 연구 논문을 언급하면서 해당 논문의 관찰 횟수가 제한적임을 경고합니다.
또한 특정 논문에서 사용되는 2단계 추정 절차의 한계에 대해 논의합니다. 이 백서에서는 재고 비용을 무시하고 비유동성에 기여하는 두 가지 요인만 추정했습니다. 강사는 역선택 구성 요소에서 재고 비용을 분리하는 것이 문제를 야기하여 계수를 별도로 식별하는 것을 불가능하게 만든다고 지적합니다. 그런 다음 강사는 주문 흐름이 자기 상관 관계를 나타내고 분할 주문을 도입하면 상관 관계가 없는 주문 흐름에 양의 자기 상관 관계가 추가된다는 점을 강조합니다. 후속 연구원은 이 사양을 사용하여 스프레드의 세 가지 구성 요소를 모두 추정하려고 시도했으며, 그 결과 1차의 자동 회귀 프로세스가 발생하여 추정 방정식의 표현이 변경되었습니다.
발표자는 저자가 뉴욕 증권 거래소에서 20개 주요 주식에 대한 방정식을 추정한 연구에 대해 논의합니다. 이 연구는 주문 흐름의 자기상관이 사실 양수가 아닌 음수임을 밝혔습니다. 그들은 이 발견이 주문 분할보다 누적된 재고를 즉시 풀려는 딜러의 성향 때문이라고 생각했습니다. 이 연구는 추가로 주문 비용이 스프레드의 60% 이상을 차지한다고 판단하여 비유동성을 유발하는 주문 비용의 중요성을 강조했습니다. 또한 스프레드의 1/3은 딜러의 재고 문제로 인한 것이며 10%는 역선택 요소로 인한 것입니다. 이 연구는 또한 역선택 요소가 아침에 가장 강하다는 것을 발견했습니다.
그런 다음 강의는 거래 개시 및 마감 시간 동안 역선택 및 재고 문제가 어떻게 균형을 이루는지 살펴봅니다. 오전 시장은 전 세계 시장에서 생성된 뉴스 및 정보를 포함하여 장외 시간의 모든 축적된 정보를 통합합니다. 이로 인해 시장은 상당한 양의 정보를 빠르게 동화하여 가격에 영향을 미칠 필요가 있습니다. 저녁에 거래자들은 거래일이 끝나기 전에 포지션을 청산하는 것을 목표로 하며 이는 종가에 상당한 영향을 미칩니다. 그러나 이러한 비효율성은 오전 시간외 거래를 통해 종가 경매 이전에 설정된 시장 평가로 가격을 되돌리는 시간외 거래를 통해 신속하게 해결됩니다.
또한 강사는 거래가 가격에 미치는 영향과 금융 시장에서 역선택의 범위를 추정하는 두 개의 논문에 대해 논의합니다. 첫 번째 논문은 거래에 대한 가격의 충동 반응을 추정하는 데 중점을 두고 있으며 단기적으로는 상당한 영향을 미치지만 장기적으로는 주문 처리 비용으로 인한 영향이 적습니다. 이 연구는 유동성이 적은 주식에 대한 영향이 더 두드러지기 때문에 역선택의 가설을 확인합니다. 두 번째 논문은 정보가 있는 거래자와 정보가 없는 거래자를 모두 포함하는 거래자의 도착 과정을 가정하여 정보가 있는 거래의 확률을 추정하는 모델을 활용합니다. 이 모델은 금융 시장에서 중대한 역선택을 식별합니다.
그런 다음 연사는 1983년부터 1998년까지 뉴욕 증권 거래소의 데이터를 사용하여 정보에 입각한 거래(PIN) 확률 추정에 대해 자세히 설명합니다. PIN은 주어진 거래가 정보에 입각한 거래자로부터 발생할 확률을 나타냅니다. 추정에 따르면 자산과 주식 전반에 걸쳐 정보에 입각한 거래의 확률 중앙값은 약 19%이며, 주식의 90%는 정보에 입각한 거래의 확률이 10%에서 30% 사이인 것으로 나타났습니다. 그러나 나머지 10%의 주식, 특히 자본금이 작고 거래 빈도가 낮은 주식의 경우 정보에 입각한 거래 가능성이 훨씬 높을 수 있습니다. 또한 이 확률은 스프레드 및 가격 변동성과 양의 상관관계가 있습니다.
또한 발표자들은 정보에 입각한 거래자로서 나쁜 평판을 얻는 것이 어렵기 때문에 익명의 시장에서 정보에 입각한 거래의 확률이 어떻게 더 높아지는 지에 대해 논의합니다. 이러한 시장에서 정보가 풍부한 트레이더는 거래에 참여하려는 경향이 더 강해 비유동성이 증가합니다. 이 섹션은 유동성 비용을 결정하는 데 있어 주문 비용의 중요성을 강조하면서 강의에서 다루는 주제에 대한 요약으로 결론을 내립니다. 그러나 저자는 시청자에게 주문 비용에는 다양한 요인이 포함되며 스프레드의 다른 구성 요소에는 뚜렷한 설명이 있을 수 있음을 상기시킵니다.
마지막으로 발표자는 2020년 봄에 석유 저장고의 물리적 재고에 대한 제약으로 인해 석유 가격이 마이너스 값으로 급락한 사건을 설명하는 블로그 게시물을 언급합니다. 또한 발표자는 Kyle 모델의 변형과 추가 연습을 위한 연습을 제공하는 교과서의 4장을 참조할 것을 권장합니다. 마지막으로 딜러 시장과 지정가 주문 시장의 차이점과 트레이더와 규제 기관이 원하는 결과를 달성하기 위해 어떻게 이질성을 활용할 수 있는지에 중점을 둔 다음 주 초점에 대한 미리 보기가 제공됩니다.
00:00:00 교수는 시장 유동성에 대한 다양한 이론적 요인의 기여도를 풀어 비유동성의 경험을 추정하는 방법에 대해 논의합니다. 강의는 유동성의 실증적 측정과 다양한 선택, 주문 비용 및 재고 위험과 같은 요인에 의해 유동성이 어떻게 영향을 받는지 설명하는 이론에 대한 이전 논의를 기반으로 합니다. 교수는 세 가지 요소에 대한 표기법을 도입합니다. 가격 영향 계수의 역선택 구성 요소와 관련된 람다; 재고 위험 우려와 관련된 가격 영향 계수와 관련된 베타; 유동성을 위한 포괄 요소인 감마. 사용되는 데이터에는 거래 가격, 순 시장 주문 흐름 및 주문 부호가 포함됩니다. 목표는 주어진 거래의 주문 규모와 시장에 대한 서명의 영향을 평가하는 것입니다.
00:05:00 강사는 주어진 거래가 금융 시장에서 미래 거래 가격에 미치는 영향을 추정하는 방법에 대해 논의합니다. Gloston Milgram 모델을 주문 처리 비용과 함께 사용하면 거래 가격은 시장 평가에 거래 방향에 따라 달라지는 주문 처리 비용 요소를 더한 값으로 제공됩니다. 첫 번째 차이점을 취하면 시장 가치의 변화는 t-1 거래에 포함된 정보를 포함하는 역선택 요소에 의해 주어질 것입니다. 강사는 이 정보가 미래 거래 가격을 추정하는 데 어떻게 사용될 수 있는지 설명하고 잡음 항을 제외하고 관찰할 수 없는 항을 포함하지 않는 결과 표현식을 보여줍니다.
00:10:00 강사는 현재 거래의 방향에 따라 달라지는 역선택 요소와 거래 방향의 변화에 따라 달라지는 주문 처리 비용 요소의 두 가지 요소를 개별적으로 추정하는 방법에 대해 논의합니다. 강사는 재고 또는 주문 처리 비용이 거래량과 무관하다는 사실을 발견하는 것부터 시작하여 거래 방향과 거래량만 보고 두 번째 회귀를 추정하는 두 단계로 추정이 어떻게 참여하는지 설명합니다. 논의 중인 논문은 1980년대 초부터 뉴욕 증권 거래소의 거래를 사용하며 강사는 이 논문의 관찰 수가 제한적임을 주의합니다.
00:15:00 강사는 재고 비용을 무시하고 비유동성의 두 가지 요인만 추정한 논문에서 사용된 2단계 추정 절차의 한계에 대해 논의합니다. 그들은 재고 비용을 역선택 요소와 쉽게 분리할 수 없기 때문에 계수를 별도로 식별할 수 없다고 설명합니다. 강사는 주문 흐름이 자동 상관되는 방식에 대해 논의합니다. 분할 주문은 상관 관계가 없는 주문 흐름에 약간의 양의 자기 상관을 추가합니다. 나중에 연구자들은 이 사양을 사용하여 스프레드의 세 가지 구성 요소를 모두 추정하려고 시도했으며, 그 결과 차수가 1인 자기 회귀 프로세스가 발생했으며, 이 과정을 사용하면 추정 방정식의 표현이 변경됩니다.
00:20:00 연사는 저자가 뉴욕 증권 거래소의 20개 주요 주식에 대한 방정식을 추정하고 주문 흐름의 자기 상관이 양수가 아니라 음수라는 연구 결과에 대해 논의합니다. 주문 자기상관의 주요 원동력은 주문 분할이 아니라 딜러가 보유한 재고를 즉시 풀고자 하는 욕구입니다. 이 연구는 또한 주문 비용이 스프레드의 60% 이상을 차지하고 비유동성은 주로 주문 비용에 의해 발생하며 스프레드의 1/3은 딜러의 재고 문제에 의해 발생하는 반면 스프레드의 10%는 불리한 요인에 의해 발생하는 것으로 나타났습니다. 선택 구성 요소. 마지막으로 이 연구는 역선택 요소가 아침에 가장 강하다는 것을 발견했습니다.
00:25:00 강의는 역선택과 재고 문제가 거래 개시 및 마감 시간에 어떻게 균형을 이루는지 논의합니다. 아침이 되면 시장은 장외 시간 동안 축적된 모든 정보를 공개합니다. 많은 회사의 주식이 세계 다른 곳에서 거래되고 있으며 전 세계 시장에서 생성되는 뉴스와 정보가 있습니다. 이는 시장이 열릴 때까지 축적된 많은 정보가 가격에 반영되어야 함을 의미합니다. 저녁에 거래자들은 거래일이 끝날 무렵 포지션을 풀려고 노력하며 이는 종가에 크게 기여합니다. 그러나 이러한 비효율성은 시간외 거래가 이러한 가격을 경매 종료 전에 설정된 시장 평가로 되돌리는 아침에 신속하게 제거됩니다.
00:30:00 강사는 거래가 가격에 미치는 영향과 금융 시장에서 역선택의 크기를 추정하는 두 개의 논문에 대해 논의합니다. 첫 번째 논문은 거래에 대한 가격의 충동 반응을 추정하고 상당한 단기 효과가 있지만 주문 처리 비용으로 인해 장기적 영향은 더 적다는 것을 발견했습니다. 유동성이 적은 주식의 경우 영향이 더 커서 역선택 가설이 확인되었습니다. 두 번째 논문은 모델을 사용하여 정보에 입각한 거래의 확률을 추정하고 정보가 있는 거래자와 정보가 없는 거래자를 포함하는 거래자의 도착 과정을 가정합니다. 이 모델은 금융 시장에서 역선택이 중요하다는 것을 발견했습니다.
00:35:00 연사는 1983-1998년 NYSE의 데이터를 사용하여 정보에 입각한 거래의 가능성을 추정하는 방법에 대해 논의합니다. PIN(정보에 입각한 거래 확률)은 주어진 거래가 정보에 입각한 거래자에게서 나올 확률입니다. 그들은 자산과 주식 전반에 걸쳐 정보에 입각한 거래의 확률 중앙값은 약 19%이며, 주식의 90%는 정보에 입각한 거래의 확률이 10%에서 30% 사이라고 추정합니다. 그러나 나머지 10%의 주식, 특히 자주 거래되지 않는 작은 시가총액 주식의 경우 정보에 입각한 거래의 가능성이 훨씬 더 클 수 있으며 스프레드 및 가격 변동성과 양의 상관관계가 있습니다.
00:40:00 연사는 정보에 입각한 거래의 가능성과 정보에 입각한 거래자로서 나쁜 평판을 얻기가 더 어렵기 때문에 더 많은 익명의 시장에서 어떻게 더 높은지에 대해 논의합니다. 평판은 거래자에게 불리한 가격으로 이어질 수 있습니다. 저자들은 정보가 풍부한 거래자들이 더 많은 익명의 시장에서 거래하는 것을 더 좋아한다는 사실을 발견했습니다. 이 섹션은 유동성 비용을 결정할 때 주문 비용의 중요성을 포함하여 강의에서 다루는 주제에 대한 요약으로 결론을 내립니다. 그러나 저자는 시청자에게 주문 비용은 다양한 비용을 포괄하는 것이며 스프레드의 다른 부분을 명시적으로 설명하는 다른 요인이 있을 수 있음을 상기시킵니다.
00:45:00 발표자는 2020년 봄에 석유 저장고의 물리적 재고에 대한 제약으로 인해 석유 가격이 마이너스 값으로 떨어진 사건에 대한 블로그 게시물에 대해 논의합니다. 그는 또한 Kyle 모델의 변형과 이를 연습하기 위한 연습을 제공하는 교과서 4장을 볼 것을 권장합니다. 마지막으로 그는 다음 주 딜러 시장과 지정가 주문 시장의 차이점과 트레이더와 규제 기관이 선호하는 결과를 얻기 위해 이질성을 어떻게 사용할 수 있는지에 대해 중점적으로 다룰 예정입니다.
Lecture 5, part 2: Empirics of IlliquidityFinancial Markets Microstructure course (Masters in Economics, UCPH, Spring 2020)***Full course playlist: https://w...
강의는 금융 시장의 미시 구조에 초점을 맞추고 딜러 시장과 주문 중심 시장의 차이점을 탐구합니다. 딜러 시장에서 중개자는 중개자 역할을 하고 가격 견적을 제공하며 기본적으로 모든 거래의 대표자 역할을 합니다. 반면에 주문 중심 시장은 모든 참가자가 주문을 지정가 주문장에 제출하는 방식과 다르게 작동합니다. 그런 다음 시장가 주문은 전용 딜러 없이도 이 장부의 유동성에 직접 접근할 수 있습니다. 이러한 기술적 변화는 전자 시스템을 사용하여 주문을 일치시키고 자동으로 라우팅할 수 있는 온라인 또는 전자 거래의 출현으로 이어졌습니다.
비디오는 딜러 시장과 주문 기반 시장의 차이점에 대해 자세히 설명합니다. 시장가 주문을 제출하는 시장 거래자의 경우 두 시장 유형의 구분이 중요하지 않을 수 있습니다. 그러나 지정가 주문을 제출하기로 선택한 거래자는 딜러와 유사한 역할을 합니다. 시장 유동성을 제공함으로써 이러한 제한 주문 거래자는 딜러가 직면하지 않는 미실행 위험 및 지연 위험에 직면합니다. 주문 중심 시장에서 거래자는 시장 주문과 지정가 주문 중에서 선택할 수 있으며 이는 딜러 시장에는 없는 선택입니다. 관련된 추가 위험에도 불구하고 지정가 주문은 비실행 및 지연의 잠재적 위험을 감수해야 함에도 불구하고 거래자에게 거래에 대해 더 나은 가격을 제공하기 때문에 선호되는 경우가 많습니다.
비디오는 계속해서 주문 중심 시장에서 시장가 주문과 지정가 주문 사이의 개념과 선택에 대해 설명합니다. 시장가 주문은 매도 가격으로, 지정가 주문은 매수 가격으로 체결됩니다. 강사는 시장의 자체 균형 특성과 시장 주문과 지정가 주문 간의 선택이 지정가 주문서의 깊이와 유동성에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 강조합니다. 비디오는 지정가 주문 제출 비용이 시장 포화 상태에 따라 어떻게 달라지는지 설명합니다. 포화된 시장에서는 비용이 더 많이 들지만 시장이 얇을수록 이점이 더 커집니다. 강의는 1994년 Glosten의 모델을 소개하며, 주문 중심 시장에서 가격이 어떻게 결정되고 제한 거래자가 가격을 설정하여 가격의 효율성을 보장하는지 탐구합니다. 또한 비디오는 지정가 주문서의 깊이 결정과 트레이더가 유동성 확보 또는 제공에 대한 결정을 내리는 방법을 다룹니다.
앞으로 비디오는 시장의 한 측면에 대한 경쟁 트레이더와 함께 지정가 주문서의 구성에 대해 자세히 설명합니다. 특히 지정가 주문 판매 및 시장가 구매 주문에 중점을 둡니다. 지정가 주문서가 작성되면 가격 일정이 생성되고 시장 거래자는 이 일정에 직면합니다. 가격은 거래량에 따라 조정되며 일정 수량의 자산을 매수할 때의 한계 가격은 마지막 거래가 발생한 가격으로 정의됩니다. 수량 q를 구입하기 위해 지불한 총 금액은 취해진 모든 거래에 대한 한계 가격을 통합하여 구하고 q에 대한 이 총 지불의 미분은 q의 한계 가격 p 프라임을 산출합니다.
지정가 주문서 시장에서 시장 거래자의 의사 결정 프로세스 모델이 비디오에 표시됩니다. 이 모델은 "i"로 표시된 기간당 한 명의 시장 거래자가 있다고 가정합니다. 시장 거래자는 자산의 추가 단위에 대한 한계 평가를 해당 단위의 한계 가격과 동일시하여 "q"로 표시되는 구매 주문의 크기를 결정합니다. 한계 평가는 "q의 세타 i"라고 하는 돈과 자산 사이의 거래자의 대체 비율을 나타냅니다. 비디오는 더 큰 거래에는 더 많은 자본이 필요하므로 더 많은 자산을 구매하는 데 추가 비용이 든다고 설명합니다. 결과적으로 추가 단위에 대한 효과적인 지불 의사가 감소합니다.
연사는 q 상태가 금융 시장 미세 구조에서 자산의 기본 가치와 어떻게 관련되는지에 대해 논의합니다. 명시적으로 설명되지는 않았지만 모델은 주어진 규모의 거래에 대한 더 높은 평가가 더 높은 자산 가치를 시사한다고 가정합니다. 비디오는 제한 거래자들이 제한 주문을 경쟁적으로 게시하지만 시장 거래자가 크기가 같거나 더 큰 주문을 하는 경우에만 실행되는 방법을 설명합니다. 그러나 지정가 거래자는 모든 정보에 액세스할 수 없기 때문에 주문이 실행되면 최소한 지정된 크기이지만 더 크지 않을 수 있음을 알고 있습니다.
동영상은 지정가 주문의 가격 책정에 대해 자세히 설명하며, 지정가 주문장 시장에서 자산의 q번째 단위에 대해 지정가 거래자가 설정한 가격은 주문 크기가 최소한 큐. 이렇게 하면 주문 크기가 0에 가까워짐에 따라 입찰 가격과 요청 가격 사이에 내부 스프레드가 생성되어 컨디셔닝으로 인해 중단됩니다. 비디오는 제한 거래자가 항상 마지막 단위의 판매에서 이익을 얻는다는 점을 강조합니다. 그 가격은 대량 주문 크기의 다양한 경우와 시장 거래자의 기본 가치에 대한 낙관적 뉴스 사이에서 평균 이익이 0이 되기 때문입니다. 그러나 첫 번째 자산의 한계 가격은 이보다 낮을 수도 있고 낮지 않을 수도 있습니다.
그런 다음 강사는 지정가 주문서 시장에서 최고의 매도 호가가 충족해야 하는 조건에 대해 논의합니다. 이러한 호가는 시장 거래자의 구매 및 판매 의지에 따라 결정되지만 특정 구매 또는 판매 금액에 따라 조건이 지정될 수는 없습니다. 이 조건은 최상의 요청 가격과 최상의 입찰 가격 간의 차이를 나타내는 내부 스프레드를 생성합니다. 강사는 또한 가격의 불연속성이 어떻게 작용하는지 설명합니다. 가격은 종종 경쟁사 간의 언더컷 양을 제한하는 틱 크기를 고수하기 때문입니다.
개념을 더 자세히 설명하기 위해 강사는 이전 모델과 유사하지만 일정한 틱 크기의 이산 가격 그리드를 통합하는 모델을 소개합니다. 이 모델은 시간과 가격을 기준으로 지정가 주문의 우선 순위가 지정되며 먼저 게시된 주문이 먼저 실행되고 가격이 낮은 지정가 주문이 가격이 높은 주문보다 먼저 실행된다고 가정합니다. 강사는 특정 가격으로 공급되는 양과 시장 거래자가 특정 가격 이하의 가격으로 얻을 수 있는 총량을 나타내는 표기법을 소개합니다. 또한 이 모델은 일반적으로 주문이 많을수록 더 높은 평가를 나타내며 이는 기대치 계산에 영향을 미친다는 점을 고려합니다. 강의는 경쟁이 모델 내에서 어떻게 기능하는지 설명하면서 끝납니다.
그런 다음 강의는 대기열과 같은 시스템에서 각 틱에서 지정가 주문이 공급되는 과정을 설명합니다. 각 가격 수준에서 마지막 주문을 제출하는 한계 거래자는 수익이 0인 반면, 동일한 가격 수준에서 주문을 제출하려는 다음 거래자는 더 이상 수익성이 없다고 판단하고 다음 틱으로 이동합니다. 이 프로세스는 공급 곡선이 계단 함수와 유사한 그래프를 사용하여 설명할 수 있습니다. 첫 번째 거래자는 일반적으로 예상되는 양의 이익을 얻는 반면 마지막 거래자는 일반적으로 예상되는 이익이 0입니다.
강사는 지정가 주문서 시장에서 한계 주문에 대한 제로 이익 조건에 대해 논의합니다. 한계 이하 주문은 지정가 거래자의 예상 이익에 주문 실행 확률을 곱한 표시 비용 "c"와 동일한 양의 이익을 얻을 수 있습니다. 가격 수준 "ak"와 누적 깊이 "yk"를 연결하는 표현은 가격에 대한 역선택 조건과 실행 위험 요소의 두 가지 구성 요소로 구성됩니다. 강사는 표시 비용 "c"를 그래프에 통합하고 시장에서 거래자를 모델링하기 위해 이진 및 연속 무작위 변수의 예를 제공합니다.
그런 다음 금융 시장 미시 구조의 균형 개념을 소개합니다. 연속 가격과 불연속 균형 모델을 사용하며, "a1"의 깊이가 "qs"와 같고 "a2"의 누적 깊이가 같도록 "a1"과 "a2"의 두 가격이 결정됩니다. "ql." 노이즈 트레이더가 확률이 동일한 4가지 거래(소액 매수, 대량 매수, 소량 매도, 대량 매도) 중 하나를 사용한다고 가정합니다. 투기꾼은 또한 "qs" 또는 "ql"의 두 단위 중 하나로만 거래합니다. 마지막으로 "a1" 및 "a2"의 가격은 거래의 특정 측면에서 각 주문 크기에 대해 예상되는 기본 값을 결정하기 위해 두 방정식을 충족해야 합니다.
발표자는 간단한 지정가 주문장 시장 모델에서 균형의 개념을 설명합니다. 균형은 시장에서 적극적으로 참여하는 두 그룹, 즉 제한 거래자와 시장 거래자의 전략을 포함합니다. 제한 거래자는 영수익 조건을 기반으로 "a1" 및 "a2"와 같은 가격을 설정하는 반면 시장 거래자는 정보를 얻거나 정보를 얻지 못할 조건 확률에 따라 어떤 주문을 제출하고 최적으로 거래할지 결정합니다. 도출된 표현은 평형을 위한 조건이 충족됨을 보여주며 이 모델을 평형으로 설정합니다.
비디오는 지정가 주문서 시장의 예를 논의하기 위해 진행됩니다. 일례로 노이즈 트레이더 전략의 불연속성으로 인해 불연속 가격 수준이 발생하여 두 가지 가능한 주문 수준과 사실상 가능한 두 가지 이벤트 그룹만 발생합니다. 정보가 없는 트레이더의 전략으로 인해 가격 영향은 긍정적입니다. 시장 주문 크기가 지수 분포를 따르는 또 다른 예를 소개합니다. 가격 영향 방정식은 주문 흐름의 정보성을 측정하는 일정한 가격 영향 요인 람다에 대해 람다 곱하기 x를 가정합니다. 이 예는 중요하지만 비디오는 시장 거래자의 행동을 기반으로 지정가 주문서가 어떻게 형성되는지에 주로 초점을 맞추고 축소된 형태의 분석을 제공합니다.
발표자는 제한 거래자에 대한 누적 깊이 "yk"를 기반으로 하는 "q"의 조건부 확률 밀도 함수(pdf)를 사용하여 조건부 기대값을 도출하는 방법을 설명합니다. Bayes의 규칙을 적용하여 연사는 제한 거래자가 자산의 "ykth" 단위에 대해 설정하는 가격을 나타내는 예상 기본 값 "v"를 계산하는 간단한 방법을 보여줍니다. 거래 규모 "q"의 조건부 pdf에 대한 최종 표현은 지수 분포를 통합하고 부품별 통합은 선형 가격 영향 방정식을 도출하는 데 사용됩니다. 계수 "1/theta"를 포함하면 방정식의 내부 스프레드가 생성됩니다.
강의는 디스플레이 비용 모델 매개변수를 고려하여 미리 결정된 틱이 있는 시장에서 틱 "ak"와 틱 "yk"의 누적 깊이 사이의 연결을 요약하는 것으로 끝납니다. 강의는 디스플레이 비용의 영향과 사전 결정된 틱으로 시장에서 표현을 반전해야 할 필요성을 강조합니다. 강사는 고유한 정보 환경으로 인해 제한 거래자와 딜러에 대한 유동성 제공의 역할이 다르고 결과적으로 시장 결과가 다르다는 것을 나타냅니다. 다음 강의에서는 거래자가 지정가 주문과 시장가 주문 중에서 선택할 수 있는 팔러 모델을 고려한 동적 분석을 통해 틱 크기와 우선 순위 규칙이 시장 결과에 어떤 영향을 미치는지 살펴봅니다. 강사는 학생들이 이해를 더욱 강화할 수 있도록 교과서의 연습 문제를 제공합니다.
강사는 증권이 호가되거나 거래될 수 있는 최소 가격 증분을 나타내는 틱 크기의 개념을 소개하는 것으로 시작합니다. 호가 크기는 가격 수준의 세분성 및 제한 거래자의 잠재적 수익성에 영향을 미치기 때문에 시장 미세 구조에서 중요한 역할을 합니다. 더 작은 틱 크기는 더 많은 가격 수준과 더 미세한 가격 차별화를 가능하게 하여 시장에서 더 치열한 경쟁과 더 타이트한 스프레드로 이어질 수 있습니다. 반면에 틱 크기가 크면 가격 수준이 낮아지고 스프레드가 넓어질 수 있습니다.
다음 강의에서는 지정가 주문장 시장에서 틱 크기가 균형 결과에 미치는 영향을 탐구합니다. 이 모델은 거래자가 지정가 주문 또는 시장가 주문 제출 중에서 선택할 수 있다고 가정합니다. 지정가 주문은 시장가 주문보다 우선순위가 높습니다. 즉, 지정된 가격 수준에서 먼저 실행됩니다. 강사는 틱 크기가 각 가격 수준에서 제출하고 실행할 수 있는 지정가 주문 수에 영향을 미친다고 설명합니다.
발표자는 지정가 주문과 시장가 주문 간의 동적 상호 작용을 분석하기 위해 팔러 모델을 제시합니다. 이 모델에서 거래자는 이전 라운드의 결과에 따라 지정가 주문과 시장가 주문을 번갈아 가며 제출합니다. 강의는 기본 값 변화의 표준 편차에 비해 눈금 크기가 작은 경우에 중점을 둡니다. 이 시나리오에서 균형 결과는 안정적인 가격을 특징으로 하며 지정가 주문이 우선 순위로 인해 시장 주문을 압도합니다.
강사는 균형 가격의 안정성은 피드백 메커니즘에서 발생한다고 설명합니다. 트레이더가 지정가 주문서가 얇아 유동성이 낮다는 것을 알게 되면 지정가 주문을 제출할 가능성이 높아집니다. 이러한 지정가 주문의 증가는 시장의 유동성을 높이고 더 많은 시장가 주문을 유치하고 지정가 주문의 우위를 강화합니다. 반대로 지정가 주문장이 두꺼워 유동성이 높으면 거래자는 시장가 주문을 제출하는 경향이 있어 지정가 주문의 지배력이 감소합니다.
강의는 진드기 크기가 이 피드백 메커니즘에서 중요한 역할을 한다는 점을 강조합니다. 틱 크기가 작을수록 더 많은 가격 수준이 있으므로 더 세밀한 차별화와 더 효과적인 피드백 프로세스가 가능합니다. 이는 보다 안정적인 균형 가격과 타이트한 스프레드로 이어집니다. 대조적으로, 더 큰 틱 크기는 가격 수준의 수를 제한하여 피드백 메커니즘의 효율성을 감소시키고 잠재적으로 더 넓은 스프레드로 인해 덜 안정적인 균형으로 이어집니다.
강사는 또한 시장 결과에 대한 우선 순위 규칙의 영향에 대해 논의합니다. 우선 순위 규칙은 주어진 가격 수준에서 주문이 실행되는 순서를 결정합니다. 강의에서는 두 가지 우선순위 규칙, 즉 가격-시간 우선순위와 비례 우선순위를 소개합니다. 가격 시간 우선 순위에서 주어진 가격 수준에서 가장 먼저 제출된 주문이 먼저 실행됩니다. 비례 우선 순위에서 주어진 가격 수준의 주문은 크기에 비례하여 실행됩니다.
발표자는 우선순위 규칙이 거래자의 행동에 영향을 미침으로써 시장 결과에 영향을 미칠 수 있다고 설명합니다. 가격 시간 우선 순위는 거래자가 우선 순위를 얻기 위해 일찍 주문을 제출하도록 권장하며, 이는 시장에서 더 높은 수준의 유동성을 표시할 수 있습니다. 반면에 비례 우선 순위는 거래자가 실행된 볼륨의 더 큰 부분을 받기 위해 더 큰 주문을 제출하도록 장려합니다.
강의는 시장 결과를 결정할 때 틱 크기와 우선 순위 규칙 사이의 상호 작용을 강조하면서 끝납니다. 틱 크기의 선택은 가격 수준의 수와 피드백 메커니즘의 효율성에 영향을 미치며 우선 순위 규칙은 거래자의 행동과 실행된 볼륨의 분포에 영향을 미칩니다. 두 요소 모두 지정가 주문서 시장에서 시장 역학 및 유동성 제공을 형성하는 데 중요한 역할을 합니다.
학생들은 시장 미시 구조와 거래 전략 및 시장 결과에 대한 의미에 대한 이해를 심화하기 위해 읽기 및 연습을 통해 이러한 주제를 더 탐구하도록 권장됩니다.
00:00:00 금융 시장의 미세 구조를 다루는 강의의 이 섹션에서는 딜러 시장에서 가격을 인용하고 모든 거래의 대리인 역할을 하는 중개자가 있다고 설명합니다. 반면에 주문 기반 시장에서는 모든 시장 참가자가 지정가 주문장에 주문을 제출하고 시장 주문은 전용 딜러 없이도 해당 주문장에서 유동성을 가져옵니다. 이러한 기술의 변화로 인해 모든 거래가 온라인 또는 전자적으로 이루어지고 자동 전자 시스템을 사용하여 주문을 일치시키고 라우팅할 수 있는 시장이 생겨났습니다.
00:05:00 비디오는 주문 기반 시장 또는 제한 주문장 시장이 딜러 시장과 어떻게 다른지 설명합니다. 시장가 주문을 제출하는 시장 거래자의 경우 두 시장 간에 큰 차이가 없습니다. 그러나 지정가 주문을 제출한 트레이더는 시장 유동성을 제공하고 딜러가 직면하지 않은 미실행 위험 및 지연 위험에 직면함으로써 딜러의 역할을 맡게 됩니다. 주문 중심 시장에서 모든 트레이더는 시장 주문 또는 지정가 주문 중에서 선택할 수 있습니다. 이는 딜러 시장에는 없는 새로운 선택입니다. 지정가 주문은 비실행 및 지연 위험을 감수해야 하지만 거래자에게 거래 시 더 나은 가격을 제공하므로 선호됩니다.
00:10:00 비디오는 주문 중심 시장에서 시장가 주문과 지정가 주문 사이의 개념과 선택을 설명합니다. 시장가 주문은 매도 가격으로 자산을 구매하고 지정가 주문은 입찰 가격으로 구매합니다. 비디오는 시장의 자체 균형 속성과 시장 주문과 지정가 주문 사이의 거래자의 선택이 지정가 주문서의 깊이와 유동성에 어떤 영향을 미칠 수 있는지를 강조합니다. 이는 포화된 시장에서 지정가 주문 제출 비용이 더 높은 반면 시장이 약할 때 이점이 얼마나 큰지를 강조합니다. 이 비디오는 1994년 Glosten의 모델을 소개합니다. 이 모델은 주문 중심 시장에서 가격이 어떻게 결정되고 제한 거래자가 가격을 설정하여 가격이 효율적인지 확인하는 방법을 탐구합니다. 또한 지정가 주문서의 깊이가 결정되는 방식과 트레이더가 유동성을 취하는 것과 만드는 것 중에서 선택하는 방법에 대해서도 다룹니다.
00:15:00 지정가 주문은 매도하고 시장가 주문은 매수하는 시장의 한 측면에 대한 경쟁 거래자와의 지정가 주문서 구성에 대해 배웁니다. 이 책이 구성되면 가격표가 만들어지고 시장 거래자들은 이 가격표에 직면하고 가격은 물량에 따라 조정됩니다. 이 가격표는 누군가가 사고 싶어하는 q의 자산에 대한 한계 가격으로 간주됩니다. 수량 q를 구매하기 위해 지불한 총 금액은 모든 거래에 대한 이 한계 가격의 적분으로 주어지며 지불된 이 총 금액의 첫 번째 도함수는 q의 한계 가격 p프라임입니다.
00:20:00 비디오는 지정가 주문서 시장에서 시장 거래자의 의사 결정 프로세스 모델을 보여줍니다. 이 모델은 "i"로 표시된 기간당 한 명의 시장 거래자가 있다고 가정합니다. 시장 거래자는 자산의 다음 단위에 대한 한계 평가와 자산의 추가 단위에 대한 한계 가격을 동일시하여 구매 주문 크기 "q"를 결정합니다. 한계 평가는 "q의 세타 i"라고도 하는 돈과 자산 사이의 트레이더의 한계 대체율로 정의됩니다. 비디오는 또한 더 큰 거래가 어떻게 더 많은 자본을 필요로 하고 따라서 더 많은 자산을 구매하는 데 더 많은 비용을 끌어들여 추가 단위에 대한 지불 의향이 감소하는지 설명합니다.
00:25:00 연사는 q 상태가 금융 시장의 미세 구조에서 자산의 근본적인 가치와 어떻게 관련되는지 논의합니다. 이 상태가 자산 가치와 어떻게 관련되어 있는지 명시적으로 설명하지는 않지만 모델은 거래자의 평가에 대해 주어진 규모의 거래에 대한 평가가 높을수록 자산 가치가 높다고 가정합니다. 그런 다음 발표자는 제한 거래자가 제한 주문을 경쟁적으로 게시하는 방법을 설명하지만 시장 거래자가 크기가 같거나 더 큰 주문을 하는 경우에만 주문이 실행됩니다. 지정가 거래자는 모든 정보에 액세스할 수 없으므로 주문이 처리되면 주문이 지정된 크기 이상이라는 것을 알지만 반드시 얼마나 큰지는 알 수 없습니다.
00:30:00 비디오는 지정가 주문의 가격 책정에 대해 설명합니다. 지정가 주문장 시장에서 자산의 q번째 단위에 대해 지정가 거래자가 설정한 가격은 다음과 같이 자산의 기본 가치에 대한 조건부 기대치에 의해 제공됩니다. 주문 크기는 최소 q입니다. 이렇게 하면 주문 크기가 0이 되어 입찰 가격과 요청 가격 사이에 내부 스프레드가 생성되어 컨디셔닝으로 인해 0에서 불연속이 발생합니다. 제한 거래자는 항상 마지막 단위의 판매에서 이익을 얻습니다. 그 가격은 대량 주문 크기의 여러 경우와 시장 거래자의 기본 가치에 대한 낙관적 뉴스 사이에서 평균적으로 0의 이익을 산출하기 때문입니다. 그러나 첫 번째 자산의 한계 가격은 이보다 낮을 수도 있고 낮지 않을 수도 있습니다.
00:35:00 강사는 지정가 주문서 시장에서 최고의 매도 호가가 적용되는 조건에 대해 논의합니다. 이 시세는 시장 거래자가 각각 사고 팔 의향이 있다는 사실을 조건으로 하지만 매수 또는 매도 금액을 조건으로 할 수는 없습니다. 이것은 최고의 매도 가격과 최고의 입찰 가격의 차이인 내부 스프레드를 생성합니다. 강사는 또한 가격이 종종 경쟁사 간의 언더컷 양을 제한하는 틱 크기의 영향을 받기 때문에 가격의 불연속성이 어떻게 작용하는지 설명합니다.
00:40:00 강사는 이전 모델과 거의 유사한 모델을 소개하지만 이제는 일정한 틱 크기의 이산 가격 그리드를 포함합니다. 이 모델은 지정가 주문이 시간과 가격에 따라 우선 순위가 매겨지며 먼저 게시된 주문이 먼저 실행되고 가격이 낮은 지정가 주문이 가격이 높은 주문보다 먼저 실행된다고 가정합니다. 또한 강사는 특정 가격으로 공급되는 양과 그 가격 이하의 가격으로 시장 거래자로서 얻을 수 있는 총액을 나타내는 표기법을 소개합니다. 또한 이 모델은 일반적으로 주문량이 많을수록 더 높은 가치를 제시한다고 가정하며 이는 기대치를 계산할 때 고려됩니다. 강의는 경쟁이 모델에서 어떻게 작동하는지에 대한 설명으로 끝납니다.
00:45:00 대기열과 같은 시스템에서 각 틱에서 리미터가 공급되는 과정이 설명됩니다. 각 가격 수준에서 마지막 주문을 제출하는 한계 거래자는 수익이 0인 반면 동일한 가격 수준에서 주문을 제출하려는 다음 거래자는 더 이상 수익을 얻지 못할 것입니다. 따라서 그들은 다음 틱으로 이동합니다. 이 프로세스는 공급 곡선이 계단 함수인 그래프의 도움으로 설명할 수 있습니다. 첫 번째 거래자는 일반적으로 긍정적인 예상 수익을 얻는 반면 마지막 거래자는 일반적으로 0의 예상 수익을 얻습니다.
00:50:00 강사가 지정가 주문장 시장에서 한계 주문에 대한 제로 이익 조건에 대해 논의합니다. 한계 이하 주문은 지정가 거래자의 예상 이익에 주문이 실행될 확률을 곱한 결과 표시 비용 c와 같은 양의 이익을 얻을 수 있습니다. 가격 수준 ak와 누적 깊이 yk를 연결하는 표현은 가격에 대한 역선택 항과 실행 위험 요소의 두 항으로 구성됩니다. 강사는 또한 그래프에 표시 비용 c를 통합하고 시장에서 거래자를 모델링하기 위해 이진 및 연속 무작위 변수의 예를 제공합니다.
00:55:00 금융 시장 미시 구조의 균형이 논의됩니다. 연속 가격과 불연속 균형을 갖는 모델은 a1과 a2의 두 가격에 사용되며 a1에서의 깊이는 qs이고 a2에서의 누적 깊이는 ql과 같습니다. 노이즈 트레이더는 작은 구매, 큰 구매, 작은 판매, 큰 판매 등 확률이 같은 네 가지 거래 중 하나를 사용한다고 가정합니다. 투기자는 또한 qs 또는 ql의 두 단위 중 하나만 거래합니다. 마지막으로, a1과 a2의 가격은 거래의 특정 측면에 대한 각 주문 크기에 대해 예상되는 기본 가치를 결정하기 위해 두 방정식을 충족해야 합니다.
01:00:00 화자는 간단한 지정가 주문장 시장 모델에서 균형의 개념을 설명합니다. 균형은 시장의 활성 참가자, 제한 거래자 및 시장 거래자 그룹의 전략으로 구성됩니다. 제한 거래자는 영수익 조건을 기반으로 a1 및 a2와 같은 가격을 설정하는 반면, 시장 거래자는 정보를 얻거나 정보를 얻지 못하는 조건 확률을 기반으로 어떤 주문을 제출하고 최적으로 거래할지 결정합니다. 유도된 식은 평형 조건이 충족됨을 보여 이 모델을 평형으로 만듭니다.
01:05:00 비디오는 노이즈 트레이더 전략의 불연속성으로 인해 불연속 가격 수준이 발생하는 지정가 주문장 시장의 예에 대해 논의합니다. 결과적으로 가능한 주문 수준은 두 개뿐이며 사실상 가능한 이벤트 그룹은 두 개입니다. 정보가 없는 트레이더의 전략으로 인해 가격 영향은 긍정적입니다. 그런 다음 비디오는 지수 분포에 따라 시장 주문 크기가 분포되는 또 다른 예를 소개합니다. 가격 영향 방정식은 주문 흐름의 정보성을 측정하는 일정한 가격 영향 요인 람다에 대해 람다 x를 가정합니다. 이 예는 중요하지만 비디오는 시장 거래자의 행동을 고려할 때 지정가 주문서가 어떻게 형성되는지에 초점을 맞추고 축소된 형태 분석을 수행합니다.
01:10:00 발표자는 제한 거래자의 누적 깊이 yk를 기반으로 하는 q의 조건부 pdf를 사용하여 조건부 기대값을 도출하는 방법을 설명합니다. 베이즈 규칙을 사용하여 발표자는 제한 거래자가 자산의 yk번째 단위에 대해 설정하는 가격인 예상 기본 값 v를 계산하는 간단한 방법을 보여줍니다. 거래 규모 q의 조건부 pdf에 대한 최종 표현은 지수 분포를 사용하고 부품별 통합은 선형 가격 영향 방정식을 도출하는 데 사용됩니다. 그러나 세타 분의 1의 인수는 방정식의 내부 확산을 제공합니다.
01:15:00 강사는 디스플레이 비용 모델 매개변수에 따라 틱 ak를 연결하는 방정식과 틱 yk에서의 누적 깊이 사이의 연결에 중점을 두고 주문 주도 시장에 대한 논의를 마무리합니다. 강의는 디스플레이 비용의 영향과 사전 결정된 틱으로 시장에서 표현을 반전해야 할 필요성을 강조합니다. 강사는 서로 다른 정보 환경으로 인해 서로 다른 시장 결과로 이어지기 때문에 제한 거래자와 딜러에 대해 시장의 유동성 제공 역할이 다르다는 것을 나타냅니다. 다음 강의에서는 거래자에게 제한과 시장 주문 중에서 선택할 수 있는 팔러 모델을 고려하는 동적 분석을 통해 틱 크기와 우선 순위 규칙이 시장 결과에 어떤 영향을 미치는지 살펴봅니다. 강사는 학생들이 교과서의 연습 문제로 할 수 있는 몇 가지 연습 문제를 제공합니다.
Lecture 6: Limit Order Book MarketsFinancial Markets Microstructure course (Masters in Economics, UCPH, Spring 2020)***Full course playlist: https://www.yout...
금융 시장의 미세 구조를 다루는 강의에서 연사는 딜러 시장과 주문 중심 시장의 차이점에 대해 자세히 설명합니다. 딜러 시장에는 시장 참여자를 대신하여 가격을 제시하고 모든 거래를 처리하는 중개자가 있습니다. 반면에 주문 주도형 시장에서는 참가자가 지정가 주문장에 주문을 제출하고 시장가 주문은 전용 딜러의 개입 없이 주문장에서 유동성을 가져와 실행됩니다. 전자 거래 기술의 출현으로 온라인에서 거래가 이루어지고 주문이 자동으로 매칭되고 라우팅되는 주문 중심 시장의 발전이 가능해졌습니다.
비디오는 시장 주문을 제출하는 시장 거래자의 경우 딜러와 주문 기반 시장 간의 선택이 큰 차이를 만들지 않는다는 점을 강조합니다. 그러나 지정가 주문을 제출한 트레이더의 경우 시장 유동성을 제공함으로써 딜러 역할을 맡게 됩니다. 이러한 트레이더는 딜러 시장의 딜러가 직면하지 않는 비실행 위험 및 지연 위험에 직면합니다. 주문 중심 시장에서 거래자는 시장 주문과 지정가 주문 중에서 선택할 수 있습니다. 관련된 위험에도 불구하고 거래자에게 더 나은 거래 가격을 제공하기 때문에 지정가 주문이 선호됩니다.
주문 주도형 시장에서 시장가 주문과 지정가 주문의 개념은 동영상에서 설명합니다. 시장가 주문은 매수 시 매도호가, 매도호가로 체결됩니다. 반면 지정가 주문을 통해 트레이더는 자산을 사고 팔려는 가격을 지정할 수 있습니다. 비디오는 시장의 자체 균형 특성과 시장 주문과 지정가 주문 간의 선택이 지정가 주문서의 깊이와 유동성에 어떤 영향을 미치는지 강조합니다. 또한 지정가 주문을 제출하는 비용과 이점이 시장의 포화 상태에 따라 어떻게 달라지는지 설명합니다. 얇은 시장에서는 더 나은 가격의 이점이 미실행 및 지연 위험보다 큽니다.
강사는 Glosten이 1994년에 제안한 모델을 소개합니다. 이 모델은 주문 중심 시장에서 가격이 어떻게 결정되는지, 시장 효율성을 보장하기 위해 제한 거래자가 가격을 설정하는 방법을 살펴봅니다. 비디오는 또한 지정가 주문서의 깊이가 결정되는 방법과 트레이더가 유동성을 취하는 것과 만드는 것 사이에서 선택하는 방법을 다룹니다.
시장의 한 측면(예: 매도 주문)에 대한 경쟁 트레이더가 있는 지정가 주문서의 구성이 설명됩니다. 장부가 구성되면 가격표가 만들어지고 시장 거래자들은 이 일정에 직면하게 됩니다. 물량에 따라 가격이 조정되며 원하는 자산의 구매 수량에 대한 한계 가격이 결정됩니다. 특정 볼륨을 구매하기 위해 지불한 총 금액은 모든 거래에 대한 한계 가격의 적분을 사용하여 계산됩니다. 이 총 지불 금액의 첫 번째 미분은 원하는 수량의 한계 가격을 나타냅니다.
동영상은 지정가 주문서 시장에서 시장 거래자의 의사 결정 프로세스 모델을 보여줍니다. "i"로 레이블이 지정된 각 기간은 자산의 다음 단위에 대한 한계 평가를 추가 단위에 대한 한계 가격과 동일시하여 구매 주문 크기 "q"를 결정하는 시장 거래자와 연결됩니다. 한계 평가는 화폐와 자산 간의 트레이더의 한계 대체율을 나타냅니다. 대규모 거래는 더 많은 자본을 필요로 하므로 추가 단위에 대한 지불 의지가 감소합니다.
발표자는 수량 "q"의 상태와 금융 시장의 미시 구조에서 자산의 근본적인 가치 사이의 관계에 대해 논의합니다. 비디오는 상태와 자산 가치 사이의 정확한 연결을 명시적으로 설명하지 않지만 모델은 주어진 거래 규모에 대한 더 높은 평가가 더 높은 자산 가치를 나타낸다고 가정합니다. 연사는 또한 제한 거래자들이 제한 주문을 경쟁적으로 게시하는 방법을 설명하지만 주문은 시장 거래자가 동일하거나 더 큰 크기의 주문을 할 때만 실행됩니다. 지정가 거래자는 지정가 주문을 실행한 시장 주문의 정확한 크기를 모를 수 있습니다.
동영상은 지정가 주문서 시장에서 지정가 주문의 가격 책정에 대해 자세히 설명합니다. 자산의 q번째 단위에 대해 지정가 거래자가 설정한 가격은 주문 크기가 최소한 q인 경우 자산의 기본 가치에 대한 조건부 기대치에 의해 제공됩니다. 이것은 주문 크기가 0에 가까워짐에 따라 입찰 가격과 요청 가격 사이의 내부 스프레드로 이어집니다. 그러나 가격 책정 방정식은 조건으로 인해 0에서 불연속성을 생성합니다. 비디오는 가격이 큰 주문 크기의 경우와 시장 거래자의 기본 가치에 대한 낙관적 뉴스 사이에 평균 이익이 0이 되기 때문에 제한 거래자는 항상 마지막 단위의 판매에서 이익을 얻는다고 설명합니다. 첫 번째 자산의 한계 가격은 이보다 낮을 수도 있고 낮지 않을 수도 있습니다.
강사는 지정가 주문서 시장에서 최고의 매도 호가가 충족해야 하는 조건에 대해 논의합니다. 이러한 호가는 시장 거래자의 구매 또는 판매 의지에 따라 결정되지만 특정 구매 또는 판매 금액에 따라 조건이 지정될 수는 없습니다. 이는 최상의 요청 가격과 최상의 입찰 가격 간의 차이를 나타내는 내부 스프레드를 생성합니다. 강사는 또한 가격이 종종 경쟁사 간의 언더컷을 제한하는 틱 크기의 영향을 받기 때문에 가격의 불연속성이 어떻게 작용하는지 설명합니다.
이전 모델과 유사하지만 일정한 틱 크기의 이산 가격 그리드를 통합하는 모델이 도입되었습니다. 이 모델에서 지정가 주문은 시간과 가격을 기준으로 우선 순위가 지정되며, 이전 주문이 먼저 실행되고 낮은 가격의 주문이 높은 가격의 주문보다 먼저 실행됩니다. 강사는 일정한 가격으로 공급된 양과 시장 거래자가 그 가격 이하의 가격으로 얻을 수 있는 총액을 표시하기 위해 표기법을 소개합니다. 이 모델은 일반적으로 주문량이 많을수록 더 높은 가치를 나타낸다고 가정하며 이는 기대치를 계산할 때 고려됩니다. 강의는 이 모델에서 경쟁이 어떻게 작동하는지에 대한 설명으로 끝납니다.
비디오는 대기열과 같은 시스템에서 각 틱에서 지정가 주문이 공급되는 과정을 설명합니다. 각 가격 수준에서 마지막 주문을 제출하는 한계 거래자는 수익이 0인 반면, 동일한 가격 수준에서 주문을 제출하려는 다음 거래자는 더 이상 수익성이 없다고 생각합니다. 결과적으로 그들은 다음 틱으로 이동합니다. 이 프로세스는 공급 곡선이 계단 함수의 형태를 취하는 그래프를 사용하여 설명할 수 있습니다. 첫 번째 거래자는 일반적으로 예상되는 양의 이익을 달성하는 반면 마지막 거래자는 일반적으로 예상되는 이익이 0입니다.
강사는 지정가 주문서 시장에서 한계 주문에 대한 제로 수익 조건에 대해 설명합니다. 한계 이하 주문은 지정가 거래자의 예상 이익에 주문 실행 확률을 곱한 표시 비용 "c"와 동일한 양의 이익을 얻을 수 있습니다. 가격 수준 "ak"와 누적 깊이 "yk"를 연결하는 표현은 역선택 기간과 실행 위험 요소라는 두 가지 용어로 구성됩니다. 강사는 그래프에 표시 비용 "c"를 통합하고 시장에서 거래자를 모델링하기 위해 이진 및 연속 무작위 변수의 예를 제공합니다.
그런 다음 금융 시장 미시 구조의 균형에 대해 논의합니다. 연속 가격과 불연속 균형 모델이 사용되며 "a1"과 "a2"의 두 가격이 포함됩니다. "a1"에서의 깊이는 "qs"와 같고 "a2"에서의 누적 깊이는 "ql"과 같습니다. 노이즈 트레이더는 작은 구매, 큰 구매, 작은 판매 또는 큰 판매의 네 가지 확률로 동일한 거래 중 하나를 사용한다고 가정합니다. 투기꾼은 또한 "qs" 또는 "ql"의 두 단위 중 하나로만 거래합니다. 마지막으로 "a1" 및 "a2"의 가격은 거래의 특정 측면에서 각 주문 크기에 대해 예상되는 기본 값을 결정하기 위해 두 방정식을 충족해야 합니다.
발표자는 간단한 지정가 주문장 시장 모델에서 균형의 개념을 설명합니다. 균형은 시장에서 활동적인 참여자 그룹인 제한 거래자와 시장 거래자의 전략으로 구성됩니다. 제한 거래자는 이익이 없는 조건에 따라 "a1" 및 "a2"와 같은 가격을 설정하는 반면, 시장 거래자는 어떤 주문을 제출하고 최적으로 거래할 것인지에 대한 정보 또는 정보가 없는 조건 확률을 기반으로 결정합니다. 도출된 식은 평형 조건이 충족되어 이 모델을 평형 상태로 만든다는 것을 보여줍니다.
비디오는 소음 거래자의 전략의 불연속성으로 인해 불연속적인 가격 수준이 발생하여 가능한 주문 수준이 두 개뿐이고 사실상 가능한 이벤트 그룹이 두 개인 지정가 주문서 시장의 예에 대해 설명합니다. 정보가 없는 트레이더의 전략으로 인해 가격 영향은 긍정적입니다. 지수 분포에 따라 시장 주문 크기가 분포되는 또 다른 예를 소개합니다. 가격 영향 방정식은 주문 흐름의 정보성을 측정하는 일정한 가격 영향 요인인 람다를 가정합니다. 이 예는 중요하지만 비디오는 주로 시장 거래자의 행동을 고려할 때 지정가 주문서가 어떻게 형성되는지에 초점을 맞추고 축소된 형태의 분석을 제공합니다.
발표자는 제한 거래자에 대한 누적 깊이 "yk"를 기반으로 하는 "q"의 조건부 확률 밀도 함수(pdf)를 사용하여 조건부 기대값을 도출하는 방법을 설명합니다. 베이즈 규칙을 적용하여 연사는 제한 거래자가 자산의 "yk"번째 단위에 대해 설정하는 가격인 예상 기본 값 "v"를 계산하는 간단한 방법을 보여줍니다. 거래 규모 "q"의 조건부 pdf에 대한 최종 표현은 지수 분포를 사용하고 부품별 통합을 사용하여 선형 가격 영향 방정식을 도출합니다. 그러나 "세타"에 1을 곱하면 방정식의 내부 스프레드가 생성됩니다.
강사는 디스플레이 비용 모델 매개변수를 고려하여 틱 "ak"와 틱 "yk"의 누적 깊이 사이의 연결에 초점을 맞추면서 주문 기반 시장에 대한 논의를 마무리합니다. 강의는 디스플레이 비용의 영향과 사전 결정된 틱으로 시장에서 표현을 반전해야 할 필요성을 강조합니다. 강사는 고유한 정보 환경으로 인해 제한 거래자와 딜러에 대해 시장의 유동성 제공 역할이 다르고 결과적으로 시장 결과가 다르다는 것을 나타냅니다. 다음 강의에서는 거래자에게 지정가와 시장가 주문 중에서 선택할 수 있는 팔러 모델을 고려하여 동적 분석을 통해 틱 크기와 우선 순위 규칙이 시장 결과에 어떤 영향을 미치는지 살펴봅니다. 강사는 학생들이 연습할 수 있도록 교과서에서 몇 가지 연습 문제를 제공합니다.
00:00:00 강사는 Kyle 모델과 투기꾼 간의 경쟁을 탐구한 연습을 검토합니다. 이 모델에는 정보가 풍부한 거래자 한 명, 딜러 또는 시장 조성자 한 명, 암시적으로 노이즈 거래자 한 명이 있었습니다. 이 모델은 일반적으로 분포된 기본적인 가치 V를 가진 하나의 자산을 가정했으며 투기자는 이 가치를 알고 어떤 시장 주문을 할 것인지 결정했습니다. 소음 거래자는 무작위 주문을 제출했고 시장 조성자는 공급 일정을 제출했습니다. 투기자는 일부 선형 전략을 사용하는 것으로 가정했으며 베타는 투기자의 공격성 또는 투기자가 정보를 통해 얼마나 공격적으로 거래하는지 알려진 균형에서 결정되었습니다.
00:05:00 이 비디오는 한 사람이 아닌 여러 정보에 입각한 트레이더가 있는 금융 시장의 미세 구조 모델에 대해 설명합니다. 정보에 입각한 각 거래자는 선형 전략을 사용하고 자산의 기본 가치를 완벽하게 알고 있습니다. 균형은 대칭적이라고 가정하고 그들은 모두 동료 투기자들의 주문 규모를 당연하게 여깁니다. 문제는 트레이더의 균형 공격성(베타)을 찾고 그것이 n(투기자 수)에 어떻게 의존하는지 결정하고 그 이유를 설명하는 것입니다. 거래자의 이익 함수는 선형 가격 영향 방정식을 사용하여 해결할 수 있는 최적 주문 크기 x를 선택하여 최대화됩니다.
00:10:00 스피커는 딜러가 특정 값 λ에 대해 특정 방정식에 따라 가격을 설정하는 선형 가격 영향 방정식을 설명합니다. 투기자의 총 주문 크기 q를 대입하면 이 공식을 통해 화자는 시장에 있는 다른 모든 거래자의 행동을 고려할 때 투기자의 주문 크기와 기본 가치가 가격에 어떤 영향을 미치는지 결정할 수 있습니다. 그런 다음 연사는 이 방정식을 사용하여 투기꾼의 예상 이익을 결정하고 이를 통해 이익 극대화를 목표로 거래 전략을 최적화할 수 있습니다.
00:15:00 발표자는 잡음 거래자들이 얼마나 많은 거래를 할 것인지 모르기 때문에 투기꾼의 예상 이익이 어떻게 불확실한지 설명합니다. 예상에서 유일하게 알려지지 않은 것은 "u" 값입니다. 노이즈 트레이더 주문의 기대값은 0이며 "u"만 알 수 없는 변수로 남습니다. 그런 다음 연사는 투기꾼이 예상 이익 방정식을 최대화하기 위해 주문 크기를 선택하여 이익을 극대화하는 방법을 강조합니다. 이 방정식은 투기자를 위한 최적의 거래 전략을 나타내기 위해 선형적으로 풀릴 수 있습니다.
00:20:00 연사는 시장 미세 구조에서 트레이더 i에 대한 최적의 거래 전략에 대해 논의합니다. 그들은 xi가 v에서 mu를 뺀 선형이고 베타가 비례 계수라는 것을 도출합니다. 베타 문제를 해결한 후 거래자의 공격성을 1 나누기 람다 곱하기 n 더하기 1로 표현할 수 있습니다. 그런 다음 연사는 시장에 투기꾼이 많을수록 각 개별 거래자의 파이 점유율이 작아질 것이라고 설명합니다. 또한 그들은 n베타가 n에서 증가할 것이라는 점에 주목합니다. 즉, 총 거래 규모와 공격성이 일정하지 않을 것임을 의미합니다.
00:25:00 연사는 더 많이 거래하거나 더 나은 가격으로 거래하는 것 사이에서 금융 시장의 미세 구조에서 트레이더가 직면하는 절충안을 논의합니다. 트레이더가 많을수록 가격에 미치는 영향이 작아집니다. 즉, 모든 트레이더가 더 공격적이 되고 시장의 누적 깊이가 증가합니다. 화자는 또한 람다를 보다 명확하게 표현하기 위해 딜러의 수익 제로 조건에서 가격 영향 계수 람다를 도출하고 딜러의 관점에서 q에 대한 표현식을 연결합니다.
00:30:00 연사는 n명의 투기꾼과 딜러가 있는 시장에서 총 주문 크기 대기열이 어떻게 결정되는지 설명합니다. 딜러는 n명의 트레이더가 모두 선형 전략을 따르고 주문 크기 베타 곱하기 v 빼기 mu를 제출한다고 가정합니다. 정보가 없는 트레이더의 거래 규모의 분산도 고려됩니다. 연사는 계속해서 이러한 변수의 공분산을 두 부분으로 나누고 다양한 방정식을 사용하여 계산할 수 있는 방법을 보여줍니다. 전반적으로 발표자는 이러한 유형의 시장에서 총 주문 크기 대기열이 어떻게 결정되는지에 대해 자세히 설명합니다.
00:35:00 강사는 이전 수업에서 도출한 것과 유사한 영수익 조건에서 가격 영향 계수 람다를 도출합니다. 가격 영향의 역수인 시장 심도는 1 나누기 람다로 계산됩니다. 시장 깊이는 거래자가 더 공격적이 되고 더 큰 주문을 제출하여 시장을 더 깊게 만들기 때문에 정보가 있는 거래자의 수가 증가함에 따라 증가합니다. 이 결과의 견고성도 논의되지만 추가 수업 자료 없이는 특정 답변을 제공할 수 없습니다.
00:40:00 연사는 투기 전략과 무수익 전략에 대한 그래프에서 베타와 람다(깊이)에 대한 곡선을 그리는 방법에 대해 논의합니다. 투기 전략은 선형 함수인 반면 제로 이익 전략은 볼록 함수입니다. 이 두 곡선의 교차점은 싱글 플레이어의 경우 제로 이익 함수의 최소값에서 발생합니다. 그러나 더 높은 플레이어의 경우 가격 영향 평등의 증가하는 부분을 따라 교차가 이동하고 시장 깊이는 n(플레이어 수)이 증가함에 따라 증가합니다. 교차는 더 이상 최소값에서 발생하지 않으며 이는 n이 1인 이전 교차가 최소값이었기 때문에 발생합니다.
00:45:00 강사는 경제적 직관이 거의 없는 기하학적 직관에 대해 이야기하지만 이전 수업에서 가졌던 토론과의 관계를 설명합니다. 깊이는 정보가 풍부한 트레이더의 수에 따라 증가하지만 베타 값이 낮을수록 감소할 수 있으며 트레이더의 행동과 덜 공격적인 이유에 따라 증가하기 시작할 수 있습니다. 각 정보에 입각한 투자자의 이익은 정보에 입각한 투자자의 총 이익에 대한 증가하는 n의 효과와 함께 파트 d에서 계산되어야 합니다.
00:50:00 거래자 i의 예상 이익은 그들이 v의 값을 알기 전에 평가됩니다. 이익 방정식은 u와 v의 불확실한 특성을 고려하고 계산은 다음을 고려하여 단계별로 도출됩니다. v의 분산 및 공분산. 예상 이익은 다음과 같습니다. 정보에 입각한 거래자의 수의 함수로 표시되며, 정보가 있는 거래자의 수가 증가함에 따라 모든 투기자의 총 이익이 감소하는 반면 각 개별 투기자의 이익도 감소한다는 것을 보여줍니다.
00:55:00 강사는 금융 시장의 미세 구조에서 여러 정보에 입각한 투기꾼의 영향에 대해 논의합니다. 그는 정보에 입각한 한 명의 투기꾼이 이익을 극대화할 수 있는 반면, 정보에 입각한 여러 투기자들이 자신의 이익을 위해 행동하면 개별적으로 높은 이익을 달성하지 못하고 총 이익이 감소할 것이라고 설명합니다. 더 많은 정보를 가진 트레이더가 있을수록 서로 더 많이 경쟁하여 모두의 수익이 낮아지기 때문입니다. 4장의 3번째 문제입니다.
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강사는 Kyle의 모델과 유사하지만 딜러 대신 지정가 거래자가 있는 시장 모델인 글로싱 모델을 소개합니다. 이 모델에서 지정가 거래자는 지정가 주문을 제출하며 총 거래 규모 대기열에 대한 정보가 없습니다. 제한 거래자는 주문이 실행되었다는 사실에만 조건을 둘 수 있습니다. 결과적으로 이 모델의 가격은 차별적일 것입니다. 즉, 시장 주문을 제출하는 시장 거래자는 주문의 다른 부분을 다른 가격으로 실행할 것입니다.
이 모델을 분석하기 위해 강사는 시장에서 거래 규모의 분포 가정과 정보에 입각한 거래자가 선형 가격 영향 방정식을 생성하기 위해 어떻게 행동하는지에 대해 논의합니다. 그들은 제한 거래자가 이 행동에 영향을 미치지 않는다고 가정합니다. 그런 다음 강사는 마지막으로 거래된 단위에 대한 한계 가격의 예상 값을 조사하고 반복 기대의 법칙을 사용하여 어떻게 표현할 수 있는지 설명합니다. 그들은 또한 주어진 임계값보다 큰 조건부 거래 규모의 예상 가치를 나타냅니다.
다음으로 강사는 거래 규모가 일정 수준 이상인 경우 자산의 기대 가치를 찾는 방법을 설명합니다. 특정 값보다 큰 거래 규모에 대한 조건부 확률 밀도를 도출하고 이를 사용하여 조건부 기대값을 계산합니다. 이 과정은 거래 규모의 조건부 밀도와 관련하여 거래 규모의 적분을 취하는 것을 포함합니다. 그들은 최종 결과에 대해 두 가지 가능한 표현을 제시합니다.
강사는 거래 규모가 고정 수준 이상인 경우 조건부 밀도를 사용하여 기본 가치의 예상 가치를 찾는 방법을 추가로 설명합니다. 그들은 거래 확률, 거래 수익 및 표시 비용을 고려하여 제한 거래자의 총 예상 수익을 고려합니다. 제한 거래자는 경쟁적이라고 가정합니다. 거래 규모의 분포와 거래 규모에 따른 기본 가치의 분포를 고려하여 특정 단위의 가격과 시장의 깊이를 연결하는 표현이 도출됩니다.
그런 다음 비디오는 틱 크기를 가정하고 특정 값을 찾는 것에서 정보에 입각한 트레이더가 주어진 시장 제한에서 어떻게 행동할지 조사하는 것으로 이동합니다. 일부 거래자는 정보를 받고 다른 거래자는 정보를 얻지 못한다고 가정하고 정보가 있는 거래자는 확률 pi로 최적화합니다. 정보가 없는 거래자는 기하급수적 분포 크기에서 동일한 확률로 매수 또는 매도 주문을 제출합니다. 시나리오는 틱 크기가 없는 연속 지정가 주문장을 가정합니다. 강사는 분포 매개변수 시그마를 통해 이 설정에 대한 조건부 기대치를 찾을 수 있다는 교과서의 힌트를 제공합니다.
투기꾼의 거래 결정에 대한 기하학적 직관이 논의됩니다. 투기자는 가치가 별표로 표시된 최소 가격보다 높을 때 자산의 특정 부분을 구매하는 것을 목표로 합니다. 시장 거래자는 구매한 각 단위에 대해 차별적인 가격을 지불하면서 공급 곡선을 따라 올라갑니다. 정보에 입각한 트레이더를 위한 최적의 전략은 공급 곡선이 가치와 교차할 때까지 자산 가치의 비율에 따라 주문 규모를 제출하는 것입니다. 첫 단위 구매의 한계 비용은 공급 곡선의 한계 가격으로 제공되는 반면 한계 혜택은 자산 가치로 제공됩니다.
그런 다음 강사는 금융 시장 미시 구조에서 한계 수익과 한계 비용 간의 관계에 대해 논의합니다. 상인은 한계 비용이 가치보다 낮고 한계 가격이 한계 수입보다 낮은 한 단위를 구매할 것입니다. 비디오의 파트 B는 파트 A에서 논의된 개념과 영수익 조건을 사용하여 공급 곡선을 유도하는 데 중점을 둡니다. 제로 이윤 조건은 q번째 단위의 한계 가격이 근본적인 평가의 기대 가치와 같아야 한다는 것입니다. 시장 주문이 정보에 입각한 거래자에게서 나올 확률은 베이즈 규칙을 사용하여 결정할 수 있습니다.
거래 규모가 특정 값 이상인 경우 거래자에게 정보를 제공할 조건부 확률이 논의됩니다. 확률은 거래자가 정보를 얻을 무조건적 확률에 정보가 있는 거래자가 최소 해당 값의 구매 주문 크기를 제출할 확률을 곱하여 계산됩니다. 정보가 없는 거래자에 대한 유사한 확률이 분모에 포함되며 단순화하면 조건부 확률에 대한 표현이 여러 지수 용어로 구해집니다. 이 알파 값은 기본 가치의 조건부 기대치를 계산하는 데 필요하며, 이는 공급 곡선 또는 시장의 누적 깊이를 도출하는 데 도움이 됩니다.
비디오는 더 많은 정보를 가진 트레이더가 있거나 변동성이 증가할 때 마켓 북이 어떻게 얇아지는지에 대해 설명합니다. 정보에 입각한 거래가 이루어지면 딜러의 거래 비용이 증가하여 제한 거래자가 주문을 제출하려는 열망이 줄어듭니다. 마찬가지로 변동성이 증가하면 시장 심도가 감소하여 제한 거래자들이 주문 제출을 더 꺼리게 만듭니다. 이러한 개발에 포함된 수학은 상대적으로 간단하며 그 이면의 직관은 많은 모델에서 관찰된 것과 일치합니다.
또한 비디오는 정보가 풍부한 거래자들이 지정가 주문서에서 차별적인 가격으로 거래하거나 주문 규모를 공개하면서 딜러와 거래하는 것 사이에서 직면하는 선택을 탐구합니다. 주요 차이점은 가격이 형성되는 방식에 있습니다. 딜러는 총 거래 규모에 따라 가격을 조정하는 반면, 제한 거래자는 주문 규모가 특정 수준 이상일 때 가격을 조정합니다. 일반적으로 거래자는 강력한 정보 우위가 부족하다는 것을 전달하기 위해 딜러를 상대로 소액 주문을 거래하도록 선택해야 합니다. 반대로 지정가 거래자의 제한된 정보를 활용하고 딜러가 제공하는 것보다 더 나은 가격을 얻기 위해 지정가 주문서를 사용하여 대량 주문을 거래하는 방법을 선택해야 합니다.
또한 비디오는 정보가 풍부한 거래자들이 지정가 주문서에서 차별적인 가격으로 거래하거나 주문 규모를 공개하면서 딜러와 거래하는 것 사이에서 직면하는 선택을 탐구합니다. 주요 차이점은 가격이 형성되는 방식에 있습니다. 딜러는 총 거래 규모에 따라 가격을 조정하는 반면, 제한 거래자는 주문 규모가 특정 수준 이상일 때 가격을 조정합니다. 일반적으로 거래자는 강력한 정보 우위가 부족하다는 것을 전달하기 위해 딜러를 상대로 소액 주문을 거래하도록 선택해야 합니다. 반대로 지정가 거래자의 제한된 정보를 활용하고 딜러가 제공하는 것보다 더 나은 가격을 얻기 위해 지정가 주문서를 사용하여 대량 주문을 거래하는 방법을 선택해야 합니다.
마지막으로 강사는 지정가 주문서의 틱 크기에 대한 문제를 해결합니다. 이와 관련하여 틱 크기는 시장에서 허용 가능한 가격을 결정하는 특정 고정 가격 수준을 나타냅니다. 틱 크기가 클수록 트레이더는 잠재적으로 시장 트레이더를 희생시키면서 더 많은 이익 한도를 얻을 수 있습니다. 결과적으로 지정가 주문서에 제출하는 것은 딜러가 원하는 가격을 제시할 수 있는 딜러 시장에 비해 덜 매력적입니다.
00:00:00 강사는 Kyle의 모델과 매우 유사하지만 딜러 대신 지정가 주문을 제출하는 지정가 거래자가 있는 시장 모델인 광택 모델을 소개합니다. 지정가 거래자는 총 거래 규모 대기열을 알지 못하며 자신의 주문이 실행되었다는 사실에 따라서만 조건을 지정할 수 있습니다. 이 모델에서 가격은 차별적이며 시장가 주문을 제출한 시장 거래자는 장부가 올라감에 따라 다른 가격으로 시장 주문의 다른 부분을 실행합니다. 강사는 또한 집계 접근 방식을 취하고 미시적 수준에 초점을 맞추지 않는 예를 살펴봅니다.
00:05:00 연사는 시장에서 거래 규모의 분포 가정에 대해 논의하고 정보에 입각한 거래자들이 주문 규모에 따라 자산의 공정 가치를 설정하는 선형 가격 영향 방정식을 생성하기 위해 어떻게 행동하는지 설명합니다. 그들은 제한 거래자가 이 행동에 영향을 미치지 않는다고 가정합니다. 그런 다음 화자는 마지막으로 거래된 한계 가격의 예상 가치를 탐구하고 반복 기대의 법칙을 사용하여 어떻게 표현할 수 있는지 설명합니다. 그들은 q보다 큰 조건부 거래 규모의 기대값을 표현함으로써 끝납니다.
00:10:00 화자는 거래 규모가 일정 수준 이상인 경우 자산의 예상 가치를 찾는 방법을 설명합니다. 특정 값보다 큰 거래 규모에 대한 조건부 확률 밀도를 도출하고 이를 사용하여 조건부 기대값을 계산합니다. 화자는 거래 규모의 조건부 밀도에 대해 거래 규모의 적분을 취하여 조건부 밀도를 찾는 과정을 거치며 최종 결과에 대한 두 가지 표현 중 하나에 도달하는 방법을 설명합니다.
00:15:00 발표자는 q가 고정된 수준 yk보다 높은 경우 v의 기본 값의 예상 값을 찾기 위해 조건부 밀도를 사용하는 방법을 설명합니다. 이는 고정 주문 크기가 주어진 v의 예상 값보다 큽니다. 제한 거래자의 총 예상 수익은 거래 확률에 거래 수익에서 표시 비용을 뺀 값으로 주어지며 제한 거래자는 경쟁적이라고 가정합니다. 거래 규모 q에 따른 q의 분포와 v의 분포를 고려하면 yk번째 단위의 가격 ak와 시장 깊이 yk를 연결하는 좋은 표현이 도출될 수 있습니다.
00:20:00 비디오는 틱 크기를 가정하고 특정 값을 찾는 것에서부터 정보에 입각한 트레이더가 주어진 시장 제한에서 어떻게 행동할지 조사하는 것으로 진행됩니다. 일부 거래자는 정보를 받고 다른 거래자는 정보를 받지 못한다고 가정하고 정보가 있는 거래자는 확률 pi로 최적화합니다. 한편, 정보가 없는 트레이더는 기하급수적 분포 크기에서 동일한 확률로 매수 또는 매도 주문을 제출합니다. 이 시나리오는 틱 크기와 연속 지정가 주문장이 없다고 가정하며, 이 설정에 대한 조건부 기대는 분포 매개변수 시그마를 통해 찾을 수 있다는 힌트가 교과서에 나와 있습니다.
00:25:00 연사는 가치가 별표로 표시된 최소 가격보다 높을 때 v주 중 y주를 매수하는 투기꾼의 거래 결정의 기하학적 직관에 대해 논의합니다. 시장 거래자는 공급 곡선을 따라 올라가서 구매한 모든 단위에 대해 차별적인 가격을 지불할 것이며 정보에 입각한 거래자의 최적 전략은 공급 곡선이 v와 교차할 때까지 y/v의 주문 크기를 제출하는 것입니다. 자산은 공급 곡선에서 해당 단위의 한계 가격으로 제공되며 해당 단위 구매의 한계 이익은 v로 제공됩니다.
00:30:00 강사는 금융 시장의 미세 구조에서 한계 수익과 한계 비용 간의 관계에 대해 논의합니다. 상인은 한계 비용이 가치보다 낮고 한계 가격이 한계 수입보다 낮은 한 단위를 구매할 것입니다. 영상의 파트 B는 파트 A와 q번째 단위의 한계가격이 펀더멘털 밸류에이션의 기대값과 같아야 한다는 제로 이윤 조건을 사용하여 공급 곡선을 도출하는 데 중점을 둡니다. v. 시장 주문의 확률 베이즈 규칙을 사용하여 정보가 풍부한 거래자로부터 오는 것을 결정할 수 있습니다.
00:35:00 거래 규모가 최소한 q인 경우 거래자에게 정보를 제공할 조건부 확률이 논의됩니다. 확률은 정보를 받은 거래자의 무조건적 확률에 정보를 얻은 거래자가 최소 q의 구매 주문 크기를 제출할 확률을 곱하여 계산됩니다. 분모는 정보가 없는 거래자에 대해 유사한 확률을 포함하며 단순화하면 많은 지수로 조건부 확률에 대한 표현을 얻습니다. 이 알파 값은 기본 가치의 조건부 기대치를 계산하는 데 필요하며, 이는 자산의 공급 곡선 또는 시장의 누적 깊이를 도출하는 데 도움이 됩니다.
00:40:00 비디오는 더 많은 정보를 가진 거래자가 있거나 변동성이 증가할 때 책이 어떻게 얇아지는지에 대해 설명합니다. 시장의 누적 심도가 낮아져 시장의 유동성이 감소합니다. 더 많은 정보에 입각한 거래가 있을수록 딜러의 거래 비용이 증가하여 제한 거래자들이 제한 주문을 제출하는 데 덜 열심입니다. 마찬가지로 변동성이 증가하면 시장의 깊이가 말라서 제한 거래자들이 제한 주문 제출을 꺼리게 됩니다. 관련된 수학은 간단하며 이러한 개발의 배후에 있는 직관은 이전에 많은 모델에서 본 것과 유사합니다.
00:45:00 이 동영상은 정보가 풍부한 거래자들이 지정가 주문서에서 차별적인 가격으로 거래하거나 주문 규모를 공개하면서 딜러와 거래하는 것 사이에서 직면하는 선택에 대해 설명합니다. 두 옵션의 주요 차이점은 가격이 형성되는 방식입니다. 딜러는 총 거래 규모에 따라 가격을 조정하는 반면, 제한 거래자는 주문 규모가 특정 수준 이상일 때 가격을 조정합니다. 일반적으로 트레이더는 딜러를 상대로 소액 주문을 거래하는 것을 선택해야 합니다. 이렇게 하면 정보 이점이 강하지 않다는 것을 전달할 수 있기 때문입니다. 반면에 제한된 정보를 이용할 수 있으므로 지정가 주문서를 사용하여 대량 주문을 거래하도록 선택해야 합니다. 대량 주문에 대해 딜러가 제안하는 것보다 더 나은 가격을 얻기 위해 제한 거래자.
00:50:00 화자는 특정 고정 스틱만 가격을 결정하는 제한 책의 진드기 크기에 대한 우려를 논의합니다. 틱 크기가 클수록 트레이더는 더 많은 이익 한도를 얻게 되며 이는 시장 트레이더를 희생시킬 수 있습니다. 따라서 딜러가 원하는 가격을 제시할 수 있는 딜러 시장에 비해 틱 크기가 클 때 한도 또는 도서 시장에 제출하는 것은 덜 매력적입니다.
Exercise class 3, part 2Financial Markets Microstructure course (Masters in Economics, UCPH, Spring 2020)***Full course playlist: https://www.youtube.com/pla...
이전 강의에서 연사는 클라우센의 모델을 중심으로 지정가 주문장 시장 또는 주문 주도 시장에 대해 재교육을 제공했습니다. 이 모델은 제한 거래자가 딜러와 유사하게 시장에서 유동성 공급자 역할을 하지만 정보의 불이익에 직면하기 때문에 접근 방식이 다르다는 점을 강조했습니다. 강의는 주문 주도형 시장에서 거래와 시장 환경에 영향을 미칠 수 있는 다양한 차원의 시장 설계를 소개했습니다. 이러한 차원에는 틱 크기, 우선 순위 규칙 및 딜러 포함이 포함됩니다. 연사는 이러한 차원을 이해하는 것이 효과적인 시장 규제에 매우 중요하며 그 효과는 강의에서 더 자세히 탐구할 것이라고 강조했습니다.
강의의 주요 초점은 주문 주도 시장의 역동적인 분석과 시장가 주문을 제출할지 지정가 주문을 제출할지에 대한 트레이더의 의사 결정 프로세스였습니다. 이 결정은 실제 시장에서 트레이더가 내리는 일반적인 결정입니다. 강의는 틱 크기의 규제와 시장 유동성 및 깊이에 미치는 영향에 대해 자세히 설명했습니다. 그러나 이러한 규제는 역효과를 가져 대리인의 인센티브를 왜곡하여 비효율적인 결과를 초래할 수 있기 때문에 잠재적인 의도하지 않은 결과도 강조했습니다. 지정가 주문서에 의해 생성된 공급 곡선이 거래가 발생할 때 거래자가 사용할 수 있는 정보를 나타내는 방법을 설명하는 데 그래픽이 사용되었습니다.
강사는 연속 틱이 있는 경쟁 시장에서 제한 거래자를 위한 제로 이익 라인의 개념에 대해 논의했습니다. 이 선은 제한 거래자가 이익이 발생하지 않도록 주문을 설정하는 가격을 나타냅니다. 그러나 불연속 틱을 사용하면 제한 거래자가 주문을 제출함에 따라 수익이 0인 라인이 이동하여 잠재적으로 긍정적인 수익을 창출할 수 있습니다. 시간 우선권이 있는 시장에서 지정가 주문서는 선착순으로 운영되며 이전 주문이 이후 주문보다 우선합니다. 결과적으로 특정 가격에서 이익이 없는 지점에 도달하면 더 이상 지정가 주문이 장부에 표시되지 않습니다.
그런 다음 시장에서 진드기 크기 감소의 영향을 조사했습니다. 틱 크기가 작을수록 가격이 더 미세한 증분으로 설정되며, 이는 기하학적으로 제한 거래자의 수익 잠재력 감소로 해석됩니다. 제한 거래자의 평균 이익이 감소하여 시장에 참여하는 제한 거래자의 수가 줄어들고 결과적으로 주문서의 깊이가 줄어듭니다. 입찰-매도 스프레드의 감소가 발생할 수 있지만 일반적으로 상당한 감소보다는 반올림 오류로 인해 미미합니다.
앞으로 강사는 틱 크기가 금융 시장의 미세 구조에 미치는 영향에 대해 논의했습니다. 틱 크기는 보안이 움직일 수 있는 최소 가격 증분을 나타냅니다. 틱 크기를 줄이면 매수-매도 스프레드가 좁아지고 유동성이 증가하지만 일부 제한 거래자를 시장에서 몰아낼 수도 있습니다. 결과적으로 시장 심도가 감소하고 거래 후 유동성 회복이 느려져 시장 탄력성에 영향을 미칩니다. 이러한 결론은 틱 크기가 1달러의 1/8에서 1/16으로 이동했을 때 NYSE에서 수행된 테스트에 의해 뒷받침되었으며 예측된 효과와 일치했습니다. 추가 토론을 촉진하기 위해 강사는 시장에서 시간 우선 순위의 역할에 대한 개방형 질문을 제기하고 HFT 101에 대한 Man Winner의 인용문을 포함했습니다.
그런 다음 시장 설계에서 틱 크기의 중요성과 가격 우선순위 대 시간 우선순위에 미치는 영향에 대해 논의했습니다. 틱 크기가 작을수록 시간 우선 순위에 비해 가격 우선 순위가 더 두드러집니다. 더 낮은 틱 크기는 두 가지 우선 순위의 균형을 맞추기 위해 활용될 수 있으며, 잠재적으로 빈도가 높은 거래자를 몰아내고 느린 거래자를 끌어들입니다. 강의는 또한 시간 우선 순위에 대한 대안으로 비율 할당을 소개했습니다. 비율 할당은 시장 주문이 수신될 때 크기에 비례하여 주어진 가격 수준에서 모든 지정가 주문에 주식을 할당합니다.
그런 다음 비디오는 경쟁 시장에서 비례 배분을 탐색했습니다. 이러한 시장에서 주어진 틱에서 주문을 제출한 마지막 지정가 거래자는 이익을 얻지 못합니다. 그러나 해당 틱 수준의 모든 트레이더는 동등하게 취급되므로 해당 틱에서 모든 트레이더의 총 이익은 0이 됩니다. 결과적으로 시장의 총 공급 곡선은 주어진 틱에서 더 큰 깊이를 나타냅니다. 그러나 반드시 특정 가격 수준에서 더 많은 수량을 사용할 수 있음을 의미하지는 않습니다.
비례 배분의 개념은 특히 단기 이자율을 위한 전자 선물 및 2년 만기 미국 국채 시장과 같은 시장에서 추가로 조사되었습니다. 비율 할당은 각 가격 수준에서 깊이를 향상시킬 수 있지만 제한 거래자의 이익을 낮추어 잠재적으로 시장에서 몰아낼 수 있습니다. 강의는 추가 유동성을 제공하기 위해 딜러가 주문 중심 시장에 도입되는 하이브리드 시장에 대해서도 다루었습니다. 그러나 이러한 포함은 제한 거래자가 딜러의 존재에 따라 행동을 조정하기 때문에 이점을 상쇄할 수 있습니다.
마지막으로 강사는 빨간색 표시와 가격 우선 순위가 있는 시장에서 딜러의 행동에 대해 논의했습니다. 지정가 거래자의 수익성을 검토한 결과 소액 주문은 이익을 내고 대량 주문은 손실을 입는 것으로 나타났습니다. 이러한 시나리오에서 딜러는 들어오는 시장 주문의 규모를 관찰하고 지정가 주문서에 제시된 가격을 개선하면서 손익분기점을 초과하는 가격을 제시해야 합니다. 그렇게 함으로써 딜러는 이익을 창출하고 잠재적으로 거래 실행을 향상시킬 수 있습니다.
또한 지정가 주문장 및 전체 시장 유동성에 대한 딜러의 영향이 해결되었습니다. 딜러는 지정가 주문서에 있는 가격보다 유리한 호가를 제시함으로써 이익을 얻을 수 있습니다. 그러나 이것은 그들이 수익성 있는 지정가 주문을 선택적으로 받아들이고 수익성이 없는 주문만 오더북으로 되돌려 보내는 것을 의미합니다. 그 결과 리미트 트레이더는 점차 시장에서 퇴출되고 딜러가 제공하는 유동성은 기존 리미트 트레이더가 제공하던 유동성을 대체하게 됩니다. 결과적으로 딜러를 추가하면 유리한 시장 상황에서 시장 유동성과 깊이가 감소합니다. 그러나 시장에 일종의 유동성 보험을 제공함으로써 불리한 시기에 유동성을 증가시킬 수 있습니다.
결론적으로 강의는 주문 중심 시장의 다양한 측면과 그 역학에 대해 조명했습니다. 틱 크기, 우선 순위 규칙, 시장 결과를 형성하는 딜러의 역할과 같은 시장 설계 차원을 이해하는 것의 중요성을 강조했습니다. 틱 크기의 규제가 시장 유동성, 깊이 및 제한 거래자의 행동에 미치는 영향을 조사했습니다.
강사는 틱 크기를 줄이면 입찰-매도 스프레드가 좁아지고 유동성이 증가할 수 있지만 일부 제한 거래자를 시장에서 몰아낼 수 있다고 강조했습니다. 이러한 시장 심도의 감소는 거래 후 유동성 회복 속도를 늦출 수 있으며 시장의 전반적인 탄력성에 영향을 미칠 수 있습니다. 틱 크기의 효과는 NYSE에서 수행된 실증적 테스트에 의해 뒷받침되어 예상되는 결과를 강화했습니다.
강의는 또한 가격 우선순위와 시간 우선순위 사이의 상호 작용을 탐구하면서 더 작은 틱 크기가 시간 우선순위보다 가격 우선순위의 중요성을 높인다는 점을 강조했습니다. 더 낮은 틱 크기는 두 가지 우선 순위의 균형을 맞추는 데 활용될 수 있으며, 잠재적으로 느린 거래자를 끌어들이는 동시에 고주파 거래자를 낙담시킵니다. 비례 배분은 시간 우선 순위의 대안으로 도입되어 각 가격 수준에서 깊이를 높일 수 있지만 제한 거래자의 이익을 줄일 수 있습니다.
주문 중심 시장에서 딜러의 역할은 또 다른 초점이었습니다. 딜러는 지정가 주문장에 있는 것보다 더 좋은 가격을 제시함으로써 이익이 되는 지정가 주문을 선별적으로 선택하고 이익이 나지 않는 주문은 주문장에 남겨둠으로써 이익을 얻을 수 있다는 것이 밝혀졌습니다. 결과적으로 딜러가 제공하는 유동성은 제한 거래자의 유동성을 대체하여 잠재적으로 시장 유동성과 깊이를 감소시킵니다. 그러나 딜러의 존재는 불리한 시장 상황에서 유동성 보험을 제공할 수 있습니다.
강의 전반에 걸쳐 주요 개념을 설명하고 이해를 돕기 위해 그래픽과 예제를 사용했습니다. 주문 중심 시장의 복잡성을 탐구함으로써 강의는 시장 역학, 거래자의 의사 결정 프로세스 및 시장 디자인 선택의 잠재적 결과에 대한 귀중한 통찰력을 제공했습니다.
지정가 주문장 시장, 틱 크기, 우선순위 규칙, 딜러의 역할에 대한 포괄적인 분석은 주문 중심 시장 설계 및 규제와 관련된 복잡함과 장단점에 대한 더 깊은 이해를 제공했습니다. 강의는 이러한 시장의 역동적인 특성과 시장 참가자 및 규제 기관에 미치는 영향에 대한 추가 탐구 및 토론의 토대가 되었습니다.
00:00:00 연사는 지정가 주문서 시장 또는 주문 주도 시장, 특히 Claussen의 모델과 제한 거래자가 시장에 유동성을 제공하는 데 있어 딜러처럼 행동하지만 정보 불이익에 직면하기 때문에 다른 방법. 그런 다음 발표자는 틱 크기, 우선 순위 규칙 및 시장에 딜러 포함과 같은 주문 중심 시장에서 거래 및 시장 환경에 영향을 미칠 수 있는 다양한 차원의 시장 디자인을 소개합니다. 이러한 차원은 규제에 사용될 수 있으며 발표자는 강의의 나머지 부분에서 그 효과를 탐구할 것입니다.
00:05:00 초점은 주문 기반 시장의 동적 분석과 트레이더가 실제 시장에서 대부분의 트레이더가 내리는 결정인 시장 주문과 지정가 주문 중에서 선택하는 방법에 있습니다. 강의는 틱 크기의 규제와 그것이 시장 유동성과 깊이에 어떤 영향을 미치는지에 대해 탐구합니다. 이러한 규제의 의도하지 않은 결과는 에이전트의 인센티브를 왜곡하여 비효율적인 결과를 초래함으로써 역효과를 낼 수 있다는 점에서 부각됩니다. 강의에는 지정가 주문서에 의해 생성된 공급 곡선이 거래 시 거래자가 알고 있는 것을 어떻게 나타내는지 설명하는 그래픽도 포함되어 있습니다.
00:10:00 강사는 지속적인 틱이 있는 경쟁 시장에서 제한 거래자를 위한 제로 이익 라인에 대해 논의합니다. 제로 이익 라인은 제한 거래자가 이익을 얻지 못하도록 설정한 가격을 나타냅니다. 불연속 틱을 사용하면 제한 거래자가 양의 이익을 창출하는 지점까지 주문을 제출함에 따라 이익이 0인 라인이 변경됩니다. 시간 우선권이 있는 시장에서 지정가 주문서는 선착순으로 작동합니다. 즉, 이전 주문이 이후 주문보다 우선권을 갖습니다. 결과적으로 특정 가격에서 이익이 없는 지점에 도달하면 더 이상 지정가 주문이 발생하지 않습니다.
00:15:00 강사는 시장에서 틱 크기 감소의 영향과 제한 거래자의 이익에 미치는 영향에 대해 논의합니다. 틱 크기가 작을수록 가격이 더 미세한 증분으로 설정되어 기하학적으로 표시된 것처럼 제한 거래자의 이익이 감소합니다. 제한 거래자의 평균 이익이 감소하여 제한 거래자가 줄어들고 시장 깊이가 줄어듭니다. 또한 스프레드 감소가 발생할 수 있지만 큰 스프레드 감소라기보다는 반올림 오류로 인해 소폭 감소합니다.
00:20:00 강사는 금융 시장의 미세 구조에서 틱 크기의 영향에 대해 논의합니다. 틱 크기는 보안이 움직일 수 있는 최소 가격 증분을 나타냅니다. 틱 크기가 줄어들면 입찰-매도 스프레드가 좁아지고 유동성이 증가하지만 일부 제한 거래자를 시장에서 몰아냅니다. 결과적으로 거래 후 유동성의 깊이가 낮아지고 회복 속도가 느려져 탄력성에 영향을 미칩니다. 결론은 틱 크기가 1달러의 1/8에서 1/16으로 이동하고 예측된 효과와 일치했을 때 NYSE에서 수행된 테스트에 의해 뒷받침됩니다. 그런 다음 강사는 시장에서 시간 우선 순위의 역할에 대해 개방형 질문을 하고 HFT 101에서 한 사람의 승자의 인용문을 제공합니다.
00:25:00 강사는 시장 설계에서 틱 크기의 중요성과 가격 우선순위와 시간 우선순위에 미치는 영향에 대해 논의합니다. 틱 크기가 작을수록 시간 우선 순위에 비해 가격 우선 순위가 더 중요해집니다. 더 낮은 틱 크기는 가격 우선순위와 시간 우선순위의 균형을 맞추는 데 사용할 수 있으며 빈도가 높은 거래자를 몰아내고 느린 거래자를 끌어들일 수 있습니다. 그런 다음 강사는 시간 우선 순위에 대한 대안으로 비율 할당을 소개합니다. 이는 시장 주문이 도착할 때 크기에 비례하여 주어진 가격 수준에서 모든 지정가 주문에 주식을 할당합니다.
00:30:00 이 비디오는 경쟁 시장에서 비율 할당의 개념을 탐구합니다. 이러한 시장에서 주어진 틱에서 주문을 제출한 마지막 지정가 거래자는 0의 이익을 받지만 주어진 틱의 모든 거래자는 동등하게 취급됩니다. 즉, 주어진 시장에서 모든 거래자의 이익은 0입니다. 따라서 시장의 총 공급 곡선은 특정 틱에서 더 큰 깊이를 나타내지만 이것이 반드시 특정 가격 수준에서 더 많은 수량이 이용 가능하다는 것을 의미하지는 않습니다.
00:35:00 비디오는 거래자가 주문 크기에 따라 거래의 일부를 할당하는 비율 할당에 대해 설명합니다. 단기 금리의 전자 선물 및 2년 만기 미국 국채 시장과 같은 일부 시장에서 사용되지만 제한 거래자의 이익이 감소하고 시장에서 퇴출되는 비용이 발생할 수 있습니다. 이 섹션은 또한 딜러가 더 많은 유동성을 제공하기 위해 주문 중심 시장으로 끌어들여지는 하이브리드 시장의 개념을 탐구하지만, 궁극적으로 제한 거래자가 딜러 존재에 따라 행동을 조정함에 따라 이점을 상쇄할 수 있습니다.
00:40:00 강사는 빨간색 진드기와 가격 우선 순위가 있는 시장에서 딜러의 행동에 대해 논의합니다. 소액 주문은 이익을 내고 대량 주문은 손해를 보는 지정가 거래자의 이익을 검토합니다. 그런 다음 딜러는 들어오는 시장 주문의 크기를 관찰하고 손익분기점보다 높지만 지정가 주문서에 제시된 가격보다 여전히 개선할 수 있는 가격을 제시해야 합니다. 그렇게 함으로써 딜러는 이익을 얻을 수 있고 잠재적으로 거래 실행을 개선할 수 있습니다.
00:45:00 연사는 지정가 주문서와 시장 유동성에 대한 딜러의 영향에 대해 논의합니다. 그는 딜러가 지정가 주문서에 있는 가격보다 더 나은 가격을 제시함으로써 이익을 얻을 수 있다고 설명합니다. 그러나 이것은 그들이 수익성 있는 지정가 주문을 선택하고 수익성이 없는 주문만 지정가 주문장으로 다시 전달한다는 것을 의미합니다. 그 결과 리미트 트레이더는 시장에서 쫓겨나고 딜러가 제공하는 유동성은 리미트 트레이더가 제공하는 유동성을 시장에서 몰아냅니다. 딜러의 추가는 호황기에는 시장 유동성과 깊이를 감소시키지만 불황기에는 시장에 일종의 유동성 보험을 제공함으로써 유동성을 증가시킬 수 있습니다.
강의의 이 부분에서는 지정가 주문서(LOB) 시장의 동적 분석, 특히 유동성을 가져오거나 만드는 것과 시장 또는 지정가 주문을 제출하는 것 중에서 선택할 때 트레이더의 의사 결정 프로세스로 초점이 이동합니다. 강사는 시장가 주문이 즉각적인 실행을 제공하지만 현재 시장 가격으로 제공되는 반면 지정가 주문은 더 나은 가격에 대한 가능성이 있지만 비실행 위험을 수반하며 역선택에 취약하다는 점을 강조하면서 이러한 선택과 관련된 트레이드 오프에 대해 자세히 설명합니다.
시장 주문과 지정가 주문 사이의 선택에 대한 동적 분석을 검토하기 위해 두 가지 주목할 만한 모델이 소개됩니다. Christine Parlor의 모델과 Foucault의 모델입니다. 이러한 모델은 서로 다른 트레이더가 제출한 주문 유형을 이해하는 것을 목표로 역선택, 비실행 위험 및 지연에 대한 고려 사항이 다릅니다. 그러나 강사는 다양한 요인으로 인해 LOB 시장에 대한 포괄적인 동적 분석을 수행하는 것이 복잡함을 인정합니다.
강사는 금융 시장의 미시 구조에서 미래 에이전트 간의 동적 의존성에 대해 논의합니다. 오늘 지정가 주문을 제출하는 것의 매력은 실행 가능성 또는 이에 대해 거래할 미래 에이전트의 선택에 달려 있습니다. 이는 지정가 주문 제출이 미래 에이전트의 선택에 따라 달라지고 실행 확률에 따라 달라지는 도전적인 동적 루프를 생성합니다. 이 개념을 설명하기 위해 트레이더가 도착하여 자산 한 단위에 대해 제한 또는 시장 주문을 제출할지 여부를 결정하는 간단한 모델이 도입되었습니다. 선택은 지정가 주문이 실행될 확률에 영향을 받으며, 이는 1 미만이므로 의사 결정 프로세스가 지연됩니다.
강의에서는 비실행 위험을 고려하는 모델을 추가로 탐구합니다. 여기서 트레이더는 V + y로 평가됩니다. 거래자들이 자산에 대해 서로 다른 가치를 평가하지만 기본 가치 V에 대한 정보가 다르기 때문은 아닙니다. V는 자산의 기본 가치를 나타내며 모든 시장 참여자가 알고 있거나 알지 못합니다. 트레이더는 유동성 또는 위험 관리 목적으로 다른 평가를 지정합니다. 각 거래자는 0을 중심으로 일정 간격으로 균일하게 분포되고 거래자 간에 독립적인 신용 구성 요소에 대한 아이디어를 통합합니다. 제한 또는 시장 주문 실행의 평형 확률은 모델에서 찾는 미지의 역할을 하는 명시적 지연을 고려하여 결정됩니다.
이해를 돕기 위해 발표자는 LOB 시장에서 다양한 유형의 주문과 관련된 이익을 나타내는 4개의 선형 선을 그래픽으로 표시합니다. 합리적인 트레이더는 밸류에이션 Y를 기준으로 예상 이익을 극대화하는 주문 유형을 선택해야 합니다. Y가 높은 트레이더는 시장가 주문을 통해 즉시 매수를 선택하는 반면, 밸류에이션은 높지만 긴박감이 없는 트레이더는 위험을 감수할 수 있습니다. 더 나은 가격을 확보하기 위해 제한 주문. 반면에 밸류에이션이 낮은 트레이더는 자산 매도를 선호할 것입니다. 이 의사 결정 프로세스는 모든 트레이더가 가능한 최상의 가격으로 자산을 구매할 수 있는 기회를 갖도록 보장합니다.
최적의 거래 전략은 다양한 급매도 수준에 따라 논의됩니다. 자산 보유에 대한 평가가 매우 낮은 트레이더는 더 낮은 가격에 매도할 용의가 있는 반면, 적당히 낮은 평가를 받은 트레이더는 약간 더 높은 가격에 대한 대가로 더 긴 실행 기간의 위험을 감수할 수 있습니다. 매도 또는 매수할 다음 시장 주문의 확률은 Y의 분포, 평가의 신용 구성 요소 및 그래프의 중단점을 기반으로 계산할 수 있습니다. 강의는 평형 컷오프와 확률이 아직 결정되지 않았음을 인정합니다.
그런 다음 화자는 무차별점을 사용하여 균일 분포 및 y에 대한 컷오프 결정과 관련된 확률을 탐구합니다. 무차별 포인트는 두 가지 선택에서 예상되는 이익이 동일하기 때문에 거래자가 지정가 주문 매도 또는 지정가 주문을 제출하는 경향이 있는 평가를 나타냅니다. 화자는 단순화된 모델을 사용하여 시스템을 해결하고 평형을 찾는 방법을 보여줍니다. 예를 들어 -2에서 -0.4 사이의 극단적인 밸류에이션을 가진 트레이더는 매도를 위해 시장가 주문을 제출하고 1.4에서 2 사이의 높은 밸류에이션을 가진 트레이더는 매수를 위해 시장가 주문을 제출합니다. 지정가 주문의 체결 가능성은 낮지만 트레이더는 잠재적인 상당한 가격 개선 가능성으로 인해 위험을 감수할 의향이 있습니다.
또한 화자는 비실행 위험과 함께 모델에 역선택을 포함한다고 언급합니다. 그러나 이 두 가지 마찰이 서로 크게 상호 작용하지 않기 때문에 이 모델은 역선택(Clausten의 모델) 및 비실행 위험(Parlor의 모델)에 대한 이전 논의에서 이미 탐색된 것 이상의 실질적인 통찰력을 제공하지 않습니다. 연사는 시장 유동성과 깊이를 강화하기 위한 규제 노력이 의도하지 않은 결과를 초래할 수 있음을 경고합니다. 이는 강의 전반에 걸쳐 검토된 시장 설계의 다양한 측면에서 입증됩니다.
강의가 끝나갈 무렵 연사는 팔러 모델의 틀 내에서 지정가 주문과 시장가 주문에 부과되는 수수료의 효과를 탐구하면서 학생들이 연습할 과제를 제안합니다. 이 연습은 다양한 시장 메커니즘의 복잡한 역학 및 영향에 대한 추가 탐색 및 분석을 장려합니다. 또한 강의는 다가오는 메커니즘 설계 과정에 등록하는 것을 고려하도록 시청자를 초대하는 것으로 끝납니다. 이는 매력적인 시장 역학 및 설계 분야에 대해 더 배우고 논의할 내용이 있음을 나타냅니다.
00:00:00 강사는 지정가 주문서 시장의 동적 분석에 뛰어들어 트레이더가 유동성을 가져갈 것인지 만들 것인지 결정하는 방법과 지정가 또는 시장가 주문을 제출할 것인지에 초점을 맞춥니다. 시장 주문은 즉시 실행될 수 있지만 현재 시장 가격으로 실행될 수 있는 반면 지정가 주문은 더 나은 가격을 산출할 수 있지만 실행되지 않을 위험이 있고 역선택이 발생하기 쉽습니다. 강사는 또한 시장 세분화에 대한 향후 논의를 언급하고 시청자에게 향후 메커니즘 설계 과정을 수강하도록 초대합니다.
00:05:00 강사는 Christine Parlor의 모델과 Foucault의 모델이라는 두 가지 특정 모델에 중점을 두고 시장 주문과 지정가 주문 간의 선택에 대한 동적 분석 모델에 대해 논의합니다. 두 모델 모두 주문 유형 간의 선택을 살펴보지만 역선택, 비실행 위험 및 지연을 고려한다는 측면에서 차이가 있습니다. 강사는 모델이 어떤 거래자가 어떤 종류의 주문을 제출하는지 결정하려고 노력한다고 지적합니다. 그러나 그들은 분석과 관련된 많은 움직이는 부분으로 인해 지정가 주문장 시장의 적절한 동적 분석을 수행하는 것이 어렵다는 것을 인정합니다.
00:10:00 연사는 금융 시장의 미세 구조에서 미래 에이전트 간의 동적 의존성에 대해 논의합니다. 오늘 지정가 주문을 제출하는 것의 매력은 실행 가능성 또는 이에 대해 거래할 미래 대리인의 선택에 달려 있습니다. 이는 지정가 주문 제출이 미래 에이전트의 선택에 따라 달라지고 실행 확률에 따라 달라지기 때문에 어려운 동적 루프를 생성합니다. 그런 다음 발표자는 트레이더가 도착하여 자산 한 단위에 대해 제한 또는 시장 주문을 제출할지 여부를 결정하는 간단한 모델을 소개합니다. 선택은 제한 주문이 실행될 확률에 따라 달라지며, 1보다 작아 지연이 발생합니다.
00:15:00 초점은 트레이더에게 V + y로 평가가 주어지고 자산에 대해 다른 평가가 있지만 V에 대한 정보가 다르기 때문이 아닌 비실행 위험에 대한 모델에 있습니다. V는 기본 가치입니다. 자산이며 모든 사람에게 알려져 있거나 알려지지 않았습니다. 트레이더는 유동성이나 위험 관리를 위해 다른 평가를 합니다. 모든 트레이더는 단순화를 위해 일정 간격으로 균일하게 분배되는 신용 구성 요소에 대해 이 아이디어를 갖게 되므로 0을 중심으로 하고 트레이더 간에 독립적입니다. 제한 또는 Electra 거래가 실행될 확률은 실제로 명시적 지연과 관련하여 찾는 미지수이므로 균형 상태에서 결정됩니다.
00:20:00 발표자는 LOB 시장에서 다양한 유형의 주문을 제출하여 얻은 이익을 나타내는 4개의 선형 선을 그리고 합리적인 거래자는 Y 또는 자산에 대한 평가를 기반으로 가장 높은 기대 이익을 산출하는 주문 유형을 선택할 것이라고 설명합니다. . 높은 Y를 가진 트레이더는 시장가 주문으로 즉시 구매를 원할 것이고, 높지만 긴급하지 않은 밸류에이션을 가진 트레이더는 더 나은 가격에 거래할 수 있는 기회를 얻기 위해 지정가 주문의 위험을 감수하고 낮은 밸류에이션을 가진 트레이더는 매도를 원할 것입니다. 이 의사 결정 프로세스는 모든 트레이더가 가능한 최상의 가격으로 자산을 구매할 수 있도록 합니다.
00:25:00 최적의 거래 전략은 다양한 긴급 판매 가치를 기반으로 논의됩니다. 자산 보유에 대한 평가가 매우 낮은 트레이더는 더 낮은 가격에 기꺼이 매도할 의향이 있는 반면, 약간 낮은 평가를 받은 트레이더는 장기 실행 위험을 감수하고 약간 더 높은 가격에 거래할 것입니다. 매도 또는 매수할 다음 시장 주문의 확률은 Y의 분포, 평가의 비밀 구성 요소에 대한 아이디어 및 그래프의 중단점을 기반으로 계산할 수 있습니다. 지정가 주문은 실행 가능성이 높을 때 더 매력적이며, 이는 지정가 주문서의 자체 균형 시스템으로 인해 시장의 탄력성을 나타냅니다. 강의는 아직 평형 컷오프와 확률을 찾지 못했습니다.
00:30:00 발표자는 균일 분포의 확률과 무차별점을 사용하여 y에 대한 컷오프를 찾는 방법에 대해 논의합니다. 이러한 무차별 포인트는 거래자가 지정가 주문 매도와 지정가 주문 제출 간에 차이가 없는 평가 y에 의해 결정됩니다. 즉, 둘 사이의 예상 이익은 동일해야 합니다. 화자는 단순화된 모델을 사용하여 시스템을 해결하고 평형을 찾는 방법을 보여줍니다. 그들은 -2에서 -0.4 사이의 극단적인 평가를 가진 트레이더가 매도를 위해 시장가 주문을 제출하고 1.4에서 2 사이의 높은 평가를 가진 트레이더가 매수를 위해 시장가 주문을 제출하는 예를 제공합니다. 지정가 주문의 실행 가능성은 낮지만 거래자는 그들이 받을 수 있는 큰 가격 개선에 대한 위험을 기꺼이 감수합니다.
00:35:00 연사는 비실행 위험 외에 역선택을 포함하는 모델에 대해 논의합니다. 그러나 이 두 가지 마찰이 서로 실제로 상호 작용하지 않기 때문에 모델은 이전에 Clausten 모델의 역선택과 Parlor 모델의 비실행 위험에 대해 논의한 내용에 아무것도 추가하지 않습니다. 연사는 또한 이 강의에서 탐구한 시장 설계의 다양한 측면에서 알 수 있듯이 시장 유동성과 깊이를 개선하기 위한 규제가 역효과를 낼 수 있다고 경고합니다. 강의는 팔러 모델에서 지정가 주문 및 시장가 주문에 대해 부과되는 수수료의 효과를 탐구하는 학생들을 위한 실습으로 마무리됩니다.
강의 3, 파트 1: 정보 및 가격(금융 시장 미시 구조)
강의 3, 파트 1: 정보 및 가격(금융 시장 미시 구조)
교수는 수업의 세 부분을 크게 설명합니다. 첫 번째 부분은 특정 문제에 적용될 금융 시장의 관련 측면을 나타내는 수학적 모델을 설정하는 데 중점을 둡니다. 이 부분은 시장 역학을 이해하기 위한 이론적 토대를 제공하는 것을 목표로 합니다. 두 번째 부분에서는 이러한 모델을 적용하여 금융 시장의 분열로 인한 비용과 이점, 유동성과 기업 정책 간의 상호 연결과 같은 특정 문제를 조사합니다. 모델을 실제 시나리오에 적용함으로써 학생들은 금융 시장의 기능에 대한 실용적인 통찰력을 얻을 수 있습니다. 마지막으로 과정의 세 번째 부분에서는 현대 금융 시장과 관련성이 높지만 교과서에서는 다루지 않는 특정 주제를 다룹니다. 이러한 주제에는 디지털 시장, 알고리즘 및 고주파 거래, 공개 정보, 금융 시장의 거품과 무리를 다루는 문제가 포함됩니다. 과정의 이 부분은 해당 분야의 최첨단 개발 및 과제를 탐구하는 것을 목표로 합니다.
그런 다음 교수는 정보와 가격 간의 관계에 대해 논의하기 시작합니다. 그들은 트레이더가 내린 의식적인 결정의 결과로 발생하는 매수-매도 스프레드로 시작하여 이러한 문제를 탐구하는 첫 번째 모델을 소개합니다. 강의는 트레이더가 시장에서 자산을 사고 파는 이유와 이러한 이유가 자산 평가에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 또는 그렇지 않을 수 있는지에 대해 자세히 설명합니다.
논의된 첫 번째 이유는 개별 거래자에게 고유한 위험 프로필을 형성하는 것입니다. 트레이더는 자산 평가에 직접적인 영향을 미치지 않을 수 있는 개인적인 위험 선호도에 따라 자산을 매매할 수 있습니다. 두 번째 이유는 개인이 유동성 자금에 접근해야 하거나 초과 자금을 투자하기를 원하는 자금 유동성 때문입니다. 이러한 유형의 거래는 또한 자산의 수익성이나 미래 현금 흐름에 영향을 미치지 않으므로 자산 가치를 변경하지 않습니다. 마지막으로 강사는 경제 상황 및 외부 요인과 같은 시장의 펀더멘털에 기반한 거래가 자산의 수익성과 미래 현금 흐름에 영향을 미치고 그에 따라 가치가 변경됨을 강조합니다.
그런 다음 강의는 다양한 유형의 정보, 공개 정보와 비공개 정보를 구분하고 자산 평가에 미치는 영향에 중점을 둡니다. 공개 정보는 모든 시장 참여자가 사용할 수 있고 모든 사람이 동일한 방식으로 이해하고 평가할 수 있는 정보입니다. 거래자들 사이에 새로운 의견 불일치를 일으키지 않고 자산 가치의 재평가로 이어질 수 있습니다. 반면에 개인 정보는 개인이 다른 사람이 소유하지 않은 특정 정보에 액세스할 수 있으므로 거래자 간에 정보 비대칭을 만듭니다. 이 개인 정보는 특정 요소에 대한 지식을 기반으로 자산 가치에 대한 트레이더의 인식 차이로 이어질 수 있습니다.
발표자는 고전적인 경제 패러다임의 범위 내에서 공공 정보가 어떻게 새로운 거래를 창출할 수 없지만 널리 사용 가능한 정보를 통합하여 자산 가치의 재평가로 이어질 수 있는지에 대해 논의합니다. 그러나 연사는 비대칭 정보가 포함된 모델이 내부자 거래가 불법인 이유를 보여주고 시장에서 발생할 경우 어떤 일이 일어날지 보여주기 위한 것이라고 강조합니다.
개인 정보에 대한 학문적 해석이 설명되어 있으며, 공개 또는 비공개를 막론하고 모든 정보는 원칙적으로 모든 사람이 사용할 수 있다고 명시되어 있습니다. 그러나 일부 트레이더는 정보 분석을 더 잘하고 주식의 펀더멘털에 대한 뛰어난 지식을 가지고 있을 수 있습니다. 강의는 정보와 가격 사이의 연결을 탐구하고 가격이 사회에서 효율적인 할당을 가능하게 하기 위해 서로 다른 개인의 정보를 조정하는 방법을 강조합니다. 강사는 또한 가격이 역사적 정보를 통합한다는 것을 암시하는 약한 효율성을 포함하여 다양한 형태의 시장 효율성에 대해서도 언급합니다.
강의는 다양한 수준의 시장 효율성과 효율적인 시장 가설이 가격이 어떤 면에서 효율적이어야 함을 암시하는 방식에 대해 논의합니다. "강력한 형태"로 알려진 가장 강력한 형태의 효율성은 모든 공공 및 개인 정보를 즉시 반영하는 가격을 요구합니다. 그러나 이 개념은 "거래 금지 정리"와 같은 문제를 야기합니다. 개인 정보가 있는 거래자는 거래하려는 욕구가 너무 유익하고 공개 신호로 작용하여 잠재적인 거래를 무익하게 만들 수 있기 때문에 거래를 자제할 것입니다. 게다가 가격이 강력한 형태로 완벽하게 효율적이라면 거래자가 정보를 획득할 인센티브가 없을 것입니다. 획득한 지식의 일부가 즉시 가격에 통합되어 획득할 가치가 없는 정보가 되기 때문입니다.
강의는 가격 변동성에 대한 설명 부족을 강조하면서 효율적인 시장 가설의 역설에 대해 논의합니다. 이 가설은 정보가 가격에 어떻게 통합되는지에 대한 명확한 이해를 제공하지 않으며 세 가지 중요한 현상인 주식 프리미엄, 가격 변동성 및 시장 움직임의 크기를 설명하지 못합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 비디오는 자산의 시장 가치 개념을 설명하고 미래 현금 흐름의 기대치를 고려하는 할인 현금 흐름 접근 방식을 포함하여 이를 검토하는 두 가지 접근 방식을 소개합니다.
발표자는 자산의 미래 현금 흐름에 대한 기대치를 불확실성을 설명하는 할인 요소로 할인하여 계산할 수 있는 시장 평가의 개념을 소개합니다. 자산에 대한 객관적인 기본 가치가 있지만 공개 정보는 모든 개인 정보를 완전히 포함하지 않을 수 있으며 거래자는 진정한 기본 가치에 대한 완전한 지식을 가지고 있지 않을 수 있습니다. 자산가격의 시장가치 반영 효율성은 가격이 시장가치와 얼마나 일치하느냐에 따라 결정된다. 가격이 시장 가치와 같으면 준강형 효율적 가격으로 간주됩니다. 마지막으로 시장가치의 혁신을 투자자의 관점에서 임의의 변수로 정의하며 강의를 마칩니다.
발표자는 시장 평가에서 혁신의 기대치를 계산하는 방법을 설명합니다. 공식은 다음 기간의 혁신에 대한 기대치를 포함하며, 이는 다음 기간의 시장 평가 기대값의 기대값으로 표현될 수 있습니다. 반복 기대의 법칙을 적용하면 내포된 기대를 단순화할 수 있으므로 다음 기간의 혁신에 대한 기대는 시장 평가의 현재 기대에서 현재 정보가 주어진 시장 평가의 기대 가치를 뺀 것과 같습니다. 발표자는 가격이 효율적이라면 가격 변동에 대한 기대치는 0이며 자산의 미래 가격에 대한 최선의 추정치는 현재 가격임을 나타냅니다.
강사는 효율성의 준강형에서 주가는 시장 참여자 입장에서 마팅게일로 간주된다고 설명한다. 이것은 가격이 오르거나 내릴 수 있지만 미래 가격에 대한 최선의 추정치는 단순히 현재 가격이라는 것을 의미합니다. 이러한 정보 효율성의 의미는 자산 가격 책정 문헌에서 널리 사용되는 가정입니다. 과정의 다음 섹션에서는 이러한 기본 개념을 바탕으로 비대칭 정보 하에서 거래하는 특정 모델을 소개합니다.
과정의 다음 섹션에서 발표자는 비대칭 정보 하에서 특정 거래 모델을 탐구합니다. 이 모델은 트레이더가 시장과 그 자산에 대한 다양한 수준의 정보를 보유할 때 발생하는 역학과 결과를 포착하는 것을 목표로 합니다.
강사는 정보 비대칭이 거래 행동과 시장 결과에 어떻게 영향을 미치는지 이해하는 것의 중요성을 강조하면서 시작합니다. 실제 금융 시장에서는 일부 트레이더가 다른 트레이더가 소유하지 않은 개인 정보에 액세스하는 것이 일반적입니다. 이러한 정보의 불균형은 시장 참여자가 채택하는 결정과 전략에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다.
발표자는 개인 정보를 가진 거래자가 선택적으로 시장에 참여하여 시장 효율성에 악영향을 미칠 때 발생하는 역선택(adverse selection)의 개념을 소개합니다. 우수한 정보를 가진 거래자는 자신이 유리하다고 생각할 때만 거래를 선택할 수 있는 반면, 그러한 정보가 없는 거래자는 불리한 결과의 위험 증가로 인해 거래에 참여하는 것을 주저할 수 있습니다.
역선택의 영향을 설명하기 위해 강사는 고품질 자산과 저품질 자산이라는 두 가지 유형의 자산이 있는 시장의 예를 제공합니다. 트레이더는 자산의 품질에 대한 개인 정보를 보유하고 있지만 이 정보는 다른 시장 참여자가 볼 수 없습니다. 결과적으로 고품질 자산에 대한 지식이 있는 트레이더는 거래에 참여할 가능성이 더 높은 반면 그러한 정보가 없는 트레이더는 자산에 대해 더 높은 가격을 요구하거나 거부할 수 있습니다. 이로 인해 정보가 풍부한 트레이더가 역선택 문제로 인해 고품질 자산을 거래하지 않기 때문에 시장이 저품질 자산에 의해 지배되는 상황이 발생합니다.
강사는 입찰-매도 스프레드에 대한 역선택의 결과에 대해 논의합니다. 개인 정보를 가진 거래자가 선택적으로 거래함에 따라 입찰가와 요청가 사이에 더 넓은 스프레드가 생성됩니다. 입찰-매도 스프레드는 거래 비용을 반영하고 역선택과 관련된 위험에 대한 보상 역할을 합니다. 비대칭 정보 환경에서 매수-매도 스프레드는 자산에 대한 완전한 정보가 부족한 트레이더가 직면한 불확실성 증가를 설명하기 위해 확대됩니다.
또한 강사는 시장에서의 신호 전달 개념을 소개합니다. 시그널링은 거래자가 자신의 개인 정보를 다른 사람에게 공개하기 위해 취하는 전략적 조치를 말합니다. 거래자는 특정 행동이나 거래에 참여함으로써 자산의 품질이나 가치에 대한 정보를 전달하려고 시도합니다. 이 신호 프로세스는 역선택을 완화하고 정보 비대칭성을 줄임으로써 시장 효율성을 개선하는 데 도움이 됩니다.
강사는 가격 선택을 통한 신호 전달의 예를 제공합니다. 두 가지 유형의 자산이 있는 시장에서 고품질 자산을 보유한 판매자는 품질을 표시하기 위해 더 높은 가격을 책정하고 낮은 품질의 자산을 보유한 판매자는 더 낮은 가격을 책정할 수 있습니다. 판매자가 설정한 가격을 관찰하면 잠재 구매자는 기본 자산 품질에 대한 정보를 유추할 수 있습니다. 이 신호 메커니즘은 더 나은 자산 할당을 허용하고 정보 비대칭의 역효과를 줄입니다.
발표자는 비대칭 정보 하에서 거래의 역학을 더 탐구하기 위해 도덕적 해이의 개념을 소개합니다. 도덕적 해이는 개인이 결과에 대한 완전한 책임이 없기 때문에 더 큰 위험을 감수하거나 바람직하지 않은 행동을 할 때 발생합니다. 금융 시장에서 거래자가 거래 결정에 영향을 미치는 개인 정보를 소유할 때 도덕적 해이가 나타날 수 있습니다.
강사는 도덕적 해이의 존재가 시장 결과와 효율성에 영향을 미칠 수 있음을 강조합니다. 개인 정보를 가진 트레이더는 더 위험한 포지션을 취하거나 정보 이점을 악용하는 활동에 참여하여 잠재적으로 시장 왜곡 또는 비효율을 초래할 수 있습니다. 도덕적 해이의 의미를 이해하는 것은 투명성과 공정한 거래 관행을 촉진하는 효과적인 규제 및 시장 메커니즘을 설계하는 데 매우 중요합니다.
과정의 이 섹션은 비대칭 정보, 불리한 선택, 신호 및 도덕적 해이 하에서의 거래에 중점을 둡니다. 이러한 개념을 공부함으로써 학생들은 실제 금융 시장의 복잡성에 대한 통찰력을 얻습니다. 거래자 간의 다양한 수준의 정보가 거래 행동과 시장 결과에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다.
강의 3, 2부: Glosten-Milgrom 모델(금융 시장 미시 구조)
강의 3, 2부: Glosten-Milgrom 모델(금융 시장 미시 구조)
코스의 이 섹션에서 강사는 실제 금융 시장에 존재하는 특정 문제를 포착하는 모델의 중요성을 강조합니다. 정보 문제가 가격 및 시장 유동성에 미치는 영향에 대한 귀중한 통찰력을 제공하는 Glosten-Milgrom 모델에 중점을 둡니다.
Glosten-Milgrom 모델은 두 가지 유형의 거래자와 상호 작용하는 장수 딜러를 중심으로 진행됩니다. 개인 정보 투기자와 정보가 없는 소음 거래자입니다. 이 모델은 투기꾼이 노이즈 트레이더를 위장하여 개인 정보를 숨기면서 기대 수익을 극대화하는 것을 목표로 한다고 가정합니다. 반면 노이즈 트레이더는 유동성 또는 위험 요구로 인해 고정된 확률로 거래합니다.
강사는 Glosten-Milgrom 모델의 가정과 균형 개념에 대해 논의합니다. 정보가 비대칭인 정적 게임이며 평형 개념은 기본 내쉬 평형입니다. 딜러는 이익을 극대화하면서 자신의 이익을 0으로 유지하기 위해 입찰 및 요청 가격을 설정합니다. 투기꾼은 예상 이익에 따라 결정을 내립니다. 강의는 정보가 없는 투기꾼의 부재, 모델에서 딜러의 필요성, 더 나은 정보를 가진 투기꾼과 거래하려는 딜러의 의지에 관해 생각을 자극하는 질문을 제기합니다.
Glosten-Milgrom 모델에 대한 추가 분석에 따르면 딜러의 이익이 없는 가격은 모든 관련 거래 및 주문을 고려할 때 자산의 예상 가치와 동일해야 합니다. 강사는 실제 자산 가치에 대한 정보를 가지고 있는 노이즈 트레이더와 투기자의 매수 및 매도 주문이 투기자의 기대 수익에 어떤 영향을 미치는지 설명합니다. 매도호가와 매도호가에 따라 다른 자산가치를 고려하여 투기꾼을 위한 최적의 전략을 설명합니다.
강사는 또한 주문이 자산 평가에 대한 정보를 어떻게 공개하는지 강조합니다. 노이즈 트레이더 대 투기자의 매수 주문 확률이 설명되며, 투기자는 자산의 진정한 가치에 대한 더 많은 정보를 제공합니다. 자산 가치에 대한 조건부 기대는 총 확률의 법칙을 사용하여 확장되어 매도 및 매수 호가를 보다 정확하게 계산할 수 있습니다.
Glosten-Milgrom 모델을 이용하여 매도호가가 매수호가보다 높을 것을 확인하여 준강형의 효율적인 시장가격으로 이어집니다. 그러나 이러한 효율성은 딜러가 경쟁력을 갖추고 거래 마진을 얻지 못하는 데 달려 있습니다. 딜러가 시장 지배력을 가지고 있다면 가격은 자산의 공정한 시장 평가에서 벗어날 것입니다. 강의는 이진 기본 자산 값을 가진 Glosten-Milgrom 모델의 간단한 예를 포함합니다.
Glosten-Milgrom 모델의 무역 균형에서 매도호가와 매도호가를 도출하는 방법에 대해 강의합니다. 계산에는 구매 및 판매 주문을 고려하여 자산 가치 분포를 명시적으로 고려하는 것이 포함됩니다. 요청 및 입찰 가격은 모델 매개변수의 함수로 표현되어 모델의 균형을 이룹니다.
비유동성 및 시장에서 인용된 스프레드의 계산에 대해 논의합니다. 스프레드는 정보에 입각한 거래 가능성에 따라 증가하고 노이즈 트레이더의 존재에 따라 감소합니다. 비교 통계는 스프레드가 자산 가치에 대한 초기 불확실성의 정도에 의해 어떻게 영향을 받는지 보여줍니다. 강의는 또한 지속적인 자산 가치와 유익한 거래 흐름이 시간이 지남에 따라 가격 발견에 기여하는 다중 기간 설정에 대해 다룹니다.
Glosten-Milgrom 모델을 추가로 조사하여 자산의 장기 가격이 진정한 펀더멘탈 가치로 수렴할 것임을 강조하여 이 모델 내에서 강력한 형태의 효율성을 나타냅니다. 그러나 가격 발견의 속도는 정보에 입각한 트레이더의 비율에 따라 달라지므로 시장의 가격 발견과 유동성 사이에 트레이드오프가 발생합니다. 시장 디자인에서 이러한 측면의 균형을 맞추는 것은 어려울 수 있습니다. 이 강의는 실제 시장 역학을 완전히 포착하지 못할 수 있는 중앙 집중식 딜러 모델 및 시장 청산 부재와 같은 한계를 인정합니다.
마지막으로 투기나 재판매를 거치지 않고 근본적 가치만을 고려하는 글로스틴-밀그롬 모델의 마지막 단점을 논하며 강의를 마친다. 이 제한은 가치 v로 자산을 구매하여 이익을 얻는 거래자가 미래에 자산을 판매할 때 잠재적인 비유동성을 고려하지 않는다는 것을 의미합니다. 그럼에도 불구하고 Glosten-Milgrom 모델은 역선택이 가격에 미치는 영향을 이해하고 시장의 특정 질문을 해결하기 위한 유연하고 간단한 프레임워크로 남아 있습니다. 이 모델은 또한 시장 유동성을 유지하는 데 노이즈 트레이딩의 중요성을 강조합니다. 이 장은 관심 있는 독자가 탐색할 수 있는 Glosten-Milgrom 모델에 대한 연습으로 끝납니다.
강의 4: 유동성 결정요인(금융시장 미시구조)
강의 4: 유동성 결정요인(금융시장 미시구조)
이 비디오는 딜러 시장에서 입찰-매도 스프레드를 생성할 수 있는 두 가지 요소에 대해 설명합니다. 고려되는 첫 번째 요소는 주문 처리 비용이 스프레드에 미치는 영향입니다. 강사는 시장의 딜러들은 거래 수수료, 청산 및 결제 수수료, 사무실 임대료, 조사 및 분석 비용 등 다양한 관리 비용이 있다고 설명합니다. 이러한 비용은 딜러가 받을 수 있는 추가 이익과 함께 궁극적으로 딜러와 거래하는 거래자가 부담하므로 스프레드에 영향을 미칩니다. 강사는 이러한 비용이 시장 유동성과 가격 발견에 미치는 영향을 이해하기 위해 실증적으로 풀어내는 것의 중요성을 강조합니다.
논의된 두 번째 요소는 Glosten-Milgrom 모델과 딜러의 거래 비용이 시장에서 매수 및 매도 가격에 미치는 영향입니다. 이 모델에서 투기꾼만 자산의 기본 가치에 대한 정보를 가지고 있는 반면 다른 시장 참여자는 omega_t로 표시되는 제한된 정보를 가지고 있습니다. 시장은 자산을 mu_t로 평가하며, 이는 공개 정보가 제공된 기본 가치에 대한 조건부 기대치입니다. 매도호가는 기간 t 시작 시점의 시장 가치에 스프레드 반값에 딜러의 거래 비용(감마)을 더한 값으로 결정되는 반면, 입찰가는 시장 평가값에서 스프레드 반값에서 감마를 뺀 값을 뺀 값으로 계산됩니다. 따라서 스프레드는 거래 비용만큼 확장되며 전체 스프레드는 거래 비용과 역선택 비용이라는 두 가지 요소로 구성됩니다.
비디오는 한 쌍의 견적을 검토할 때 주문 비용 대 역선택 비용에서 발생하는 견적 스프레드 부분을 결정하는 문제를 강조합니다. 그러나 시간이 지남에 따라 인용의 역학을 관찰하면 이 정보를 추론할 수 있습니다. 이러한 비용이 가격에 미치는 영향은 동적 영향 측면에서 다릅니다. 강사는 트레이더가 지불한 실현 가격이 정확한 시장 가치에 거래 방향에 반 스프레드를 곱하고 주문 비용을 더하거나 뺀 값을 중심으로 어떻게 형성되는지 보여주는 방정식을 제시합니다. 주문 비용의 동적 영향은 실현 스프레드와 거래 주문 구성 요소에 의해 제공되는 사전 시장 평가로부터의 가격 편차와 함께 역선택 비용의 영향과 다릅니다. 비디오는 또한 예상 미래 가격의 계산에 대해 설명합니다.
반 스프레드의 역선택 및 주문 처리 구성 요소를 분석하여 무역이 가격에 미치는 장기적인 영향을 조사합니다. 미래 가격에 대한 기대치는 사전 시장 가치에서 1을 뺀 값으로 근사합니다. 역선택 기간은 영구적인 영향을 미치고 각각의 방향으로 가격을 이동시키는 반면, 향후 거래가 더 많은 정보를 제공하고 가격을 더 이동시키면서 주문 처리 비용은 스프레드를 더 넓힐 뿐이며 평균 가격 이동에 장기적인 영향을 미치지 않습니다. . 미래의 거래는 주문 처리 비용의 영향을 역전시키는 반면, 역선택 기간은 더 영구적으로 유지되어 가격이 각 방향으로 영구적으로 이동하게 합니다.
비디오는 역선택 대 주문 처리 비용이 시장 평가에 미치는 영향을 자세히 살펴봅니다. 역선택은 관련 역선택 요소에 따라 미래 시장 평가를 이동함으로써 영구적인 영향을 미칩니다. 반대로 주문 처리 비용은 평균 가격에 오래 지속되는 영향을 미치지 않고 스프레드를 넓힐 뿐입니다. 1978년부터 Stahl의 모델로 이동하면 비디오는 딜러 재고 비용이 시장 비유동성 또는 입찰-매도 스프레드의 원인이 될 수 있음을 시사합니다. 딜러는 일정 기간 동안 재고를 보유해야 하며 해당 기간 동안 자산 가격이 변경되면 딜러에게 비용이 많이 들 수 있습니다. 따라서 딜러는 자산에서 플러스 또는 마이너스 포지션을 유지하기 위해 프리미엄을 요구할 수 있습니다. 이 모델은 딜러 간의 위험 회피 가정에 의존합니다.
그런 다음 비디오에서는 마켓 메이커 또는 딜러가 경쟁 수요 일정 또는 공급 일정을 제출하는 방법에 대해 설명합니다. 이러한 일정은 트레이더가 구매 또는 판매를 원할 수 있는 주어진 금액에 대해 별도의 가격을 제공하여 본질적으로 딜러가 독점적으로 채우는 지정가 주문서를 형성합니다. 이 모델은 정보에 입각한 트레이더가 없고 노이즈 트레이더만 있다고 가정하여 공급 및 수요 일정을 도출하는 데 중점을 둡니다. 정보는 공시를 통해 시장에서 발생하며, 이로 인해 시장의 모든 대리인의 가치가 변동될 수 있으므로 가치가 변경될 위험이 있습니다. 강사는 딜러가 본질적으로 위험 회피적이라고 가정하는 것이 당연하지만 규제로 인해 도구적으로 위험 회피가 발생한다고 지적합니다. 딜러가 규제 요건에 따라 포지션이나 주어진 마진을 유지해야 하는 의무가 있는 경우, 딜러는 위험을 회피하는 것처럼 행동하여 주어진 자산에서 큰 포지션을 취할 수 없습니다.
다음으로 강사는 시장의 딜러가 단일 기간 동안 획득한 포지션을 보유하고 기본 가치가 변경된 다음 기간에만 이를 청산할 수 있는 모델을 설명합니다. 딜러는 자산을 오늘 사거나 팔고 나중에 팔거나 사야 합니다. 그러나 매수 또는 매도한 정확한 가격으로 포지션을 청산할 수 있기 때문에 미래의 비유동성에 직면하지 않습니다. 또한 이 모델은 단일 경쟁 딜러 또는 매우 많은 수의 딜러가 존재한다고 가정하므로 인수에 영향을 미치지 않습니다. 대표 딜러는 자산에서 "기부금"이라는 초기 위치를 가집니다.
비디오는 딜러의 자산 수요 또는 공급과 딜러가 경쟁 시장에서 가격 순응자 역할을 하는 방법에 대해 자세히 설명합니다. 공급 또는 수요에 대한 딜러의 결정은 다음 기간 동안 정의된 효용을 최대화하려는 욕구에 의해 결정되며, 이는 시간 t에서 딜러가 인식하는 임의의 변수입니다. 기간 t + 1이 시작될 때 딜러의 재산은 각각 zt + 1 및 ct + 1로 표시되는 미래 자산 위치 및 현금 보유에 의해 결정됩니다. 효용은 이 부의 함수로 정의됩니다. 이 모델에 대한 솔루션 알고리즘은 복잡하고 직관적이지 않을 수 있습니다.
경쟁 딜러의 가정도 논의되는데, 이는 시장에 백만 딜러가 있는 경우 더 합리적입니다. 이 경우 단일 딜러는 가격에 큰 영향을 미칠 수 없으며 모두 가격 순응자 역할을 하여 시장의 다른 모든 딜러가 설정한 수요 및 공급 일정을 기반으로 최적화합니다. 특정 딜러의 최대화 문제는 주어진 고정 가격에서 공급할 단위의 양을 결정하는 것과 관련됩니다. 딜러의 평균-분산 선호도는 미래 부에 대한 기대 측면에서도 고려됩니다. 미래 부의 기대치는 자산에서 에이전트의 미래 위치에 의해 결정되는 반면, 미래 부의 분산은 이 모델에서 현금의 가치가 무위험 자산이므로 보유 자산에서 발생합니다.
그런 다음 비디오는 고정 가격이 주어진 딜러의 공급 일정을 도출하는 알고리즘을 제시합니다. 딜러의 효용 함수는 자산 공급 함수를 얻기 위해 사용되며, 이는 가격과 중간 시세의 차이에 비례합니다. 중간 시세는 딜러가 자산 단위를 공급하거나 구매하지 않는 가격을 나타내며 자산에서 딜러의 초기 위치에 따라 달라집니다. 더 큰 초기 위치는 더 낮은 중간 견적으로 이어져 자산 구매 및 판매 가격이 낮아집니다.
강의는 유동성이 딜러의 위험 회피와 평균 표준 편차에 대한 선호에 의해 어떻게 영향을 받는지 탐구합니다. 딜러의 위험 회피가 클수록 자산 평가의 변동성이 클수록 딜러는 더 큰 포지션을 받아들이려 하지 않습니다. 이로 인해 더 가파른 가격 일정과 더 큰 가격 영향이 발생하여 궁극적으로 시장 깊이가 낮아집니다. 연사는 또한 평균 표준 편차에 대한 딜러의 선호도가 딜러의 공급 한도를 결정하는 함수의 기울기와 함께 시장에 대한 공급 의지에 어떻게 영향을 미치는지 설명합니다.
강사는 수익률에 따라 자산을 사고 파는 것에 대한 딜러의 무관심을 설명합니다. 딜러가 균형을 이룰 수 있는 유일한 시나리오는 함수의 기울기가 정확히 0일 때입니다. 즉, 딜러는 어떤 가격에서도 자산을 사거나 파는 데 무관심합니다. 이 평형점은 딜러의 포지티브 또는 네거티브 위치에 따라 결정되는 단일 불연속점을 생성합니다. 평균-분산 선호도와 달리 이 표준 편차 선호도 모델은 입찰-매도 스프레드를 자연스러운 측정값으로 생성합니다. 이 스프레드는 딜러가 긍정적인 포지션을 수용할 의향이 있는 가격과 딜러가 자산에서 부정적인 포지션을 수용할 의향이 있는 가격 사이의 거리를 나타냅니다. 또한 이 모델은 들어오는 무작위 노이즈 거래가 가격을 움직여 중간 가격이 예상 값에서 벗어날 수 있음을 보여줍니다.
딜러는 중장기적으로 자산에서 중립 위치를 유지하는 것을 목표로 합니다. 그러나 이것이 항상 가능한 것은 아니며 0이 아닌 재고로 인해 가격이 시장 평가에서 벗어날 수 있습니다. 거래자로서 유리한 위치에 있는 딜러를 만날 때 이러한 가격 비효율성으로부터 이익을 얻을 수 있습니다. 그러나 거래 조건이 불리하거나 일정량의 자산을 긴급하게 매수해야 하는 경우 거래자는 어려움을 겪을 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 장기적으로 가격은 딜러가 재고를 제거함에 따라 효율적인 수준으로 다시 수렴됩니다.
비디오는 역선택, 주문 처리 비용 및 재고 비용이 시장 평가에 미치는 영향을 시각적으로 보여주는 그래프를 제시하면서 끝납니다. 역선택 요소는 영구적인 영향을 미치므로 장기적인 가격 변동을 초래합니다. 반면 주문 처리 비용 요소는 현재 가격에만 영향을 미치며 예상 거래 가격에는 영향을 미치지 않습니다. 재고 관리 비용 요소는 가격에 중기적으로 영향을 미치며 점차 사라집니다. 다음 강의에서 연사는 읽기 목록에서 재고 위험에 대한 관련 연습을 제공하여 각 메커니즘의 중요성과 스프레드에 대한 경험적 기여를 추정할 계획입니다. 경제적 관점에서 주문 처리 비용은 다른 요소에 비해 사소한 것으로 간주됩니다.
강의 5, 1부: 깊이 결정 요인, Kyle 모델(금융 시장 미시 구조)
강의 5, 1부: 깊이 결정 요인, Kyle 모델(금융 시장 미시 구조)
강의는 스프레드 결정 요인에 대한 이전 강의의 논의를 바탕으로 시장 깊이의 결정 요인과 거래 규모가 시장 가격에 미치는 영향에 대해 논의하는 것으로 시작됩니다. 다루어지는 주요 질문은 왜 거래자들이 대량으로 거래할 때 더 많은 비용을 지불해야 하는지입니다. 더 큰 거래는 일반적으로 더 큰 스프레드를 갖고 가격을 효율적인 수준에서 더 멀리 이동시켜 제한된 시장 깊이를 나타냅니다.
강의에서는 유연한 거래 규모를 허용하는 금융 시장 미세 구조 문헌에서 널리 사용되는 모델인 Kyle 모델을 소개합니다. 강의 2부에서는 가격 영향 추정, 깊이, 정보에 입각한 거래 비율 등 유동성에 기여하는 요인에 대한 실증적 추정을 다룰 예정이라고 한다.
이 비디오는 역선택, 재고 위험 및 주문 처리 비용을 포함하여 더 큰 거래에 대해 더 많은 비용을 지불하는 현상을 설명하는 잠재적 요인을 탐색합니다. 역선택 및 재고 위험은 제한된 시장 깊이에 대한 유효한 설명으로 간주됩니다. 딜러는 관련 위험으로 인해 큰 포지션을 취하는 것을 꺼리고 거래자로부터 더 큰 프리미엄을 요구하기 때문입니다. 그러나 강의에서는 주문 처리 비용을 논의할 때 딜러에게 지불하는 비용과 거래소에 지불하는 비용을 구분합니다.
시장 지배력, 제한된 시장 심도, 불완전한 경쟁 딜러로 인해 발생하는 비용 사이의 관계도 논의됩니다. 불완전하게 경쟁적인 딜러는 더 넓은 스프레드를 설정하고 거래자로부터 잉여를 추출하여 완벽하게 경쟁적인 딜러에 비해 주어진 거래 규모에 대해 더 큰 스프레드로 이어질 수 있습니다. 그러나 불완전한 경쟁으로 인해 발생하는 이러한 차이가 대규모 거래 규모에서 더 클지 더 작을지는 불분명합니다. 또한 강의는 거래자가 고정 수수료를 지불하는지 또는 일정 비율의 수수료를 지불하는지에 따라 주식당 표현에서 주문 처리 비용이 증가하거나 감소할 수 있음을 인정합니다. 대규모 거래의 주선, 청산 또는 결제의 어려움으로 인해 거래 비용이 높아질 수도 있습니다.
그런 다음 강의는 역선택과 시장 심도 사이의 연결을 설명하는 Kyle 모델에 중점을 둡니다. 트레이더의 행동에 관한 가정을 논의하고 트레이더의 행동과 그들이 정보를 얻거나 노이즈 트레이더가 자산의 근본적인 가치에 영향을 미칠 수 있음을 강조합니다. 강사는 Kyle 모델의 주요 측면, 특히 가격 영향을 최소화하기 위해 전략적으로 주문 크기를 선택하는 투기꾼의 역할을 설명합니다.
Kyle 모델에서 만든 가정을 이전 클래스의 Stahl 모델과 비교하여 논의합니다. Kyle 모델에서 마켓 메이커는 위험 중립적이고 경쟁적이며 수익이 0인 것으로 가정합니다. 딜러는 전체 시장 흐름만 관찰하고 투기 주문과 노이즈 주문을 구분할 수 없습니다. 주문은 연속 경매가 아닌 콜 경매를 통해 일괄 처리됩니다.
Kyle 모델의 투기자는 자산의 진정한 가치에 접근할 수 있으며 순이익을 목표로 일정 수의 단위를 전략적으로 구매합니다. 거래가 청산되는 가격은 주문 가격을 선택할 때 투기꾼이 명시적으로 관찰하지 않습니다. 모델의 노이즈 트레이더는 임의의 수요가 있지만 기본 값에 대한 정보는 전달되지 않습니다.
강사는 Kyle 모델에서 마켓 메이커의 역할에 대해 설명합니다. 시장 메이커는 이익을 내지 않고 가격 책정 일정을 제출합니다. 시장 가격은 거래자의 주문 규모에 따라 결정되며 거래는 시장 가격으로 체결됩니다. 이 모델은 투기꾼의 전략이 자산의 근본적인 가치를 기반으로 하는 균형을 추구합니다. 투기자는 선형 전략을 사용하는 것으로 가정하며 계수 베타는 시장 뉴스에 대한 공격성을 결정합니다. 마켓 메이커는 투기자의 전략을 알고 총 주문 흐름에서 자산의 예상 가치를 추정하고 주문 흐름과 자산 가치 사이의 관계를 추출합니다.
강의에서는 가격 영향 계수인 람다와 시장 조성자의 전략을 결정하는 역할에 대해 논의합니다. 계수는 자산 가치(v)에 대한 거래 규모(q)의 회귀 계수로 추정되며 거래 규모와 가격 영향 간의 선형 관계를 측정합니다. 이 동영상은 선형 가격 책정 방정식과 실현 거래 가격과 사전 시장 평가 사이의 거리가 계수 람다를 사용하여 거래 규모(q)와 선형적으로 어떻게 관련되는지 설명합니다. 람다의 역함수는 시장 심도를 측정하는 역할을 하며 가격이 1달러 변동하기 전에 얼마나 많은 거래를 수행할 수 있는지를 나타냅니다.
Kyle 모델에서 거래 규모(q)로 전달되는 정보의 척도도 논의됩니다. q의 기대치는 중립적인 정보를 나타내고 q에서 q의 기대치를 뺀 값은 거래 규모에 의해 전달되는 정보를 나타냅니다. 이 척도는 기본 가치(v)의 크기를 추정하는 데 사용할 수 있으며 거래 규모(q)가 클수록 가치(v)도 커집니다. 발표자는 기본 값(v)과 거래 규모(q) 사이의 상관 관계를 더 쉽게 이해할 수 있도록 모든 변수를 표준 편차로 정규화하여 계수에 대한 대안적인 해석을 제시합니다. 조건부 확률 밀도 함수(PDF)를 사용하고 Bayes의 규칙을 적용하여 슬라이드에서 결과를 얻는 과정을 간략하게 설명합니다.
Bayes' rule을 이용한 Kyle 모델의 확률밀도함수(PDF) 도출에 대해 강의한다. PDF는 기본 값(v)의 주어진 값의 확률과 v가 주어진 거래 규모(q)의 주어진 값의 확률을 q의 확률로 나눈 값을 곱하여 얻습니다. 세 가지 PDF(기본값, 기본값이 주어진 거래 규모, 거래 규모)는 모두 정규 분포라고 가정하고 이를 평균과 분산으로 표현하는 방법을 강의에서 설명합니다.
Kyle 모델에서 최적의 투기자 전략을 찾는 것이 논의됩니다. 선형 가격 방정식은 투기자에게 주어지고 투기자의 이익에 대한 표현에 연결되어 고유한 최대값으로 거래된 단위 수(x)의 2차 표현이 됩니다. 강의는 투기꾼을 위한 최적의 거래 전략은 기본 가치(v)와 추정 가치(mu)의 차이에 베타를 곱한 값으로 주어지며 여기서 베타는 1 나누기 2 곱하기 람다로 결정된다는 결론을 내립니다. 이 모델은 선형 전략에 초점을 맞추고 있으며 비선형 가격 책정 규칙 및 거래 전략이 포함된 다른 균형은 관련된 계산 복잡성으로 인해 탐색되지 않습니다.
강의는 Kyle 모델에서 투기자들의 거래 전략에 대해 논의하며 투기자들이 긍정적인 평균 이익을 기대한다는 점을 강조합니다. 시장에서 경쟁적이고 위험 중립적인 중개인은 수익이 전혀 없는 반면 노이즈 트레이더는 평균적으로 마이너스 수익을 창출합니다. 그러나 강의에서는 소음 거래자의 부정적인 이익이 명시적으로 모델링되지 않은 위험 포트폴리오 또는 유동성 요구의 이익으로 상쇄될 수 있다고 언급합니다. 투기꾼의 매매 전략이 주어졌을 때 딜러의 최적 가격 전략을 도출하고, 딜러의 가격 전략이 주어졌을 때 투기꾼의 거래 문제가 해결되면 모델이 완성된 것으로 간주된다. 공격성 매개변수(베타)와 가격 영향 계수(람다)는 알려진 모델 매개변수로 표현되며, 베타는 자산의 기본 가치 변동성이 적을 때 더 높습니다.
이 비디오는 거래 단위당 투기꾼의 이익에 영향을 미치는 요인과 낮은 이익을 보상하기 위해 더 많은 거래가 필요한 이유를 탐구합니다. 단위당 이익이 크지 않은 경우 거래 규모가 커지고 불리한 가격으로 거래되는 한계 비용과 손실이 상대적으로 적습니다. 노이즈 거래자 수요의 표준 편차(시그마 u)의 2배를 기본 가치의 표준 편차(시그마 v)로 나눈 값으로 결정되는 시장 심도는 내부자 거래가 적고 노이즈 거래가 많을수록 증가합니다. 내부자의 이익은 시장의 노이즈 트레이더 수가 증가하고 자산 가치의 변동성이 커질수록 향상됩니다. 강의는 또한 잔차 분산의 계산과 거래 규모(q)에 대한 의존성을 다룹니다.
이 강의에서는 거래 규모에 포함된 모든 정보를 고려한 후에도 근본적인 가치와 관련하여 시장에 남아 있는 불확실성을 나타내는 잔여 분산의 개념을 다룹니다. 조건부 분산은 거래 후 남아있는 알려지지 않은 정보의 양을 정량화하며 거래 규모가 기본 가치에 대한 정보를 전달하기 때문에 초기 불확실성보다 낮을 것으로 예상됩니다. Kyle 모델에서 내부 투기자는 정보의 절반을 공개하고 전체 시장 깊이는 내부자 거래로 인해 제한됩니다. 이 모델은 거래 규모의 효과를 탐색할 수 있으므로 Bloom-Milgram 모델보다 더 포괄적인 것으로 설명됩니다. Bloom-Milgram 모델과 달리 Kyle 모델의 투기자는 가격 수용자가 아닙니다.
강사는 딜러 중개인이 있는 배치 경매 시장의 맥락에서 Kyle 모델의 중요성을 강조합니다. 이 모델을 통해 거래자는 미리 결정된 가격 일정에서 원하는 위치를 선택할 수 있으며, 이는 그들이 받을 가격에 영향을 미칩니다. 강의에서는 역학, 다중 거래 라운드, 무한 경매 및 추가 내부자를 통합하기 위한 모델의 잠재적인 확장에 대해 언급합니다. 이러한 확장은 더 많은 경쟁, 증가된 공격성 및 더 큰 유동성을 도입하여 가격 발견 및 더 높은 시장 유동성으로 이어집니다.
강의의 초점은 여러 내부자가 포함된 동적 모델과 중개자로서의 딜러의 역할을 고려하여 Kyle 모델의 확장으로 전환됩니다. 투기자들이 시장 지배력을 선호하고 경쟁을 피하려고 하기 때문에 유동성과 가격 발견을 모두 달성하는 것이 어려울 수 있음을 인정합니다. 강의는 유동성이 낮은 시장과 가격 비효율성을 초래할 수 있는 딜러 간의 불완전한 경쟁과 같은 다양한 가정의 결과와 모델에 재고 문제를 도입하는 위험 회피 시장 조성자의 영향을 탐구합니다. 궁극적으로 Kyle 모형은 Stahl 모형에 비해 시장 분석을 위한 보다 진보되고 효과적인 이론적 근거로 제시된다.
강사는 Kyle 모델이 시장 역학을 이해하고 시장 유동성 및 가격 책정에 영향을 미치는 다양한 요인을 분석하기 위한 견고한 프레임워크를 제공한다는 점을 강조하며 토론을 마무리합니다. 거래 규모와 투기꾼, 중개인, 소음 거래자와 같은 다양한 시장 참여자의 행동을 통합하는 모델의 능력은 실제 시장 시나리오에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다.
또한 강의에서는 Kyle 모델을 더 확장하여 더 복잡한 역학 및 고려 사항을 처리할 수 있음을 강조합니다. 예를 들어, 여러 내부자를 통합하면 시장에서 경쟁하는 다양한 정보 트레이더의 존재를 포착할 수 있습니다. 또한 모델에 역학을 도입하면 여러 거래 라운드에 걸쳐 시변 요인과 시장 조건의 진화를 설명할 수 있습니다. 이러한 확장은 모델의 사실성을 향상시키고 시장 결과에 대한 보다 포괄적인 이해를 제공합니다.
강사는 또한 유동성 공급과 가격 발견 사이의 균형을 달성하는 것이 어려운 작업임을 인정합니다. 유동성 공급에 중요한 역할을 하는 투기꾼은 시장 지배력을 선호하는 경향이 있으며 경쟁을 기피할 수 있습니다. 유동성과 가격 발견 사이의 이러한 내재된 긴장은 두 가지 목표를 촉진하는 최적의 시장 구조와 메커니즘을 식별하기 위한 추가 탐색과 분석을 필요로 합니다.
결론적으로 Kyle 모델은 시장 미세 구조를 연구하고 시장 심도, 가격 책정 및 유동성의 결정 요인을 이해하는 데 유용한 도구 역할을 합니다. 거래 규모의 영향, 시장 참가자의 행동 및 중개자의 역할을 포착하는 능력은 금융 시장의 포괄적인 분석에 기여합니다. 확장 및 개선 가능성이 있는 Kyle 모델은 계속해서 시장 분석을 위한 중요한 이론적 프레임워크이자 금융 경제학 분야의 향후 연구를 위한 방법입니다.
강의 5, 파트 2: 비유동성의 경험(금융 시장 미시 구조)
강의 5, 파트 2: 비유동성의 경험(금융 시장 미시 구조)
강의 중에 교수는 시장 유동성에 대한 다양한 이론적 요인의 기여를 풀면서 비유동성의 경험적 추정에 대해 탐구합니다. 이 논의는 역선택, 주문 비용 및 재고 위험과 같은 요인에 의해 유동성이 어떻게 영향을 받는지를 설명하는 이론과 유동성의 경험적 측정에 대한 이전 대화를 기반으로 합니다.
분석을 용이하게 하기 위해 교수는 세 가지 주요 요소에 대한 표기법을 도입합니다. 가격 영향 계수의 역선택 구성 요소를 나타내는 람다; 재고 위험 문제와 관련된 가격 영향 계수와 관련된 베타; 유동성을 위한 포괄 요소 역할을 하는 감마. 추정 과정에서 사용되는 데이터는 거래 가격, 순 시장 주문 흐름 및 주문 부호로 구성됩니다. 목표는 특정 거래의 주문 규모와 서명이 전체 시장에 미치는 영향을 평가하는 것입니다.
다음으로 강사는 주어진 거래가 금융 시장에서 미래 거래 가격에 미치는 영향의 추정을 탐구합니다. 그들은 주문 처리 비용을 포함하는 Gloston Milgram 모델을 사용합니다. 이 모형에 따르면 거래가격은 시장가치와 거래방향에 따라 달라지는 주문처리비용 요소로 구성된다. 첫 번째 차이를 취함으로써 이전 거래의 정보를 통합하는 역선택 요소를 반영하여 시장 평가의 변화를 얻을 수 있습니다. 강사는 이 정보가 미래 거래 가격을 추정하는 데 어떻게 활용될 수 있는지 보여주어 잡음 항을 제외하고 관찰할 수 없는 항을 포함하지 않는 표현을 생성합니다.
앞으로 강사는 역선택 요소와 주문 처리 비용 요소를 별도로 추정하는 과정을 설명합니다. 추정은 두 단계로 수행됩니다. 첫 번째 단계는 재고 또는 주문 처리 비용이 거래량과 무관하다는 사실을 찾는 것입니다. 2단계에서는 거래의 방향과 거래량만을 고려하여 회귀를 수행한다. 강사는 1980년대 초 뉴욕 증권 거래소의 거래 데이터를 사용하는 특정 연구 논문을 언급하면서 해당 논문의 관찰 횟수가 제한적임을 경고합니다.
또한 특정 논문에서 사용되는 2단계 추정 절차의 한계에 대해 논의합니다. 이 백서에서는 재고 비용을 무시하고 비유동성에 기여하는 두 가지 요인만 추정했습니다. 강사는 역선택 구성 요소에서 재고 비용을 분리하는 것이 문제를 야기하여 계수를 별도로 식별하는 것을 불가능하게 만든다고 지적합니다. 그런 다음 강사는 주문 흐름이 자기 상관 관계를 나타내고 분할 주문을 도입하면 상관 관계가 없는 주문 흐름에 양의 자기 상관 관계가 추가된다는 점을 강조합니다. 후속 연구원은 이 사양을 사용하여 스프레드의 세 가지 구성 요소를 모두 추정하려고 시도했으며, 그 결과 1차의 자동 회귀 프로세스가 발생하여 추정 방정식의 표현이 변경되었습니다.
발표자는 저자가 뉴욕 증권 거래소에서 20개 주요 주식에 대한 방정식을 추정한 연구에 대해 논의합니다. 이 연구는 주문 흐름의 자기상관이 사실 양수가 아닌 음수임을 밝혔습니다. 그들은 이 발견이 주문 분할보다 누적된 재고를 즉시 풀려는 딜러의 성향 때문이라고 생각했습니다. 이 연구는 추가로 주문 비용이 스프레드의 60% 이상을 차지한다고 판단하여 비유동성을 유발하는 주문 비용의 중요성을 강조했습니다. 또한 스프레드의 1/3은 딜러의 재고 문제로 인한 것이며 10%는 역선택 요소로 인한 것입니다. 이 연구는 또한 역선택 요소가 아침에 가장 강하다는 것을 발견했습니다.
그런 다음 강의는 거래 개시 및 마감 시간 동안 역선택 및 재고 문제가 어떻게 균형을 이루는지 살펴봅니다. 오전 시장은 전 세계 시장에서 생성된 뉴스 및 정보를 포함하여 장외 시간의 모든 축적된 정보를 통합합니다. 이로 인해 시장은 상당한 양의 정보를 빠르게 동화하여 가격에 영향을 미칠 필요가 있습니다. 저녁에 거래자들은 거래일이 끝나기 전에 포지션을 청산하는 것을 목표로 하며 이는 종가에 상당한 영향을 미칩니다. 그러나 이러한 비효율성은 오전 시간외 거래를 통해 종가 경매 이전에 설정된 시장 평가로 가격을 되돌리는 시간외 거래를 통해 신속하게 해결됩니다.
또한 강사는 거래가 가격에 미치는 영향과 금융 시장에서 역선택의 범위를 추정하는 두 개의 논문에 대해 논의합니다. 첫 번째 논문은 거래에 대한 가격의 충동 반응을 추정하는 데 중점을 두고 있으며 단기적으로는 상당한 영향을 미치지만 장기적으로는 주문 처리 비용으로 인한 영향이 적습니다. 이 연구는 유동성이 적은 주식에 대한 영향이 더 두드러지기 때문에 역선택의 가설을 확인합니다. 두 번째 논문은 정보가 있는 거래자와 정보가 없는 거래자를 모두 포함하는 거래자의 도착 과정을 가정하여 정보가 있는 거래의 확률을 추정하는 모델을 활용합니다. 이 모델은 금융 시장에서 중대한 역선택을 식별합니다.
그런 다음 연사는 1983년부터 1998년까지 뉴욕 증권 거래소의 데이터를 사용하여 정보에 입각한 거래(PIN) 확률 추정에 대해 자세히 설명합니다. PIN은 주어진 거래가 정보에 입각한 거래자로부터 발생할 확률을 나타냅니다. 추정에 따르면 자산과 주식 전반에 걸쳐 정보에 입각한 거래의 확률 중앙값은 약 19%이며, 주식의 90%는 정보에 입각한 거래의 확률이 10%에서 30% 사이인 것으로 나타났습니다. 그러나 나머지 10%의 주식, 특히 자본금이 작고 거래 빈도가 낮은 주식의 경우 정보에 입각한 거래 가능성이 훨씬 높을 수 있습니다. 또한 이 확률은 스프레드 및 가격 변동성과 양의 상관관계가 있습니다.
또한 발표자들은 정보에 입각한 거래자로서 나쁜 평판을 얻는 것이 어렵기 때문에 익명의 시장에서 정보에 입각한 거래의 확률이 어떻게 더 높아지는 지에 대해 논의합니다. 이러한 시장에서 정보가 풍부한 트레이더는 거래에 참여하려는 경향이 더 강해 비유동성이 증가합니다. 이 섹션은 유동성 비용을 결정하는 데 있어 주문 비용의 중요성을 강조하면서 강의에서 다루는 주제에 대한 요약으로 결론을 내립니다. 그러나 저자는 시청자에게 주문 비용에는 다양한 요인이 포함되며 스프레드의 다른 구성 요소에는 뚜렷한 설명이 있을 수 있음을 상기시킵니다.
마지막으로 발표자는 2020년 봄에 석유 저장고의 물리적 재고에 대한 제약으로 인해 석유 가격이 마이너스 값으로 급락한 사건을 설명하는 블로그 게시물을 언급합니다. 또한 발표자는 Kyle 모델의 변형과 추가 연습을 위한 연습을 제공하는 교과서의 4장을 참조할 것을 권장합니다. 마지막으로 딜러 시장과 지정가 주문 시장의 차이점과 트레이더와 규제 기관이 원하는 결과를 달성하기 위해 어떻게 이질성을 활용할 수 있는지에 중점을 둔 다음 주 초점에 대한 미리 보기가 제공됩니다.
강의 6: 지정가 주문장 시장(금융 시장 미시구조)
강의 6: 지정가 주문장 시장(금융 시장 미시구조)
강의는 금융 시장의 미시 구조에 초점을 맞추고 딜러 시장과 주문 중심 시장의 차이점을 탐구합니다. 딜러 시장에서 중개자는 중개자 역할을 하고 가격 견적을 제공하며 기본적으로 모든 거래의 대표자 역할을 합니다. 반면에 주문 중심 시장은 모든 참가자가 주문을 지정가 주문장에 제출하는 방식과 다르게 작동합니다. 그런 다음 시장가 주문은 전용 딜러 없이도 이 장부의 유동성에 직접 접근할 수 있습니다. 이러한 기술적 변화는 전자 시스템을 사용하여 주문을 일치시키고 자동으로 라우팅할 수 있는 온라인 또는 전자 거래의 출현으로 이어졌습니다.
비디오는 딜러 시장과 주문 기반 시장의 차이점에 대해 자세히 설명합니다. 시장가 주문을 제출하는 시장 거래자의 경우 두 시장 유형의 구분이 중요하지 않을 수 있습니다. 그러나 지정가 주문을 제출하기로 선택한 거래자는 딜러와 유사한 역할을 합니다. 시장 유동성을 제공함으로써 이러한 제한 주문 거래자는 딜러가 직면하지 않는 미실행 위험 및 지연 위험에 직면합니다. 주문 중심 시장에서 거래자는 시장 주문과 지정가 주문 중에서 선택할 수 있으며 이는 딜러 시장에는 없는 선택입니다. 관련된 추가 위험에도 불구하고 지정가 주문은 비실행 및 지연의 잠재적 위험을 감수해야 함에도 불구하고 거래자에게 거래에 대해 더 나은 가격을 제공하기 때문에 선호되는 경우가 많습니다.
비디오는 계속해서 주문 중심 시장에서 시장가 주문과 지정가 주문 사이의 개념과 선택에 대해 설명합니다. 시장가 주문은 매도 가격으로, 지정가 주문은 매수 가격으로 체결됩니다. 강사는 시장의 자체 균형 특성과 시장 주문과 지정가 주문 간의 선택이 지정가 주문서의 깊이와 유동성에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 강조합니다. 비디오는 지정가 주문 제출 비용이 시장 포화 상태에 따라 어떻게 달라지는지 설명합니다. 포화된 시장에서는 비용이 더 많이 들지만 시장이 얇을수록 이점이 더 커집니다. 강의는 1994년 Glosten의 모델을 소개하며, 주문 중심 시장에서 가격이 어떻게 결정되고 제한 거래자가 가격을 설정하여 가격의 효율성을 보장하는지 탐구합니다. 또한 비디오는 지정가 주문서의 깊이 결정과 트레이더가 유동성 확보 또는 제공에 대한 결정을 내리는 방법을 다룹니다.
앞으로 비디오는 시장의 한 측면에 대한 경쟁 트레이더와 함께 지정가 주문서의 구성에 대해 자세히 설명합니다. 특히 지정가 주문 판매 및 시장가 구매 주문에 중점을 둡니다. 지정가 주문서가 작성되면 가격 일정이 생성되고 시장 거래자는 이 일정에 직면합니다. 가격은 거래량에 따라 조정되며 일정 수량의 자산을 매수할 때의 한계 가격은 마지막 거래가 발생한 가격으로 정의됩니다. 수량 q를 구입하기 위해 지불한 총 금액은 취해진 모든 거래에 대한 한계 가격을 통합하여 구하고 q에 대한 이 총 지불의 미분은 q의 한계 가격 p 프라임을 산출합니다.
지정가 주문서 시장에서 시장 거래자의 의사 결정 프로세스 모델이 비디오에 표시됩니다. 이 모델은 "i"로 표시된 기간당 한 명의 시장 거래자가 있다고 가정합니다. 시장 거래자는 자산의 추가 단위에 대한 한계 평가를 해당 단위의 한계 가격과 동일시하여 "q"로 표시되는 구매 주문의 크기를 결정합니다. 한계 평가는 "q의 세타 i"라고 하는 돈과 자산 사이의 거래자의 대체 비율을 나타냅니다. 비디오는 더 큰 거래에는 더 많은 자본이 필요하므로 더 많은 자산을 구매하는 데 추가 비용이 든다고 설명합니다. 결과적으로 추가 단위에 대한 효과적인 지불 의사가 감소합니다.
연사는 q 상태가 금융 시장 미세 구조에서 자산의 기본 가치와 어떻게 관련되는지에 대해 논의합니다. 명시적으로 설명되지는 않았지만 모델은 주어진 규모의 거래에 대한 더 높은 평가가 더 높은 자산 가치를 시사한다고 가정합니다. 비디오는 제한 거래자들이 제한 주문을 경쟁적으로 게시하지만 시장 거래자가 크기가 같거나 더 큰 주문을 하는 경우에만 실행되는 방법을 설명합니다. 그러나 지정가 거래자는 모든 정보에 액세스할 수 없기 때문에 주문이 실행되면 최소한 지정된 크기이지만 더 크지 않을 수 있음을 알고 있습니다.
동영상은 지정가 주문의 가격 책정에 대해 자세히 설명하며, 지정가 주문장 시장에서 자산의 q번째 단위에 대해 지정가 거래자가 설정한 가격은 주문 크기가 최소한 큐. 이렇게 하면 주문 크기가 0에 가까워짐에 따라 입찰 가격과 요청 가격 사이에 내부 스프레드가 생성되어 컨디셔닝으로 인해 중단됩니다. 비디오는 제한 거래자가 항상 마지막 단위의 판매에서 이익을 얻는다는 점을 강조합니다. 그 가격은 대량 주문 크기의 다양한 경우와 시장 거래자의 기본 가치에 대한 낙관적 뉴스 사이에서 평균 이익이 0이 되기 때문입니다. 그러나 첫 번째 자산의 한계 가격은 이보다 낮을 수도 있고 낮지 않을 수도 있습니다.
그런 다음 강사는 지정가 주문서 시장에서 최고의 매도 호가가 충족해야 하는 조건에 대해 논의합니다. 이러한 호가는 시장 거래자의 구매 및 판매 의지에 따라 결정되지만 특정 구매 또는 판매 금액에 따라 조건이 지정될 수는 없습니다. 이 조건은 최상의 요청 가격과 최상의 입찰 가격 간의 차이를 나타내는 내부 스프레드를 생성합니다. 강사는 또한 가격의 불연속성이 어떻게 작용하는지 설명합니다. 가격은 종종 경쟁사 간의 언더컷 양을 제한하는 틱 크기를 고수하기 때문입니다.
개념을 더 자세히 설명하기 위해 강사는 이전 모델과 유사하지만 일정한 틱 크기의 이산 가격 그리드를 통합하는 모델을 소개합니다. 이 모델은 시간과 가격을 기준으로 지정가 주문의 우선 순위가 지정되며 먼저 게시된 주문이 먼저 실행되고 가격이 낮은 지정가 주문이 가격이 높은 주문보다 먼저 실행된다고 가정합니다. 강사는 특정 가격으로 공급되는 양과 시장 거래자가 특정 가격 이하의 가격으로 얻을 수 있는 총량을 나타내는 표기법을 소개합니다. 또한 이 모델은 일반적으로 주문이 많을수록 더 높은 평가를 나타내며 이는 기대치 계산에 영향을 미친다는 점을 고려합니다. 강의는 경쟁이 모델 내에서 어떻게 기능하는지 설명하면서 끝납니다.
그런 다음 강의는 대기열과 같은 시스템에서 각 틱에서 지정가 주문이 공급되는 과정을 설명합니다. 각 가격 수준에서 마지막 주문을 제출하는 한계 거래자는 수익이 0인 반면, 동일한 가격 수준에서 주문을 제출하려는 다음 거래자는 더 이상 수익성이 없다고 판단하고 다음 틱으로 이동합니다. 이 프로세스는 공급 곡선이 계단 함수와 유사한 그래프를 사용하여 설명할 수 있습니다. 첫 번째 거래자는 일반적으로 예상되는 양의 이익을 얻는 반면 마지막 거래자는 일반적으로 예상되는 이익이 0입니다.
강사는 지정가 주문서 시장에서 한계 주문에 대한 제로 이익 조건에 대해 논의합니다. 한계 이하 주문은 지정가 거래자의 예상 이익에 주문 실행 확률을 곱한 표시 비용 "c"와 동일한 양의 이익을 얻을 수 있습니다. 가격 수준 "ak"와 누적 깊이 "yk"를 연결하는 표현은 가격에 대한 역선택 조건과 실행 위험 요소의 두 가지 구성 요소로 구성됩니다. 강사는 표시 비용 "c"를 그래프에 통합하고 시장에서 거래자를 모델링하기 위해 이진 및 연속 무작위 변수의 예를 제공합니다.
그런 다음 금융 시장 미시 구조의 균형 개념을 소개합니다. 연속 가격과 불연속 균형 모델을 사용하며, "a1"의 깊이가 "qs"와 같고 "a2"의 누적 깊이가 같도록 "a1"과 "a2"의 두 가격이 결정됩니다. "ql." 노이즈 트레이더가 확률이 동일한 4가지 거래(소액 매수, 대량 매수, 소량 매도, 대량 매도) 중 하나를 사용한다고 가정합니다. 투기꾼은 또한 "qs" 또는 "ql"의 두 단위 중 하나로만 거래합니다. 마지막으로 "a1" 및 "a2"의 가격은 거래의 특정 측면에서 각 주문 크기에 대해 예상되는 기본 값을 결정하기 위해 두 방정식을 충족해야 합니다.
발표자는 간단한 지정가 주문장 시장 모델에서 균형의 개념을 설명합니다. 균형은 시장에서 적극적으로 참여하는 두 그룹, 즉 제한 거래자와 시장 거래자의 전략을 포함합니다. 제한 거래자는 영수익 조건을 기반으로 "a1" 및 "a2"와 같은 가격을 설정하는 반면 시장 거래자는 정보를 얻거나 정보를 얻지 못할 조건 확률에 따라 어떤 주문을 제출하고 최적으로 거래할지 결정합니다. 도출된 표현은 평형을 위한 조건이 충족됨을 보여주며 이 모델을 평형으로 설정합니다.
비디오는 지정가 주문서 시장의 예를 논의하기 위해 진행됩니다. 일례로 노이즈 트레이더 전략의 불연속성으로 인해 불연속 가격 수준이 발생하여 두 가지 가능한 주문 수준과 사실상 가능한 두 가지 이벤트 그룹만 발생합니다. 정보가 없는 트레이더의 전략으로 인해 가격 영향은 긍정적입니다. 시장 주문 크기가 지수 분포를 따르는 또 다른 예를 소개합니다. 가격 영향 방정식은 주문 흐름의 정보성을 측정하는 일정한 가격 영향 요인 람다에 대해 람다 곱하기 x를 가정합니다. 이 예는 중요하지만 비디오는 시장 거래자의 행동을 기반으로 지정가 주문서가 어떻게 형성되는지에 주로 초점을 맞추고 축소된 형태의 분석을 제공합니다.
발표자는 제한 거래자에 대한 누적 깊이 "yk"를 기반으로 하는 "q"의 조건부 확률 밀도 함수(pdf)를 사용하여 조건부 기대값을 도출하는 방법을 설명합니다. Bayes의 규칙을 적용하여 연사는 제한 거래자가 자산의 "ykth" 단위에 대해 설정하는 가격을 나타내는 예상 기본 값 "v"를 계산하는 간단한 방법을 보여줍니다. 거래 규모 "q"의 조건부 pdf에 대한 최종 표현은 지수 분포를 통합하고 부품별 통합은 선형 가격 영향 방정식을 도출하는 데 사용됩니다. 계수 "1/theta"를 포함하면 방정식의 내부 스프레드가 생성됩니다.
강의는 디스플레이 비용 모델 매개변수를 고려하여 미리 결정된 틱이 있는 시장에서 틱 "ak"와 틱 "yk"의 누적 깊이 사이의 연결을 요약하는 것으로 끝납니다. 강의는 디스플레이 비용의 영향과 사전 결정된 틱으로 시장에서 표현을 반전해야 할 필요성을 강조합니다. 강사는 고유한 정보 환경으로 인해 제한 거래자와 딜러에 대한 유동성 제공의 역할이 다르고 결과적으로 시장 결과가 다르다는 것을 나타냅니다. 다음 강의에서는 거래자가 지정가 주문과 시장가 주문 중에서 선택할 수 있는 팔러 모델을 고려한 동적 분석을 통해 틱 크기와 우선 순위 규칙이 시장 결과에 어떤 영향을 미치는지 살펴봅니다. 강사는 학생들이 이해를 더욱 강화할 수 있도록 교과서의 연습 문제를 제공합니다.
강사는 증권이 호가되거나 거래될 수 있는 최소 가격 증분을 나타내는 틱 크기의 개념을 소개하는 것으로 시작합니다. 호가 크기는 가격 수준의 세분성 및 제한 거래자의 잠재적 수익성에 영향을 미치기 때문에 시장 미세 구조에서 중요한 역할을 합니다. 더 작은 틱 크기는 더 많은 가격 수준과 더 미세한 가격 차별화를 가능하게 하여 시장에서 더 치열한 경쟁과 더 타이트한 스프레드로 이어질 수 있습니다. 반면에 틱 크기가 크면 가격 수준이 낮아지고 스프레드가 넓어질 수 있습니다.
다음 강의에서는 지정가 주문장 시장에서 틱 크기가 균형 결과에 미치는 영향을 탐구합니다. 이 모델은 거래자가 지정가 주문 또는 시장가 주문 제출 중에서 선택할 수 있다고 가정합니다. 지정가 주문은 시장가 주문보다 우선순위가 높습니다. 즉, 지정된 가격 수준에서 먼저 실행됩니다. 강사는 틱 크기가 각 가격 수준에서 제출하고 실행할 수 있는 지정가 주문 수에 영향을 미친다고 설명합니다.
발표자는 지정가 주문과 시장가 주문 간의 동적 상호 작용을 분석하기 위해 팔러 모델을 제시합니다. 이 모델에서 거래자는 이전 라운드의 결과에 따라 지정가 주문과 시장가 주문을 번갈아 가며 제출합니다. 강의는 기본 값 변화의 표준 편차에 비해 눈금 크기가 작은 경우에 중점을 둡니다. 이 시나리오에서 균형 결과는 안정적인 가격을 특징으로 하며 지정가 주문이 우선 순위로 인해 시장 주문을 압도합니다.
강사는 균형 가격의 안정성은 피드백 메커니즘에서 발생한다고 설명합니다. 트레이더가 지정가 주문서가 얇아 유동성이 낮다는 것을 알게 되면 지정가 주문을 제출할 가능성이 높아집니다. 이러한 지정가 주문의 증가는 시장의 유동성을 높이고 더 많은 시장가 주문을 유치하고 지정가 주문의 우위를 강화합니다. 반대로 지정가 주문장이 두꺼워 유동성이 높으면 거래자는 시장가 주문을 제출하는 경향이 있어 지정가 주문의 지배력이 감소합니다.
강의는 진드기 크기가 이 피드백 메커니즘에서 중요한 역할을 한다는 점을 강조합니다. 틱 크기가 작을수록 더 많은 가격 수준이 있으므로 더 세밀한 차별화와 더 효과적인 피드백 프로세스가 가능합니다. 이는 보다 안정적인 균형 가격과 타이트한 스프레드로 이어집니다. 대조적으로, 더 큰 틱 크기는 가격 수준의 수를 제한하여 피드백 메커니즘의 효율성을 감소시키고 잠재적으로 더 넓은 스프레드로 인해 덜 안정적인 균형으로 이어집니다.
강사는 또한 시장 결과에 대한 우선 순위 규칙의 영향에 대해 논의합니다. 우선 순위 규칙은 주어진 가격 수준에서 주문이 실행되는 순서를 결정합니다. 강의에서는 두 가지 우선순위 규칙, 즉 가격-시간 우선순위와 비례 우선순위를 소개합니다. 가격 시간 우선 순위에서 주어진 가격 수준에서 가장 먼저 제출된 주문이 먼저 실행됩니다. 비례 우선 순위에서 주어진 가격 수준의 주문은 크기에 비례하여 실행됩니다.
발표자는 우선순위 규칙이 거래자의 행동에 영향을 미침으로써 시장 결과에 영향을 미칠 수 있다고 설명합니다. 가격 시간 우선 순위는 거래자가 우선 순위를 얻기 위해 일찍 주문을 제출하도록 권장하며, 이는 시장에서 더 높은 수준의 유동성을 표시할 수 있습니다. 반면에 비례 우선 순위는 거래자가 실행된 볼륨의 더 큰 부분을 받기 위해 더 큰 주문을 제출하도록 장려합니다.
강의는 시장 결과를 결정할 때 틱 크기와 우선 순위 규칙 사이의 상호 작용을 강조하면서 끝납니다. 틱 크기의 선택은 가격 수준의 수와 피드백 메커니즘의 효율성에 영향을 미치며 우선 순위 규칙은 거래자의 행동과 실행된 볼륨의 분포에 영향을 미칩니다. 두 요소 모두 지정가 주문서 시장에서 시장 역학 및 유동성 제공을 형성하는 데 중요한 역할을 합니다.
학생들은 시장 미시 구조와 거래 전략 및 시장 결과에 대한 의미에 대한 이해를 심화하기 위해 읽기 및 연습을 통해 이러한 주제를 더 탐구하도록 권장됩니다.
실습 클래스 3, 파트 1(금융 시장 미시 구조)
실습 클래스 3, 파트 1(금융 시장 미시 구조)
금융 시장의 미세 구조를 다루는 강의에서 연사는 딜러 시장과 주문 중심 시장의 차이점에 대해 자세히 설명합니다. 딜러 시장에는 시장 참여자를 대신하여 가격을 제시하고 모든 거래를 처리하는 중개자가 있습니다. 반면에 주문 주도형 시장에서는 참가자가 지정가 주문장에 주문을 제출하고 시장가 주문은 전용 딜러의 개입 없이 주문장에서 유동성을 가져와 실행됩니다. 전자 거래 기술의 출현으로 온라인에서 거래가 이루어지고 주문이 자동으로 매칭되고 라우팅되는 주문 중심 시장의 발전이 가능해졌습니다.
비디오는 시장 주문을 제출하는 시장 거래자의 경우 딜러와 주문 기반 시장 간의 선택이 큰 차이를 만들지 않는다는 점을 강조합니다. 그러나 지정가 주문을 제출한 트레이더의 경우 시장 유동성을 제공함으로써 딜러 역할을 맡게 됩니다. 이러한 트레이더는 딜러 시장의 딜러가 직면하지 않는 비실행 위험 및 지연 위험에 직면합니다. 주문 중심 시장에서 거래자는 시장 주문과 지정가 주문 중에서 선택할 수 있습니다. 관련된 위험에도 불구하고 거래자에게 더 나은 거래 가격을 제공하기 때문에 지정가 주문이 선호됩니다.
주문 주도형 시장에서 시장가 주문과 지정가 주문의 개념은 동영상에서 설명합니다. 시장가 주문은 매수 시 매도호가, 매도호가로 체결됩니다. 반면 지정가 주문을 통해 트레이더는 자산을 사고 팔려는 가격을 지정할 수 있습니다. 비디오는 시장의 자체 균형 특성과 시장 주문과 지정가 주문 간의 선택이 지정가 주문서의 깊이와 유동성에 어떤 영향을 미치는지 강조합니다. 또한 지정가 주문을 제출하는 비용과 이점이 시장의 포화 상태에 따라 어떻게 달라지는지 설명합니다. 얇은 시장에서는 더 나은 가격의 이점이 미실행 및 지연 위험보다 큽니다.
강사는 Glosten이 1994년에 제안한 모델을 소개합니다. 이 모델은 주문 중심 시장에서 가격이 어떻게 결정되는지, 시장 효율성을 보장하기 위해 제한 거래자가 가격을 설정하는 방법을 살펴봅니다. 비디오는 또한 지정가 주문서의 깊이가 결정되는 방법과 트레이더가 유동성을 취하는 것과 만드는 것 사이에서 선택하는 방법을 다룹니다.
시장의 한 측면(예: 매도 주문)에 대한 경쟁 트레이더가 있는 지정가 주문서의 구성이 설명됩니다. 장부가 구성되면 가격표가 만들어지고 시장 거래자들은 이 일정에 직면하게 됩니다. 물량에 따라 가격이 조정되며 원하는 자산의 구매 수량에 대한 한계 가격이 결정됩니다. 특정 볼륨을 구매하기 위해 지불한 총 금액은 모든 거래에 대한 한계 가격의 적분을 사용하여 계산됩니다. 이 총 지불 금액의 첫 번째 미분은 원하는 수량의 한계 가격을 나타냅니다.
동영상은 지정가 주문서 시장에서 시장 거래자의 의사 결정 프로세스 모델을 보여줍니다. "i"로 레이블이 지정된 각 기간은 자산의 다음 단위에 대한 한계 평가를 추가 단위에 대한 한계 가격과 동일시하여 구매 주문 크기 "q"를 결정하는 시장 거래자와 연결됩니다. 한계 평가는 화폐와 자산 간의 트레이더의 한계 대체율을 나타냅니다. 대규모 거래는 더 많은 자본을 필요로 하므로 추가 단위에 대한 지불 의지가 감소합니다.
발표자는 수량 "q"의 상태와 금융 시장의 미시 구조에서 자산의 근본적인 가치 사이의 관계에 대해 논의합니다. 비디오는 상태와 자산 가치 사이의 정확한 연결을 명시적으로 설명하지 않지만 모델은 주어진 거래 규모에 대한 더 높은 평가가 더 높은 자산 가치를 나타낸다고 가정합니다. 연사는 또한 제한 거래자들이 제한 주문을 경쟁적으로 게시하는 방법을 설명하지만 주문은 시장 거래자가 동일하거나 더 큰 크기의 주문을 할 때만 실행됩니다. 지정가 거래자는 지정가 주문을 실행한 시장 주문의 정확한 크기를 모를 수 있습니다.
동영상은 지정가 주문서 시장에서 지정가 주문의 가격 책정에 대해 자세히 설명합니다. 자산의 q번째 단위에 대해 지정가 거래자가 설정한 가격은 주문 크기가 최소한 q인 경우 자산의 기본 가치에 대한 조건부 기대치에 의해 제공됩니다. 이것은 주문 크기가 0에 가까워짐에 따라 입찰 가격과 요청 가격 사이의 내부 스프레드로 이어집니다. 그러나 가격 책정 방정식은 조건으로 인해 0에서 불연속성을 생성합니다. 비디오는 가격이 큰 주문 크기의 경우와 시장 거래자의 기본 가치에 대한 낙관적 뉴스 사이에 평균 이익이 0이 되기 때문에 제한 거래자는 항상 마지막 단위의 판매에서 이익을 얻는다고 설명합니다. 첫 번째 자산의 한계 가격은 이보다 낮을 수도 있고 낮지 않을 수도 있습니다.
강사는 지정가 주문서 시장에서 최고의 매도 호가가 충족해야 하는 조건에 대해 논의합니다. 이러한 호가는 시장 거래자의 구매 또는 판매 의지에 따라 결정되지만 특정 구매 또는 판매 금액에 따라 조건이 지정될 수는 없습니다. 이는 최상의 요청 가격과 최상의 입찰 가격 간의 차이를 나타내는 내부 스프레드를 생성합니다. 강사는 또한 가격이 종종 경쟁사 간의 언더컷을 제한하는 틱 크기의 영향을 받기 때문에 가격의 불연속성이 어떻게 작용하는지 설명합니다.
이전 모델과 유사하지만 일정한 틱 크기의 이산 가격 그리드를 통합하는 모델이 도입되었습니다. 이 모델에서 지정가 주문은 시간과 가격을 기준으로 우선 순위가 지정되며, 이전 주문이 먼저 실행되고 낮은 가격의 주문이 높은 가격의 주문보다 먼저 실행됩니다. 강사는 일정한 가격으로 공급된 양과 시장 거래자가 그 가격 이하의 가격으로 얻을 수 있는 총액을 표시하기 위해 표기법을 소개합니다. 이 모델은 일반적으로 주문량이 많을수록 더 높은 가치를 나타낸다고 가정하며 이는 기대치를 계산할 때 고려됩니다. 강의는 이 모델에서 경쟁이 어떻게 작동하는지에 대한 설명으로 끝납니다.
비디오는 대기열과 같은 시스템에서 각 틱에서 지정가 주문이 공급되는 과정을 설명합니다. 각 가격 수준에서 마지막 주문을 제출하는 한계 거래자는 수익이 0인 반면, 동일한 가격 수준에서 주문을 제출하려는 다음 거래자는 더 이상 수익성이 없다고 생각합니다. 결과적으로 그들은 다음 틱으로 이동합니다. 이 프로세스는 공급 곡선이 계단 함수의 형태를 취하는 그래프를 사용하여 설명할 수 있습니다. 첫 번째 거래자는 일반적으로 예상되는 양의 이익을 달성하는 반면 마지막 거래자는 일반적으로 예상되는 이익이 0입니다.
강사는 지정가 주문서 시장에서 한계 주문에 대한 제로 수익 조건에 대해 설명합니다. 한계 이하 주문은 지정가 거래자의 예상 이익에 주문 실행 확률을 곱한 표시 비용 "c"와 동일한 양의 이익을 얻을 수 있습니다. 가격 수준 "ak"와 누적 깊이 "yk"를 연결하는 표현은 역선택 기간과 실행 위험 요소라는 두 가지 용어로 구성됩니다. 강사는 그래프에 표시 비용 "c"를 통합하고 시장에서 거래자를 모델링하기 위해 이진 및 연속 무작위 변수의 예를 제공합니다.
그런 다음 금융 시장 미시 구조의 균형에 대해 논의합니다. 연속 가격과 불연속 균형 모델이 사용되며 "a1"과 "a2"의 두 가격이 포함됩니다. "a1"에서의 깊이는 "qs"와 같고 "a2"에서의 누적 깊이는 "ql"과 같습니다. 노이즈 트레이더는 작은 구매, 큰 구매, 작은 판매 또는 큰 판매의 네 가지 확률로 동일한 거래 중 하나를 사용한다고 가정합니다. 투기꾼은 또한 "qs" 또는 "ql"의 두 단위 중 하나로만 거래합니다. 마지막으로 "a1" 및 "a2"의 가격은 거래의 특정 측면에서 각 주문 크기에 대해 예상되는 기본 값을 결정하기 위해 두 방정식을 충족해야 합니다.
발표자는 간단한 지정가 주문장 시장 모델에서 균형의 개념을 설명합니다. 균형은 시장에서 활동적인 참여자 그룹인 제한 거래자와 시장 거래자의 전략으로 구성됩니다. 제한 거래자는 이익이 없는 조건에 따라 "a1" 및 "a2"와 같은 가격을 설정하는 반면, 시장 거래자는 어떤 주문을 제출하고 최적으로 거래할 것인지에 대한 정보 또는 정보가 없는 조건 확률을 기반으로 결정합니다. 도출된 식은 평형 조건이 충족되어 이 모델을 평형 상태로 만든다는 것을 보여줍니다.
비디오는 소음 거래자의 전략의 불연속성으로 인해 불연속적인 가격 수준이 발생하여 가능한 주문 수준이 두 개뿐이고 사실상 가능한 이벤트 그룹이 두 개인 지정가 주문서 시장의 예에 대해 설명합니다. 정보가 없는 트레이더의 전략으로 인해 가격 영향은 긍정적입니다. 지수 분포에 따라 시장 주문 크기가 분포되는 또 다른 예를 소개합니다. 가격 영향 방정식은 주문 흐름의 정보성을 측정하는 일정한 가격 영향 요인인 람다를 가정합니다. 이 예는 중요하지만 비디오는 주로 시장 거래자의 행동을 고려할 때 지정가 주문서가 어떻게 형성되는지에 초점을 맞추고 축소된 형태의 분석을 제공합니다.
발표자는 제한 거래자에 대한 누적 깊이 "yk"를 기반으로 하는 "q"의 조건부 확률 밀도 함수(pdf)를 사용하여 조건부 기대값을 도출하는 방법을 설명합니다. 베이즈 규칙을 적용하여 연사는 제한 거래자가 자산의 "yk"번째 단위에 대해 설정하는 가격인 예상 기본 값 "v"를 계산하는 간단한 방법을 보여줍니다. 거래 규모 "q"의 조건부 pdf에 대한 최종 표현은 지수 분포를 사용하고 부품별 통합을 사용하여 선형 가격 영향 방정식을 도출합니다. 그러나 "세타"에 1을 곱하면 방정식의 내부 스프레드가 생성됩니다.
강사는 디스플레이 비용 모델 매개변수를 고려하여 틱 "ak"와 틱 "yk"의 누적 깊이 사이의 연결에 초점을 맞추면서 주문 기반 시장에 대한 논의를 마무리합니다. 강의는 디스플레이 비용의 영향과 사전 결정된 틱으로 시장에서 표현을 반전해야 할 필요성을 강조합니다. 강사는 고유한 정보 환경으로 인해 제한 거래자와 딜러에 대해 시장의 유동성 제공 역할이 다르고 결과적으로 시장 결과가 다르다는 것을 나타냅니다. 다음 강의에서는 거래자에게 지정가와 시장가 주문 중에서 선택할 수 있는 팔러 모델을 고려하여 동적 분석을 통해 틱 크기와 우선 순위 규칙이 시장 결과에 어떤 영향을 미치는지 살펴봅니다. 강사는 학생들이 연습할 수 있도록 교과서에서 몇 가지 연습 문제를 제공합니다.
정보에 입각한 거래자의 수의 함수로 표시되며, 정보가 있는 거래자의 수가 증가함에 따라 모든 투기자의 총 이익이 감소하는 반면 각 개별 투기자의 이익도 감소한다는 것을 보여줍니다.
연습 클래스 3, 파트 2(금융 시장 미시 구조)
연습 클래스 3, 파트 2(금융 시장 미시 구조)
강사는 Kyle의 모델과 유사하지만 딜러 대신 지정가 거래자가 있는 시장 모델인 글로싱 모델을 소개합니다. 이 모델에서 지정가 거래자는 지정가 주문을 제출하며 총 거래 규모 대기열에 대한 정보가 없습니다. 제한 거래자는 주문이 실행되었다는 사실에만 조건을 둘 수 있습니다. 결과적으로 이 모델의 가격은 차별적일 것입니다. 즉, 시장 주문을 제출하는 시장 거래자는 주문의 다른 부분을 다른 가격으로 실행할 것입니다.
이 모델을 분석하기 위해 강사는 시장에서 거래 규모의 분포 가정과 정보에 입각한 거래자가 선형 가격 영향 방정식을 생성하기 위해 어떻게 행동하는지에 대해 논의합니다. 그들은 제한 거래자가 이 행동에 영향을 미치지 않는다고 가정합니다. 그런 다음 강사는 마지막으로 거래된 단위에 대한 한계 가격의 예상 값을 조사하고 반복 기대의 법칙을 사용하여 어떻게 표현할 수 있는지 설명합니다. 그들은 또한 주어진 임계값보다 큰 조건부 거래 규모의 예상 가치를 나타냅니다.
다음으로 강사는 거래 규모가 일정 수준 이상인 경우 자산의 기대 가치를 찾는 방법을 설명합니다. 특정 값보다 큰 거래 규모에 대한 조건부 확률 밀도를 도출하고 이를 사용하여 조건부 기대값을 계산합니다. 이 과정은 거래 규모의 조건부 밀도와 관련하여 거래 규모의 적분을 취하는 것을 포함합니다. 그들은 최종 결과에 대해 두 가지 가능한 표현을 제시합니다.
강사는 거래 규모가 고정 수준 이상인 경우 조건부 밀도를 사용하여 기본 가치의 예상 가치를 찾는 방법을 추가로 설명합니다. 그들은 거래 확률, 거래 수익 및 표시 비용을 고려하여 제한 거래자의 총 예상 수익을 고려합니다. 제한 거래자는 경쟁적이라고 가정합니다. 거래 규모의 분포와 거래 규모에 따른 기본 가치의 분포를 고려하여 특정 단위의 가격과 시장의 깊이를 연결하는 표현이 도출됩니다.
그런 다음 비디오는 틱 크기를 가정하고 특정 값을 찾는 것에서 정보에 입각한 트레이더가 주어진 시장 제한에서 어떻게 행동할지 조사하는 것으로 이동합니다. 일부 거래자는 정보를 받고 다른 거래자는 정보를 얻지 못한다고 가정하고 정보가 있는 거래자는 확률 pi로 최적화합니다. 정보가 없는 거래자는 기하급수적 분포 크기에서 동일한 확률로 매수 또는 매도 주문을 제출합니다. 시나리오는 틱 크기가 없는 연속 지정가 주문장을 가정합니다. 강사는 분포 매개변수 시그마를 통해 이 설정에 대한 조건부 기대치를 찾을 수 있다는 교과서의 힌트를 제공합니다.
투기꾼의 거래 결정에 대한 기하학적 직관이 논의됩니다. 투기자는 가치가 별표로 표시된 최소 가격보다 높을 때 자산의 특정 부분을 구매하는 것을 목표로 합니다. 시장 거래자는 구매한 각 단위에 대해 차별적인 가격을 지불하면서 공급 곡선을 따라 올라갑니다. 정보에 입각한 트레이더를 위한 최적의 전략은 공급 곡선이 가치와 교차할 때까지 자산 가치의 비율에 따라 주문 규모를 제출하는 것입니다. 첫 단위 구매의 한계 비용은 공급 곡선의 한계 가격으로 제공되는 반면 한계 혜택은 자산 가치로 제공됩니다.
그런 다음 강사는 금융 시장 미시 구조에서 한계 수익과 한계 비용 간의 관계에 대해 논의합니다. 상인은 한계 비용이 가치보다 낮고 한계 가격이 한계 수입보다 낮은 한 단위를 구매할 것입니다. 비디오의 파트 B는 파트 A에서 논의된 개념과 영수익 조건을 사용하여 공급 곡선을 유도하는 데 중점을 둡니다. 제로 이윤 조건은 q번째 단위의 한계 가격이 근본적인 평가의 기대 가치와 같아야 한다는 것입니다. 시장 주문이 정보에 입각한 거래자에게서 나올 확률은 베이즈 규칙을 사용하여 결정할 수 있습니다.
거래 규모가 특정 값 이상인 경우 거래자에게 정보를 제공할 조건부 확률이 논의됩니다. 확률은 거래자가 정보를 얻을 무조건적 확률에 정보가 있는 거래자가 최소 해당 값의 구매 주문 크기를 제출할 확률을 곱하여 계산됩니다. 정보가 없는 거래자에 대한 유사한 확률이 분모에 포함되며 단순화하면 조건부 확률에 대한 표현이 여러 지수 용어로 구해집니다. 이 알파 값은 기본 가치의 조건부 기대치를 계산하는 데 필요하며, 이는 공급 곡선 또는 시장의 누적 깊이를 도출하는 데 도움이 됩니다.
비디오는 더 많은 정보를 가진 트레이더가 있거나 변동성이 증가할 때 마켓 북이 어떻게 얇아지는지에 대해 설명합니다. 정보에 입각한 거래가 이루어지면 딜러의 거래 비용이 증가하여 제한 거래자가 주문을 제출하려는 열망이 줄어듭니다. 마찬가지로 변동성이 증가하면 시장 심도가 감소하여 제한 거래자들이 주문 제출을 더 꺼리게 만듭니다. 이러한 개발에 포함된 수학은 상대적으로 간단하며 그 이면의 직관은 많은 모델에서 관찰된 것과 일치합니다.
또한 비디오는 정보가 풍부한 거래자들이 지정가 주문서에서 차별적인 가격으로 거래하거나 주문 규모를 공개하면서 딜러와 거래하는 것 사이에서 직면하는 선택을 탐구합니다. 주요 차이점은 가격이 형성되는 방식에 있습니다. 딜러는 총 거래 규모에 따라 가격을 조정하는 반면, 제한 거래자는 주문 규모가 특정 수준 이상일 때 가격을 조정합니다. 일반적으로 거래자는 강력한 정보 우위가 부족하다는 것을 전달하기 위해 딜러를 상대로 소액 주문을 거래하도록 선택해야 합니다. 반대로 지정가 거래자의 제한된 정보를 활용하고 딜러가 제공하는 것보다 더 나은 가격을 얻기 위해 지정가 주문서를 사용하여 대량 주문을 거래하는 방법을 선택해야 합니다.
또한 비디오는 정보가 풍부한 거래자들이 지정가 주문서에서 차별적인 가격으로 거래하거나 주문 규모를 공개하면서 딜러와 거래하는 것 사이에서 직면하는 선택을 탐구합니다. 주요 차이점은 가격이 형성되는 방식에 있습니다. 딜러는 총 거래 규모에 따라 가격을 조정하는 반면, 제한 거래자는 주문 규모가 특정 수준 이상일 때 가격을 조정합니다. 일반적으로 거래자는 강력한 정보 우위가 부족하다는 것을 전달하기 위해 딜러를 상대로 소액 주문을 거래하도록 선택해야 합니다. 반대로 지정가 거래자의 제한된 정보를 활용하고 딜러가 제공하는 것보다 더 나은 가격을 얻기 위해 지정가 주문서를 사용하여 대량 주문을 거래하는 방법을 선택해야 합니다.
마지막으로 강사는 지정가 주문서의 틱 크기에 대한 문제를 해결합니다. 이와 관련하여 틱 크기는 시장에서 허용 가능한 가격을 결정하는 특정 고정 가격 수준을 나타냅니다. 틱 크기가 클수록 트레이더는 잠재적으로 시장 트레이더를 희생시키면서 더 많은 이익 한도를 얻을 수 있습니다. 결과적으로 지정가 주문서에 제출하는 것은 딜러가 원하는 가격을 제시할 수 있는 딜러 시장에 비해 덜 매력적입니다.
강의 7, 파트 1: 시장 설계(금융 시장 미시 구조)
강의 7, 파트 1: 시장 설계(금융 시장 미시 구조)
이전 강의에서 연사는 클라우센의 모델을 중심으로 지정가 주문장 시장 또는 주문 주도 시장에 대해 재교육을 제공했습니다. 이 모델은 제한 거래자가 딜러와 유사하게 시장에서 유동성 공급자 역할을 하지만 정보의 불이익에 직면하기 때문에 접근 방식이 다르다는 점을 강조했습니다. 강의는 주문 주도형 시장에서 거래와 시장 환경에 영향을 미칠 수 있는 다양한 차원의 시장 설계를 소개했습니다. 이러한 차원에는 틱 크기, 우선 순위 규칙 및 딜러 포함이 포함됩니다. 연사는 이러한 차원을 이해하는 것이 효과적인 시장 규제에 매우 중요하며 그 효과는 강의에서 더 자세히 탐구할 것이라고 강조했습니다.
강의의 주요 초점은 주문 주도 시장의 역동적인 분석과 시장가 주문을 제출할지 지정가 주문을 제출할지에 대한 트레이더의 의사 결정 프로세스였습니다. 이 결정은 실제 시장에서 트레이더가 내리는 일반적인 결정입니다. 강의는 틱 크기의 규제와 시장 유동성 및 깊이에 미치는 영향에 대해 자세히 설명했습니다. 그러나 이러한 규제는 역효과를 가져 대리인의 인센티브를 왜곡하여 비효율적인 결과를 초래할 수 있기 때문에 잠재적인 의도하지 않은 결과도 강조했습니다. 지정가 주문서에 의해 생성된 공급 곡선이 거래가 발생할 때 거래자가 사용할 수 있는 정보를 나타내는 방법을 설명하는 데 그래픽이 사용되었습니다.
강사는 연속 틱이 있는 경쟁 시장에서 제한 거래자를 위한 제로 이익 라인의 개념에 대해 논의했습니다. 이 선은 제한 거래자가 이익이 발생하지 않도록 주문을 설정하는 가격을 나타냅니다. 그러나 불연속 틱을 사용하면 제한 거래자가 주문을 제출함에 따라 수익이 0인 라인이 이동하여 잠재적으로 긍정적인 수익을 창출할 수 있습니다. 시간 우선권이 있는 시장에서 지정가 주문서는 선착순으로 운영되며 이전 주문이 이후 주문보다 우선합니다. 결과적으로 특정 가격에서 이익이 없는 지점에 도달하면 더 이상 지정가 주문이 장부에 표시되지 않습니다.
그런 다음 시장에서 진드기 크기 감소의 영향을 조사했습니다. 틱 크기가 작을수록 가격이 더 미세한 증분으로 설정되며, 이는 기하학적으로 제한 거래자의 수익 잠재력 감소로 해석됩니다. 제한 거래자의 평균 이익이 감소하여 시장에 참여하는 제한 거래자의 수가 줄어들고 결과적으로 주문서의 깊이가 줄어듭니다. 입찰-매도 스프레드의 감소가 발생할 수 있지만 일반적으로 상당한 감소보다는 반올림 오류로 인해 미미합니다.
앞으로 강사는 틱 크기가 금융 시장의 미세 구조에 미치는 영향에 대해 논의했습니다. 틱 크기는 보안이 움직일 수 있는 최소 가격 증분을 나타냅니다. 틱 크기를 줄이면 매수-매도 스프레드가 좁아지고 유동성이 증가하지만 일부 제한 거래자를 시장에서 몰아낼 수도 있습니다. 결과적으로 시장 심도가 감소하고 거래 후 유동성 회복이 느려져 시장 탄력성에 영향을 미칩니다. 이러한 결론은 틱 크기가 1달러의 1/8에서 1/16으로 이동했을 때 NYSE에서 수행된 테스트에 의해 뒷받침되었으며 예측된 효과와 일치했습니다. 추가 토론을 촉진하기 위해 강사는 시장에서 시간 우선 순위의 역할에 대한 개방형 질문을 제기하고 HFT 101에 대한 Man Winner의 인용문을 포함했습니다.
그런 다음 시장 설계에서 틱 크기의 중요성과 가격 우선순위 대 시간 우선순위에 미치는 영향에 대해 논의했습니다. 틱 크기가 작을수록 시간 우선 순위에 비해 가격 우선 순위가 더 두드러집니다. 더 낮은 틱 크기는 두 가지 우선 순위의 균형을 맞추기 위해 활용될 수 있으며, 잠재적으로 빈도가 높은 거래자를 몰아내고 느린 거래자를 끌어들입니다. 강의는 또한 시간 우선 순위에 대한 대안으로 비율 할당을 소개했습니다. 비율 할당은 시장 주문이 수신될 때 크기에 비례하여 주어진 가격 수준에서 모든 지정가 주문에 주식을 할당합니다.
그런 다음 비디오는 경쟁 시장에서 비례 배분을 탐색했습니다. 이러한 시장에서 주어진 틱에서 주문을 제출한 마지막 지정가 거래자는 이익을 얻지 못합니다. 그러나 해당 틱 수준의 모든 트레이더는 동등하게 취급되므로 해당 틱에서 모든 트레이더의 총 이익은 0이 됩니다. 결과적으로 시장의 총 공급 곡선은 주어진 틱에서 더 큰 깊이를 나타냅니다. 그러나 반드시 특정 가격 수준에서 더 많은 수량을 사용할 수 있음을 의미하지는 않습니다.
비례 배분의 개념은 특히 단기 이자율을 위한 전자 선물 및 2년 만기 미국 국채 시장과 같은 시장에서 추가로 조사되었습니다. 비율 할당은 각 가격 수준에서 깊이를 향상시킬 수 있지만 제한 거래자의 이익을 낮추어 잠재적으로 시장에서 몰아낼 수 있습니다. 강의는 추가 유동성을 제공하기 위해 딜러가 주문 중심 시장에 도입되는 하이브리드 시장에 대해서도 다루었습니다. 그러나 이러한 포함은 제한 거래자가 딜러의 존재에 따라 행동을 조정하기 때문에 이점을 상쇄할 수 있습니다.
마지막으로 강사는 빨간색 표시와 가격 우선 순위가 있는 시장에서 딜러의 행동에 대해 논의했습니다. 지정가 거래자의 수익성을 검토한 결과 소액 주문은 이익을 내고 대량 주문은 손실을 입는 것으로 나타났습니다. 이러한 시나리오에서 딜러는 들어오는 시장 주문의 규모를 관찰하고 지정가 주문서에 제시된 가격을 개선하면서 손익분기점을 초과하는 가격을 제시해야 합니다. 그렇게 함으로써 딜러는 이익을 창출하고 잠재적으로 거래 실행을 향상시킬 수 있습니다.
또한 지정가 주문장 및 전체 시장 유동성에 대한 딜러의 영향이 해결되었습니다. 딜러는 지정가 주문서에 있는 가격보다 유리한 호가를 제시함으로써 이익을 얻을 수 있습니다. 그러나 이것은 그들이 수익성 있는 지정가 주문을 선택적으로 받아들이고 수익성이 없는 주문만 오더북으로 되돌려 보내는 것을 의미합니다. 그 결과 리미트 트레이더는 점차 시장에서 퇴출되고 딜러가 제공하는 유동성은 기존 리미트 트레이더가 제공하던 유동성을 대체하게 됩니다. 결과적으로 딜러를 추가하면 유리한 시장 상황에서 시장 유동성과 깊이가 감소합니다. 그러나 시장에 일종의 유동성 보험을 제공함으로써 불리한 시기에 유동성을 증가시킬 수 있습니다.
결론적으로 강의는 주문 중심 시장의 다양한 측면과 그 역학에 대해 조명했습니다. 틱 크기, 우선 순위 규칙, 시장 결과를 형성하는 딜러의 역할과 같은 시장 설계 차원을 이해하는 것의 중요성을 강조했습니다. 틱 크기의 규제가 시장 유동성, 깊이 및 제한 거래자의 행동에 미치는 영향을 조사했습니다.
강사는 틱 크기를 줄이면 입찰-매도 스프레드가 좁아지고 유동성이 증가할 수 있지만 일부 제한 거래자를 시장에서 몰아낼 수 있다고 강조했습니다. 이러한 시장 심도의 감소는 거래 후 유동성 회복 속도를 늦출 수 있으며 시장의 전반적인 탄력성에 영향을 미칠 수 있습니다. 틱 크기의 효과는 NYSE에서 수행된 실증적 테스트에 의해 뒷받침되어 예상되는 결과를 강화했습니다.
강의는 또한 가격 우선순위와 시간 우선순위 사이의 상호 작용을 탐구하면서 더 작은 틱 크기가 시간 우선순위보다 가격 우선순위의 중요성을 높인다는 점을 강조했습니다. 더 낮은 틱 크기는 두 가지 우선 순위의 균형을 맞추는 데 활용될 수 있으며, 잠재적으로 느린 거래자를 끌어들이는 동시에 고주파 거래자를 낙담시킵니다. 비례 배분은 시간 우선 순위의 대안으로 도입되어 각 가격 수준에서 깊이를 높일 수 있지만 제한 거래자의 이익을 줄일 수 있습니다.
주문 중심 시장에서 딜러의 역할은 또 다른 초점이었습니다. 딜러는 지정가 주문장에 있는 것보다 더 좋은 가격을 제시함으로써 이익이 되는 지정가 주문을 선별적으로 선택하고 이익이 나지 않는 주문은 주문장에 남겨둠으로써 이익을 얻을 수 있다는 것이 밝혀졌습니다. 결과적으로 딜러가 제공하는 유동성은 제한 거래자의 유동성을 대체하여 잠재적으로 시장 유동성과 깊이를 감소시킵니다. 그러나 딜러의 존재는 불리한 시장 상황에서 유동성 보험을 제공할 수 있습니다.
강의 전반에 걸쳐 주요 개념을 설명하고 이해를 돕기 위해 그래픽과 예제를 사용했습니다. 주문 중심 시장의 복잡성을 탐구함으로써 강의는 시장 역학, 거래자의 의사 결정 프로세스 및 시장 디자인 선택의 잠재적 결과에 대한 귀중한 통찰력을 제공했습니다.
지정가 주문장 시장, 틱 크기, 우선순위 규칙, 딜러의 역할에 대한 포괄적인 분석은 주문 중심 시장 설계 및 규제와 관련된 복잡함과 장단점에 대한 더 깊은 이해를 제공했습니다. 강의는 이러한 시장의 역동적인 특성과 시장 참가자 및 규제 기관에 미치는 영향에 대한 추가 탐구 및 토론의 토대가 되었습니다.
강의 7, 2부: LOB 시장 - 동적 분석(금융 시장 미시 구조)
강의 7, 2부: LOB 시장 - 동적 분석(금융 시장 미시 구조)
강의의 이 부분에서는 지정가 주문서(LOB) 시장의 동적 분석, 특히 유동성을 가져오거나 만드는 것과 시장 또는 지정가 주문을 제출하는 것 중에서 선택할 때 트레이더의 의사 결정 프로세스로 초점이 이동합니다. 강사는 시장가 주문이 즉각적인 실행을 제공하지만 현재 시장 가격으로 제공되는 반면 지정가 주문은 더 나은 가격에 대한 가능성이 있지만 비실행 위험을 수반하며 역선택에 취약하다는 점을 강조하면서 이러한 선택과 관련된 트레이드 오프에 대해 자세히 설명합니다.
시장 주문과 지정가 주문 사이의 선택에 대한 동적 분석을 검토하기 위해 두 가지 주목할 만한 모델이 소개됩니다. Christine Parlor의 모델과 Foucault의 모델입니다. 이러한 모델은 서로 다른 트레이더가 제출한 주문 유형을 이해하는 것을 목표로 역선택, 비실행 위험 및 지연에 대한 고려 사항이 다릅니다. 그러나 강사는 다양한 요인으로 인해 LOB 시장에 대한 포괄적인 동적 분석을 수행하는 것이 복잡함을 인정합니다.
강사는 금융 시장의 미시 구조에서 미래 에이전트 간의 동적 의존성에 대해 논의합니다. 오늘 지정가 주문을 제출하는 것의 매력은 실행 가능성 또는 이에 대해 거래할 미래 에이전트의 선택에 달려 있습니다. 이는 지정가 주문 제출이 미래 에이전트의 선택에 따라 달라지고 실행 확률에 따라 달라지는 도전적인 동적 루프를 생성합니다. 이 개념을 설명하기 위해 트레이더가 도착하여 자산 한 단위에 대해 제한 또는 시장 주문을 제출할지 여부를 결정하는 간단한 모델이 도입되었습니다. 선택은 지정가 주문이 실행될 확률에 영향을 받으며, 이는 1 미만이므로 의사 결정 프로세스가 지연됩니다.
강의에서는 비실행 위험을 고려하는 모델을 추가로 탐구합니다. 여기서 트레이더는 V + y로 평가됩니다. 거래자들이 자산에 대해 서로 다른 가치를 평가하지만 기본 가치 V에 대한 정보가 다르기 때문은 아닙니다. V는 자산의 기본 가치를 나타내며 모든 시장 참여자가 알고 있거나 알지 못합니다. 트레이더는 유동성 또는 위험 관리 목적으로 다른 평가를 지정합니다. 각 거래자는 0을 중심으로 일정 간격으로 균일하게 분포되고 거래자 간에 독립적인 신용 구성 요소에 대한 아이디어를 통합합니다. 제한 또는 시장 주문 실행의 평형 확률은 모델에서 찾는 미지의 역할을 하는 명시적 지연을 고려하여 결정됩니다.
이해를 돕기 위해 발표자는 LOB 시장에서 다양한 유형의 주문과 관련된 이익을 나타내는 4개의 선형 선을 그래픽으로 표시합니다. 합리적인 트레이더는 밸류에이션 Y를 기준으로 예상 이익을 극대화하는 주문 유형을 선택해야 합니다. Y가 높은 트레이더는 시장가 주문을 통해 즉시 매수를 선택하는 반면, 밸류에이션은 높지만 긴박감이 없는 트레이더는 위험을 감수할 수 있습니다. 더 나은 가격을 확보하기 위해 제한 주문. 반면에 밸류에이션이 낮은 트레이더는 자산 매도를 선호할 것입니다. 이 의사 결정 프로세스는 모든 트레이더가 가능한 최상의 가격으로 자산을 구매할 수 있는 기회를 갖도록 보장합니다.
최적의 거래 전략은 다양한 급매도 수준에 따라 논의됩니다. 자산 보유에 대한 평가가 매우 낮은 트레이더는 더 낮은 가격에 매도할 용의가 있는 반면, 적당히 낮은 평가를 받은 트레이더는 약간 더 높은 가격에 대한 대가로 더 긴 실행 기간의 위험을 감수할 수 있습니다. 매도 또는 매수할 다음 시장 주문의 확률은 Y의 분포, 평가의 신용 구성 요소 및 그래프의 중단점을 기반으로 계산할 수 있습니다. 강의는 평형 컷오프와 확률이 아직 결정되지 않았음을 인정합니다.
그런 다음 화자는 무차별점을 사용하여 균일 분포 및 y에 대한 컷오프 결정과 관련된 확률을 탐구합니다. 무차별 포인트는 두 가지 선택에서 예상되는 이익이 동일하기 때문에 거래자가 지정가 주문 매도 또는 지정가 주문을 제출하는 경향이 있는 평가를 나타냅니다. 화자는 단순화된 모델을 사용하여 시스템을 해결하고 평형을 찾는 방법을 보여줍니다. 예를 들어 -2에서 -0.4 사이의 극단적인 밸류에이션을 가진 트레이더는 매도를 위해 시장가 주문을 제출하고 1.4에서 2 사이의 높은 밸류에이션을 가진 트레이더는 매수를 위해 시장가 주문을 제출합니다. 지정가 주문의 체결 가능성은 낮지만 트레이더는 잠재적인 상당한 가격 개선 가능성으로 인해 위험을 감수할 의향이 있습니다.
또한 화자는 비실행 위험과 함께 모델에 역선택을 포함한다고 언급합니다. 그러나 이 두 가지 마찰이 서로 크게 상호 작용하지 않기 때문에 이 모델은 역선택(Clausten의 모델) 및 비실행 위험(Parlor의 모델)에 대한 이전 논의에서 이미 탐색된 것 이상의 실질적인 통찰력을 제공하지 않습니다. 연사는 시장 유동성과 깊이를 강화하기 위한 규제 노력이 의도하지 않은 결과를 초래할 수 있음을 경고합니다. 이는 강의 전반에 걸쳐 검토된 시장 설계의 다양한 측면에서 입증됩니다.
강의가 끝나갈 무렵 연사는 팔러 모델의 틀 내에서 지정가 주문과 시장가 주문에 부과되는 수수료의 효과를 탐구하면서 학생들이 연습할 과제를 제안합니다. 이 연습은 다양한 시장 메커니즘의 복잡한 역학 및 영향에 대한 추가 탐색 및 분석을 장려합니다. 또한 강의는 다가오는 메커니즘 설계 과정에 등록하는 것을 고려하도록 시청자를 초대하는 것으로 끝납니다. 이는 매력적인 시장 역학 및 설계 분야에 대해 더 배우고 논의할 내용이 있음을 나타냅니다.