Quantitative trading - страница 36

[MetaQuotes]

Лекция 5, часть 1: Детерминанты глубины, модель Кайла (микроструктура финансовых рынков)

Лекция 5, часть 1: Детерминанты глубины, модель Кайла (микроструктура финансовых рынков)

Лекция начинается с обсуждения детерминант глубины рынка и того, как размер сделки влияет на рыночные цены, опираясь на обсуждение детерминант спреда в предыдущей лекции. Основной рассматриваемый вопрос заключается в том, почему трейдеры должны платить больше при торговле большими суммами, а более крупные сделки обычно имеют больший спред и отодвигают цену дальше от эффективного уровня, что указывает на ограниченную глубину рынка.

Лекция знакомит с моделью Кайла, широко используемой в литературе по микроструктуре финансовых рынков, которая допускает гибкие размеры сделок. Упоминается, что вторая часть лекции будет посвящена эмпирической оценке факторов, влияющих на ликвидность, включая оценку влияния цены, глубины и доли информированной торговли.

В видео исследуются потенциальные факторы, которые объясняют явление увеличения оплаты за более крупные сделки, в том числе неправильный выбор, риск запасов и затраты на обработку заказов. Неблагоприятный выбор и риск запасов считаются допустимыми объяснениями ограниченной глубины рынка, поскольку дилеры не хотят открывать крупные позиции из-за связанного с этим риска и требуют от трейдеров более высоких премий. Однако в лекции проводится различие между затратами, уплачиваемыми дилерам, и затратами, уплачиваемыми на бирже, при обсуждении затрат на обработку заказов.

Также обсуждается взаимосвязь между рыночной властью, ограниченной глубиной рынка и издержками, связанными с несовершенной конкуренцией дилеров. Дилеры с несовершенной конкуренцией могут устанавливать более широкие спреды и получать прибыль от трейдеров, что приводит к более высоким спредам для любого заданного размера сделки по сравнению с дилерами с совершенной конкуренцией. Однако неясно, будет ли эта разница, порожденная несовершенной конкуренцией, больше или меньше при больших объемах торговли. Кроме того, в лекции признается, что затраты на обработку ордеров могут увеличиваться или уменьшаться в расчете на акцию в зависимости от того, платят ли трейдеры фиксированную комиссию или процентную комиссию. Сложность организации, клиринга или расчетов по крупным сделкам также может привести к более высоким транзакционным издержкам.

Затем лекция посвящена модели Кайла, которая объясняет связь между неблагоприятным отбором и глубиной рынка. В нем обсуждаются предположения относительно поведения трейдеров, подчеркивая, что действия трейдеров и то, информированы ли они или нет, могут повлиять на фундаментальную стоимость актива. Лектор объясняет ключевые аспекты модели Кайла, в частности, роль спекулянта, который стратегически выбирает размер своего ордера, чтобы минимизировать влияние на цену.

Обсуждаются допущения, сделанные в модели Кайла, в сравнении с моделью Шталя из предыдущего класса. В модели Кайла предполагается, что маркет-мейкеры нейтральны к риску и конкурентоспособны, получая нулевую прибыль. Дилеры наблюдают только за совокупным рыночным потоком и не могут отличить спекулятивные заказы от шумовых. Заказы обрабатываются партиями посредством аукциона звонков, а не непрерывного аукциона.

Спекулянт в модели Кайла имеет доступ к истинной стоимости актива и стратегически покупает определенное количество единиц, стремясь получить чистую прибыль. Цена, по которой сделка будет закрыта, спекулянт явно не наблюдает при выборе цены ордера. Шумовой трейдер в модели имеет случайный спрос, но не передает никакой информации о фундаментальной стоимости.

Лектор объясняет роль маркет-мейкеров в модели Кайла, где они получают нулевую прибыль и представляют график ценообразования. Рыночная цена определяется размером ордера трейдеров, и сделка совершается по рыночной цене. Модель стремится к равновесию, когда стратегия спекулянта основана на фундаментальной стоимости актива. Предполагается, что спекулянт использует линейную стратегию, при этом коэффициент бета определяет его агрессивность в реакции на рыночные новости. Маркет-мейкер знает стратегию спекулянта, оценивает вероятную стоимость актива из общего совокупного потока ордеров и извлекает связь между потоком ордеров и стоимостью актива.

В лекции обсуждается коэффициент влияния на цену, лямбда, и его роль в определении стратегии маркет-мейкера. Коэффициент оценивается как коэффициент регрессии размера сделки (q) на стоимость актива (v) и измеряет линейную зависимость между размером сделки и влиянием цены. Видео объясняет линейное уравнение ценообразования и то, как расстояние между реализованной ценой сделки и рыночной оценкой ex-ante линейно связано с размером сделки (q) с коэффициентом лямбда. Обратное значение лямбда служит мерой глубины рынка, показывающей, сколько сделок может быть проведено до того, как цена изменится на один доллар.

Также обсуждается мера информации, передаваемой размером сделки (q) в модели Кайла. Ожидание q представляет собой нейтральную информацию, а q минус ожидание q указывает на информацию, передаваемую размером сделки. Этот показатель можно использовать для оценки размера фундаментальной стоимости (v), при этом больший размер сделки (q) предполагает большее значение (v). Докладчик представляет альтернативную интерпретацию коэффициента путем нормализации всех переменных по их стандартным отклонениям, что упрощает понимание корреляции между фундаментальным значением (v) и размером сделки (q). Кратко описывается процесс получения результатов со слайдов с использованием условных функций плотности вероятности (PDF) и применения правила Байеса.

В лекции рассматривается вывод функции плотности вероятности (PDF) в модели Кайла с использованием правила Байеса. PDF получается путем умножения вероятности заданного значения фундаментальной стоимости (v) и вероятности заданного значения размера сделки (q) при заданном v, деленного на вероятность q. Объясняется, что все три PDF (фундаментальная стоимость, размер сделки с учетом фундаментальной стоимости и размер сделки) считаются нормальными распределениями, и лекция демонстрирует, как выразить их через среднее значение и дисперсию.

Обсуждается поиск оптимальной спекулятивной стратегии в модели Кайла. Спекулянту дается линейное уравнение ценообразования, которое подставляется в выражение для прибыли спекулянта, в результате чего получается квадратичное выражение количества проданных единиц (x) с уникальным максимумом. В лекции делается вывод о том, что оптимальная торговая стратегия для спекулянта определяется как бета, умноженная на разницу между фундаментальным значением (v) и расчетным значением (mu), где бета определяется как 1 на 2, умноженное на лямбда. Отмечается, что модель фокусируется на линейных стратегиях, а другие равновесия с нелинейными правилами ценообразования и торговыми стратегиями не исследуются из-за сложности вычислений.

В лекции обсуждается торговая стратегия спекулянтов в модели Кайла, подчеркивая, что спекулянты рассчитывают получить положительную среднюю прибыль. Конкурентные и нейтральные к риску посредники на рынке получают нулевую прибыль, в то время как шумовые трейдеры в среднем получают отрицательную прибыль. Однако в лекции упоминается, что отрицательная прибыль шумовых трейдеров может быть компенсирована прибылью в портфелях риска или потребностями в ликвидности, которые явно не моделируются. Модель считается завершенной после получения оптимальной стратегии ценообразования дилера с учетом торговой стратегии спекулянтов и решения торговой задачи спекулянтов с учетом стратегии ценообразования дилера. Параметр агрессивности (бета) и коэффициент влияния на цену (лямбда) выражаются через известные параметры модели, причем бета выше, когда фундаментальная стоимость актива менее волатильна.

В видео рассматриваются факторы, влияющие на прибыль спекулянта на единицу проданной единицы, и то, как это может привести к необходимости увеличения объемов торговли, чтобы компенсировать низкую прибыль. Когда прибыль на единицу невелика, предельные расходы и убытки от увеличения размера сделки и торговли по более неблагоприятным ценам относительно ниже. Глубина рынка, определяемая умножением на 2 стандартного отклонения спроса шумового трейдера (сигма u), деленного на стандартное отклонение фундаментального значения (сигма v), увеличивается при уменьшении количества инсайдерской торговли и увеличении количества шумовой торговли. Прибыль инсайдера увеличивается по мере увеличения числа шумных трейдеров на рынке и по мере того, как стоимость актива становится более волатильной. В лекции также рассматривается расчет остаточной дисперсии и ее зависимости от размера сделки (q).

В лекции рассматривается концепция остаточной дисперсии, которая представляет собой неопределенность, остающуюся на рынке относительно фундаментальной стоимости после рассмотрения всей информации, содержащейся в размере сделки. Условная дисперсия количественно определяет количество неизвестной информации, оставшейся после торговли, которая, как ожидается, будет ниже исходной неопределенности, поскольку размеры сделок передают информацию о фундаментальной стоимости. В модели Кайла спекулянт-инсайдер раскрывает половину своей информации, а общая глубина рынка ограничена из-за инсайдерской торговли. Модель описывается как более комплексная, чем модель Блума-Милгрэма, поскольку она позволяет исследовать влияние размера сделки. В отличие от модели Блума-Милгрэма, спекулянт в модели Кайла не является получателем цены.

Лектор подчеркивает значение модели Кайла в контексте рынков пакетных аукционов с дилерским посредником. Эта модель позволяет трейдерам выбирать желаемую позицию по заранее определенному ценовому графику, который влияет на цену, которую они получат. В лекции упоминаются возможные расширения модели для включения динамики, нескольких торговых раундов, бесконечных аукционов и дополнительных инсайдеров. Эти расширения вводят большую конкуренцию, повышенную агрессивность и большую ликвидность, что приводит как к открытию цены, так и к повышению ликвидности рынка.

В центре внимания лекции находятся расширения модели Кайла, рассмотрение динамических моделей с несколькими инсайдерами и роль дилеров как посредников. Общепризнано, что достижение как ликвидности, так и определения цены может оказаться сложной задачей из-за того, что спекулянты предпочитают рыночную власть и стремятся избежать конкуренции. В лекции исследуются последствия различных допущений, таких как несовершенная конкуренция среди дилеров, которая может привести к менее ликвидным рынкам и неэффективному ценообразованию, а также влияние не склонных к риску маркет-мейкеров, вносящих в модель проблемы с запасами. В конечном итоге модель Кайла представлена как более продвинутая и эффективная теоретическая база для анализа рынка по сравнению с моделью Шталя.

Лектор завершает обсуждение, подчеркивая, что модель Кайла обеспечивает надежную основу для понимания динамики рынка и анализа различных факторов, влияющих на рыночную ликвидность и ценообразование. Способность модели учитывать размер сделки и поведение различных участников рынка, таких как спекулянты, посредники и шумовые трейдеры, дает ценную информацию о реальных рыночных сценариях.

Кроме того, в лекции подчеркивается, что модель Кайла может быть дополнительно расширена для решения более сложной динамики и соображений. Например, включение нескольких инсайдеров может зафиксировать присутствие различных информированных трейдеров, конкурирующих на рынке. Кроме того, введение динамики в модель может учитывать изменяющиеся во времени факторы и эволюцию рыночных условий в течение нескольких торговых раундов. Эти расширения повышают реалистичность модели и обеспечивают более полное понимание рыночных результатов.

Лектор также признает, что достижение баланса между предоставлением ликвидности и определением цены является сложной задачей. Спекулянты, играющие решающую роль в обеспечении ликвидности, как правило, предпочитают рыночную власть и могут избегать конкуренции. Это неотъемлемое противоречие между ликвидностью и определением цены требует дальнейшего изучения и анализа для определения оптимальных рыночных структур и механизмов, которые способствуют достижению обеих целей.

В заключение, модель Кайла служит ценным инструментом для изучения микроструктуры рынка и понимания факторов, определяющих глубину рынка, ценообразование и ликвидность. Его способность улавливать влияние размера сделки, поведения участников рынка и роли посредников способствует всестороннему анализу финансовых рынков. Модель Кайла с возможностью расширения и уточнения продолжает оставаться важной теоретической основой для анализа рынка и направлением для будущих исследований в области финансовой экономики.

• 00:00:00 Лекция знакомит с детерминантами глубины рынка и с тем, как размер сделки влияет на рыночные цены, опираясь на обсуждение в предыдущей лекции детерминант спреда. Лекция знакомит с моделью Кайла, популярной моделью в литературе по микроструктуре финансовых рынков, которая допускает гибкие размеры сделок. В лекции также упоминается вторая часть лекции, которая будет охватывать эмпирическую оценку факторов, влияющих на ликвидность, включая оценку влияния цены и глубины, а также долю информированной торговли.
  
  
• 00:05:00 В лекции исследуется вопрос, почему трейдерам приходится платить больше, когда они хотят торговать большими суммами. Спред, как правило, больше для крупных сделок, и чем дальше цена уходит от эффективного уровня, что является определением ограниченной глубины рынка. Неблагоприятный выбор, риск запасов и затраты на обработку заказов — все это потенциальные факторы, которые могут объяснить это явление. Неблагоприятный выбор и инвентарный риск являются правильными объяснениями ограниченной глубины рынка, поскольку крупные позиции сопряжены с риском для дилеров и требуют от трейдеров более высоких премий. Однако, когда дело доходит до затрат на обработку заказов, лекция разделяет вопрос на два: затраты, которые трейдеры платят дилерам, и затраты, которые трейдеры платят бирже.
  
  
• 00:10:00 В видео обсуждается взаимосвязь между рыночной властью, ограниченной глубиной рынка и издержками, возникающими из-за несовершенной конкуренции дилеров, которая может позволить им устанавливать более широкие спреды и извлекать прибыль из трейдеров. Хотя верно то, что спрэд для любого данного размера сделки будет больше у дилеров с несовершенной конкуренцией, чем он был бы у дилеров с совершенной конкуренцией, неясно, будет ли эта разница, порожденная несовершенной конкуренцией, больше или меньше для больших размеров сделок. Кроме того, затраты на обработку заказов могут увеличиваться или уменьшаться в расчете на акцию в зависимости от того, должны ли трейдеры платить фиксированную комиссию или процентную комиссию. Крупные сделки также могут иметь более высокие транзакционные издержки из-за сложности организации, клиринга или расчетов по таким сделкам. Затем в видео представлена модель Кайла, которая объясняет, как неблагоприятный отбор связан с глубиной рынка.
  
  
• 00:15:00 Лектор обсуждает предположения, лежащие в основе поведения трейдеров. Они объясняют, что поведение трейдеров и то, информированы они или нет, могут повлиять на фундаментальную стоимость актива. Затем они переходят к обсуждению модели Кайла, в которой спекулянт торгует, используя крупный спекулятивный рыночный ордер с котировкой. Спекулянт будет стратегически выбирать размер своего ордера, чтобы уменьшить влияние на цену. Затем лектор объясняет допущения, сделанные в модели Кайла, и сравнивает их с моделью Шталя из последнего занятия.
  
  
• 00:20:00 Мы фокусируемся на модели Кайла, особенно на маркет-мейкерах, которые нейтральны к риску и конкурентоспособны, подразумевая, что они получат нулевую прибыль. Дилеры наблюдают только совокупный рыночный поток в данный период и не могут отличить спекулятивные приказы от шумовых приказов. Заказы обрабатываются партиями, так как у нас есть аукцион звонков, а не непрерывный аукцион, на котором заказы накапливаются в течение определенного периода времени. Спекулянты наблюдают истинную стоимость актива и покупают x единиц с чистой прибылью, равной v минус p. Важно отметить, что цена, по которой сделка будет закрыта, спекулянт явно не наблюдает, когда выбирает цену своего ордера. Шумовой трейдер в этой модели имеет случайный спрос, заданный u, который также является нормальным, без передачи информации о фундаментальном значении v.
  
  
• 00:25:00 Объясняется модель микроструктуры рынка Кайла, где маркет-мейкеры получают нулевую прибыль, а заданная цена сделки является ожидаемой стоимостью актива. Дилер представляет график цен, рыночная цена определяется размером ордера трейдеров, и сделка совершается по рыночной цене. Модель также ищет равновесие, при котором стратегия спекулянта основана на фундаментальной стоимости актива. Предполагается, что спекулянт использует линейную стратегию с некоторым коэффициентом бета, который определяет, насколько агрессивно он реагирует на новости на рынке. Маркет-мейкер знает стратегию спекулянта, извлекает связь между потоком ордеров и стоимостью актива и оценивает вероятную стоимость актива из общего совокупного потока ордеров.
  
  
• 00:30:00 Спикер рассказывает о коэффициенте влияния на цену и о том, как он определяет стратегию маркет-мейкера. Коэффициент лямбда оценивается как коэффициент регрессии q на v, который определяется ковариацией между двумя интересующими переменными, деленной на дисперсию регрессора q. Уравнение воздействия на цену показывает, что расстояние между реализованной ценой сделки и рыночной оценкой exante линейно зависит от размера сделки с коэффициентом лямбда. Обратное значение лямбда — это мера глубины рынка, которая говорит вам, сколько вы можете торговать до того, как цена изменится на один доллар. Кроме того, спикер объясняет, что в их версии модели, если q задается определенным выражением, а две их случайные величины v и u вместе являются нормальными, то v, зависящее от q, является нормальным с определенным ожиданием и дисперсией.
  
  
• 00:35:00 Докладчик обсуждает меру информации, которую передает размер сделки q в модели Кайла. Он объясняет, что ожидание q является нейтральной информацией, а q минус ожидание q является мерой информации, передаваемой размером сделки q. Эту меру можно использовать для определения величины v, при этом большое значение q указывает на большое значение v. Выступающий также предлагает альтернативный способ интерпретации коэффициента в уравнении, нормализуя все переменные по их стандартным отклонениям, что облегчает понимание корреляция между v и q. Кроме того, спикер кратко описывает, как получить результат из слайдов, используя условные PDF-файлы и применяя правило Байеса.
  
  
• 00:40:00 Лектор обсуждает, как получить функцию плотности вероятности (PDF) в модели Кайла с использованием правила Байеса. Он объясняет, что PDF определяется путем умножения вероятности заданного значения v и вероятности заданного значения q при заданном v, а затем деления результата на вероятность q. Лектор также утверждает, что все три функции распределения являются нормальными, и показывает, как выразить нормальное распределение через среднее значение и дисперсию. Он заключает, что график ценообразования является линейным, и находит лямбда-коэффициент влияния на цену, используя дисперсии v и u и бета-агрессивность трейдера.
  
  
• 00:45:00 Спикер обсуждает поиск оптимальной спекулятивной стратегии. Спекулянту дается линейное уравнение ценообразования мю плюс лямбда q, которое подставляется в выражение для прибыли спекулянта, в результате чего получается квадратичное выражение по х с уникальным максимумом. Установлено, что оптимальной торговой стратегией спекулянта является бета, умноженная на v минус мю, что равно 1 на 2 лямбды. Ограничение линейной стратегией показывает только одно равновесие; следовательно, другие равновесия с нелинейными правилами ценообразования и нелинейными торговыми стратегиями не рассматриваются из-за большей сложности вычислений. Докладчик также отмечает сходство между проблемой спекулянта и проблемой монополии в промышленной организации.
  
  
• 00:50:00 Лектор обсуждает торговую стратегию спекулянтов в модели Кайла, где спекулянт всегда рассчитывает получить в среднем положительную прибыль. Конкурентные и нейтральные к риску посредники на рынке всегда получают нулевую прибыль, в то время как шумные трейдеры — это те, кто проигрывает и получает отрицательную прибыль в ожидании. Однако эти потери могут быть компенсированы прибылью в портфеле рисков или удовлетворением их потребностей в ликвидности, которые явно не моделируются. Модель закрывается после получения оптимальной стратегии ценообразования дилера с учетом торговой стратегии спекулянтов, решения торговой проблемы спекулянтов с учетом стратегии ценообразования дилера и выражения как бета агрессивности трейдеров, так и коэффициента влияния цены лямбда в терминах известных параметров модели. Бета выше, когда фундаментальная стоимость актива не очень волатильна, а это означает, что прямая агрессивность увеличивается, когда сигма v мала.
  
  
• 00:55:00 В видео обсуждаются факторы, влияющие на прибыль спекулянта на единицу продаваемой продукции, и то, как это приводит к необходимости увеличения объемов торговли для компенсации низкой прибыли. Когда прибыль не очень велика, предельные расходы и убытки от увеличения размера сделки и торговли по более неблагоприятным ценам ниже. Глубина рынка определяется на 2 сигмы u по сравнению с сигмой v, и она увеличивается с уменьшением инсайдерской торговли и увеличением шума. Обнаружено, что прибыль инсайдера увеличивается по мере увеличения числа шумных трейдеров на рынке и по мере того, как стоимость актива становится более волатильной. Остаточная дисперсия и ее условие на q также вычисляются в видео.
  
  
• 01:00:00 Обсуждается остаточная дисперсия, которая представляет собой неопределенность, которая остается на рынке относительно фундаментальной стоимости с учетом всей информации, содержащейся в размере сделки. Условная дисперсия говорит нам, сколько мы еще не знаем после торговли, и она, очевидно, будет меньше, чем до торговли, потому что размеры сделок передают некоторую информацию о фундаментальной стоимости. В модели Кайла именно инсайдер-спекулянт раскрывает ровно половину своей информации, и в целом глубина рынка ограничена из-за инсайдерской торговли. Модель богаче, чем модель Блума-Милграма, и позволяет исследовать влияние размера сделки. Спекулянт в модели Кайла не является ценополучателем, как в модели Блума-Милгрэма.
  
  
• 01:05:00 Лектор обсуждает модель Кайла, которая является ценной моделью для рынков пакетных аукционов с посредником-дилером. Модель позволяет трейдерам выбирать, где они хотят быть в заранее определенном ценовом графике, и влияет на цену, которую они получат. Модель может быть расширена для добавления динамики, включения нескольких торговых раундов и бесконечных аукционов, а также добавления дополнительных инсайдеров. Добавление большего количества инсайдеров создает большую конкуренцию, повышенную агрессивность и большую ликвидность, что приводит как к открытию цены, так и к повышению ликвидности рынка.
  
  
• 01:10:00 Основное внимание уделяется расширениям модели Кайла для рассмотрения как динамических моделей с несколькими инсайдерами, так и роли дилеров в качестве посредников. Признано, что достижение как ликвидности, так и раскрытия цен может быть сложной задачей из-за того, что спекулянты предпочитают иметь рыночную власть и избегать конкуренции. Исследуются последствия различных допущений, в том числе несовершенная конкуренция среди дилеров, приводящая к менее ликвидным рынкам и неэффективности ценообразования, а также влияние не склонных к риску маркет-мейкеров, что вводит в модель проблемы с запасами. В конечном счете предполагается, что модель Кайла является более продвинутой, чем модель Столла, и может обеспечить эффективную теоретическую основу для анализа рынка.

[MetaQuotes]

Лекция 5, часть 2: Эмпирика неликвидности (микроструктура финансовых рынков)

Лекция 5, часть 2: Эмпирика неликвидности (микроструктура финансовых рынков)

Во время лекции профессор углубляется в оценку эмпирической неликвидности, распутывая вклад различных теоретических факторов в рыночную ликвидность. Это обсуждение основано на предыдущих обсуждениях эмпирических показателей ликвидности и теорий, объясняющих, как на ликвидность влияют такие факторы, как неблагоприятный выбор, стоимость заказа и риск запасов.

Для облегчения анализа профессор вводит обозначения для трех ключевых факторов: лямбда, которая представляет компонент неблагоприятного выбора коэффициента влияния на цену; бета, относящаяся к коэффициенту влияния на цену, связанному с риском запасов; и гамма, которая служит всеобъемлющим компонентом ликвидности. Данные, используемые в процессе оценки, включают цены сделок, чистый поток рыночных ордеров и знак ордера. Цель состоит в том, чтобы оценить влияние размера ордера и подписи конкретной сделки на рынок в целом.

Затем лектор исследует оценку влияния данной сделки на будущие цены сделок на финансовых рынках. Они используют модель Глостона Милгрэма, которая включает затраты на обработку заказов. Согласно этой модели цена сделки состоит из рыночной оценки и составляющей стоимости обработки заказа, которая зависит от направления торговли. Взяв первую разницу, можно получить изменение рыночной оценки, отражающее компонент неблагоприятного выбора, который включает в себя информацию из предыдущей сделки. Лектор демонстрирует, как эту информацию можно использовать для оценки будущих цен транзакций, в результате чего получается выражение, не содержащее ненаблюдаемых членов, за исключением шумового члена.

В дальнейшем лектор объясняет процесс оценки компонента неблагоприятного выбора и компонента затрат на обработку заказа по отдельности. Оценка проводится в два этапа. Первый этап включает в себя обнаружение того, что затраты на инвентаризацию или обработку заказов не зависят от количества проданных товаров. На втором этапе выполняется регрессия исключительно с учетом направления торговли и объема торговли. Лектор упоминает конкретный исследовательский документ, в котором используются данные о сделках с Нью-Йоркской фондовой биржи в начале 1980-х годов, предупреждая, что количество наблюдений в этом документе ограничено.

Кроме того, обсуждаются ограничения двухэтапной процедуры оценки, используемой в конкретной статье. В этой статье оцениваются только два фактора, способствующие неликвидности, без учета стоимости запасов. Лектор отмечает, что отделение стоимости запасов от компонентов неблагоприятного отбора сопряжено с трудностями, что делает невозможным определение коэффициентов по отдельности. Затем лектор подчеркивает, что поток заказов демонстрирует автокорреляцию, а введение разделенных заказов добавляет положительную степень автокорреляции к некоррелированному потоку заказов. Последующие исследователи попытались оценить все три компонента спреда, используя эту спецификацию, что привело к авторегрессионному процессу первого порядка, который изменил выражение в оценочном уравнении.

Спикер переходит к обсуждению исследования, в котором авторы оценили уравнение для 20 основных акций на Нью-Йоркской фондовой бирже. Исследование показало, что автокорреляция потока заказов на самом деле является скорее отрицательной, чем положительной. Они объяснили этот вывод стремлением дилеров немедленно избавиться от любых запасов, которые они могли накопить, а не дробить заказы. Исследование также показало, что стоимость заказа составляет более 60% спреда, подчеркивая важность стоимости заказа в управлении неликвидностью. Кроме того, одна треть спреда обусловлена проблемами с запасами дилеров, а 10% связаны с компонентом неблагоприятного отбора. Исследование также показало, что компонент неблагоприятного отбора наиболее силен по утрам.

Затем в лекции исследуется, как уравновешиваются проблемы неблагоприятного отбора и запасов в часы открытия и закрытия торгов. Утром рынок включает в себя всю накопленную информацию вне рыночных часов, включая новости и информацию, генерируемую рынками по всему миру. Это приводит к необходимости быстрого усвоения рынком значительного объема информации, влияющей на цены. Вечером трейдеры стремятся закрыть свои позиции до конца торгового дня, что существенно влияет на цены закрытия. Однако эта неэффективность быстро устраняется утром за счет торговли в нерабочее время, когда цены возвращаются к рыночной оценке, установленной до закрытия аукциона.

Кроме того, лектор обсуждает две статьи, в которых оценивается влияние сделок на цены и степень неблагоприятного отбора на финансовых рынках. Первая статья посвящена оценке импульсной реакции цен на сделки и обнаруживает значительный краткосрочный эффект, но меньший долгосрочный эффект из-за затрат на обработку заказов. Исследование подтверждает гипотезу о неблагоприятном отборе, так как влияние более выражено для менее ликвидных акций. Во втором документе используется модель для оценки вероятности информированной торговли, предполагающая процесс прибытия трейдеров, который включает как информированных, так и неинформированных трейдеров. Модель выявляет существенный неблагоприятный отбор на финансовых рынках.

Затем спикер углубляется в оценку вероятности информированной торговли (PIN) с использованием данных Нью-Йоркской фондовой биржи за период с 1983 по 1998 год. PIN представляет собой вероятность того, что любая данная сделка исходит от информированного трейдера. Оценка показывает, что средняя вероятность информированной торговли активами и акциями составляет примерно 19%, при этом 90% акций имеют вероятность информированной торговли от 10% до 30%. Однако для оставшихся 10% акций, особенно с небольшой капитализацией и нечастой торговлей, вероятность информированной торговли может быть намного выше. Кроме того, эта вероятность положительно коррелирует со спредом и волатильностью цен.

Кроме того, спикеры обсуждают, как вероятность информированной торговли выше на более анонимных рынках из-за сложности получения плохой репутации информированного трейдера. На таких рынках более склонны к торговле информированные трейдеры, что приводит к увеличению неликвидности. Раздел завершается кратким изложением тем, затронутых в лекции, с акцентом на важность стоимости заказа при определении стоимости ликвидности. Однако авторы напоминают зрителям, что стоимость заказа включает в себя различные факторы и что разные компоненты спреда могут иметь разные объяснения.

Наконец, ведущий упоминает сообщение в блоге, в котором рассказывается об инциденте, когда цена на нефть резко упала до отрицательных значений весной 2020 года из-за ограничений на физические запасы нефти в хранилищах. Кроме того, ведущий рекомендует обратиться к главе 4 учебника, в которой представлены варианты модели Кайла и упражнения для дальнейшей практики. Наконец, дается предварительный обзор предстоящей недели, который сосредоточен на различиях между рынками дилеров и рынками лимитных ордеров, а также на том, как трейдеры и регулирующие органы могут использовать неоднородность для достижения желаемых результатов.

• 00:00:00 Профессор обсуждает эмпирическую оценку неликвидности, анализируя влияние различных теоретических факторов на рыночную ликвидность. Лекция основана на предыдущих дискуссиях об эмпирических показателях ликвидности и теориях, объясняющих, как на ликвидность влияют такие факторы, как разнообразный выбор, стоимость заказа и складской риск. Профессор вводит обозначения для трех факторов: лямбда, относящаяся к компоненту неблагоприятного выбора коэффициента воздействия на цену; бета, которая относится к коэффициенту влияния на цену, связанному с риском запасов; и гамма, всеобъемлющий компонент ликвидности. Используемые данные включают цены транзакций, чистый поток рыночных ордеров и знак ордера. Цель состоит в том, чтобы оценить влияние размера ордера данной сделки и знака на рынке.
  
  
• 00:05:00 Лектор обсуждает, как оценить влияние данной сделки на будущие цены сделок на финансовых рынках. Используя модель Глостона Милгрэма с затратами на обработку заказов, цена сделки определяется рыночной оценкой плюс компонент затрат на обработку заказов, который зависит от направления торговли. Принимая первое различие, изменение рыночной оценки будет дано компонентом неблагоприятного выбора, который включает информацию, содержащуюся в транзакции t минус одна. Лектор объясняет, как эту информацию можно использовать для оценки цен будущих транзакций, и показывает полученное выражение, которое не содержит ненаблюдаемых членов, за исключением шумового члена.
  
  
• 00:10:00 Лектор рассказывает, как оценить отдельно две составляющие - составляющую неблагоприятного отбора, которая зависит от направления текущей торговли, и составляющую затрат на обработку ордера, которая зависит от изменения направления торговли. Лектор объясняет, как оценка проходит в два этапа, начиная с обнаружения того, что затраты на инвентаризацию или обработку заказов не зависят от объема торговли, а затем оценивая вторую регрессию, рассматривая только направление торговли и объем торговли. В обсуждаемом документе используются транзакции с Нью-Йоркской фондовой биржи с начала 1980-х годов, и лектор предупреждает, что количество наблюдений в этой статье ограничено.
  
  
• 00:15:00 Лектор обсуждает ограничения двухэтапной процедуры оценки, использованной в статье, в которой оцениваются только два фактора, лежащих в основе неликвидности, без учета стоимости запасов. Они объясняют, что затраты на запасы нельзя легко отделить от компонентов неблагоприятного отбора, что делает невозможным определение коэффициентов по отдельности. Лектор переходит к обсуждению того, как происходит автокорреляция потока заказов, причем разделенные заказы добавляют некоторую положительную степень автокорреляции к некоррелированному потоку заказов. Позже исследователи попытались оценить все три компонента спреда, используя эту спецификацию, что привело к авторегрессионному процессу первого порядка, который при использовании изменяет выражение в нашем оценочном уравнении.
  
  
• 00:20:00 Спикер обсуждает исследование, в котором авторы оценили уравнение для 20 основных акций на Нью-Йоркской фондовой бирже и обнаружили, что автокорреляция в потоке ордеров является отрицательной, а не положительной. Основной движущей силой автокорреляции заказов является не дробление заказов, а скорее желание дилеров немедленно избавиться от любых запасов, которые у них остались. Исследование также показало, что стоимость заказа составляет более 60% спреда, неликвидность в основном обусловлена стоимостью заказа, и одна треть спреда обусловлена проблемами с запасами дилеров, а 10% спреда обусловлена неблагоприятными факторами. компонент выбора. Наконец, исследование показало, что компонент неблагоприятного отбора наиболее силен по утрам.
  
  
• 00:25:00 В лекции обсуждается, как уравновешиваются проблемы неблагоприятного отбора и запасов в часы открытия и закрытия торгов. Утром рынок раскрывает всю информацию, которая была накоплена в нерабочее время. Акции многих компаний торгуются в других странах мира, и есть новости и информация, генерируемые рынками по всему миру. Это означает, что к моменту открытия рынка большое количество накопленной информации должно быть включено в цены. Вечером трейдеры стараются раскрутить свои позиции ближе к концу торгового дня, и это существенно влияет на цены закрытия. Однако эта неэффективность быстро устраняется утром, когда торги в нерабочее время возвращают эти цены обратно к рыночной оценке, установленной до аукциона закрытия.
  
  
• 00:30:00 Лектор обсуждает две статьи, в которых оценивается влияние сделок на цены и величина неблагоприятного отбора на финансовых рынках. В первой статье оценивается импульсная реакция цен на сделки и обнаруживается, что существует краткосрочный эффект, который может быть значительным, но долгосрочный эффект меньше из-за затрат на обработку заказов. Влияние сильнее для менее ликвидных акций, что подтверждает гипотезу о неблагоприятном отборе. Во втором документе используется модель для оценки вероятности информированной торговли и предполагается, что процесс прибытия трейдеров включает информированных и неинформированных трейдеров. Модель показывает, что неблагоприятный отбор играет важную роль на финансовых рынках.
  
  
• 00:35:00 Спикер рассуждает о том, как оценивают вероятность осознанной торговли по данным NYSE за 1983-1998 гг. Вероятность информированной торговли (PIN) — это вероятность того, что любая данная сделка исходит от информированного трейдера. По их оценкам, средняя вероятность информированной торговли активами и акциями составляет около 19%, при этом 90% акций имеют вероятность информированной торговли от 10% до 30%. Однако для оставшихся 10% акций, особенно акций с малой капитализацией, которые редко торгуются, вероятность информированной торговли может быть намного выше и положительно коррелирует со спредом и волатильностью цен.
  
  
• 00:40:00 Спикеры обсуждают вероятность информированной торговли и то, насколько она выше на более анонимных рынках, потому что информированному трейдеру труднее заработать плохую репутацию. Репутация может привести к невыгодным ценам для трейдеров. Авторы обнаружили, что информированные трейдеры с большим энтузиазмом торгуют на более анонимных рынках, что делает эти рынки более неликвидными из-за роста информированной торговли. Раздел завершается кратким изложением тем, затронутых в лекции, включая важность стоимости заказа при определении стоимости ликвидности. Тем не менее, авторы напоминают зрителям, что стоимость заказа является совокупностью различных затрат, и могут быть разные факторы, которые явно объясняют разные части спреда.
  
  
• 00:45:00 Ведущий обсуждает запись в блоге об инциденте, при котором цена на нефть упала до отрицательных значений весной 2020 года из-за ограничений по физическим запасам нефтехранилищ. Он также рекомендует посмотреть главу 4 учебника, в которой предлагаются варианты модели Кайла и упражнения для ее отработки. Наконец, он предсказывает, что на следующей неделе основное внимание будет уделено различиям между рынками дилеров и рынками лимитных ордеров, а также тому, как трейдеры и регулирующие органы могут использовать неоднородность для достижения желаемых результатов.

[MetaQuotes]

Лекция 6: Рынки книги лимитных ордеров (микроструктура финансовых рынков)

Лекция 6: Рынки книги лимитных ордеров (микроструктура финансовых рынков)

Лекция посвящена микроструктуре финансовых рынков и углубляется в различие между дилерскими рынками и рынками, управляемыми заказами. На дилерских рынках посредник выступает в качестве посредника и предоставляет ценовые котировки, фактически выступая в качестве представителя для всех транзакций. С другой стороны, рынки, управляемые ордерами, работают по-другому, когда все участники размещают свои ордера в книге лимитных ордеров. Затем рыночные ордера могут получить прямой доступ к ликвидности из этой книги без необходимости в специальном дилере. Этот технологический сдвиг привел к появлению онлайновой или электронной торговли, где заказы могут автоматически сопоставляться и маршрутизироваться с использованием электронных систем.

В видео подробно рассказывается о различиях между дилерскими рынками и рынками, управляемыми заказами. Для рыночных трейдеров, размещающих рыночные ордера, различие между двумя типами рынков может быть несущественным. Однако трейдеры, которые предпочитают размещать лимитные ордера, берут на себя роль, аналогичную дилерам. Обеспечивая рыночную ликвидность, эти трейдеры с лимитными ордерами сталкиваются с риском неисполнения и риском задержки, с которыми не сталкиваются дилеры. На рынках, управляемых ордерами, у трейдеров есть выбор между рыночными ордерами и лимитными ордерами, чего нет на дилерских рынках. Несмотря на дополнительные риски, лимитные ордера часто предпочтительнее, поскольку они предлагают трейдерам более выгодную цену за свои сделки, даже если они должны принять на себя потенциальные риски неисполнения и задержки.

Видео продолжает объяснять концепцию и выбор между рыночными ордерами и лимитными ордерами на рынке, управляемом ордерами. Рыночные ордера исполняются по цене предложения, а лимитные ордера исполняются по цене предложения. Лектор подчеркивает самобалансирующийся характер рынков и то, как выбор между рыночными и лимитными ордерами может повлиять на глубину и ликвидность книги лимитных ордеров. В видео обсуждается, как меняется стоимость подачи лимитного ордера в зависимости от насыщенности рынка. На насыщенном рынке стоимость выше, но выгода становится более значительной, когда рынок скудный. Лекция знакомит с моделью Glosten 1994 года, которая исследует, как цены определяются на рынке, управляемом заказами, и как лимитные трейдеры устанавливают свои цены, обеспечивая эффективность цен. Кроме того, видео затрагивает определение глубины книги лимитных ордеров и то, как трейдеры принимают решения о получении или предоставлении ликвидности.

Двигаясь вперед, видео углубляется в состав книги лимитных ордеров с конкурирующими трейдерами для одной стороны рынка, уделяя особое внимание лимитным ордерам на продажу и рыночным ордерам на покупку. Как только книга лимитных ордеров построена, создается ценовой график, и рыночные трейдеры сталкиваются с этим графиком. Цены корректируются в зависимости от объема, а предельная цена покупки определенного количества активов определяется как цена, по которой произошла последняя сделка. Общая сумма, уплаченная за покупку объема q, получается путем интегрирования предельной цены по всем совершенным сделкам, а производная от этой общей суммы платежа по отношению к q дает предельную цену p, простую от q.

В видеоролике представлена модель процесса принятия решений рыночным трейдером на рынке лимитного стакана заявок. Модель предполагает наличие одного рыночного трейдера за период, обозначенного как «i». Рыночный трейдер определяет размер своего ордера на покупку, обозначаемого как «q», приравнивая свою предельную оценку дополнительной единицы актива к предельной цене этой единицы. Предельная оценка представляет собой норму замещения денег и активов трейдера, называемую «тета i от q». В видео объясняется, что для крупных сделок требуется больше капитала, что приводит к дополнительным затратам на покупку большего количества активов. В результате эффективная готовность платить за дальнейшие единицы снижается.

Спикер обсуждает, как состояние q связано с фундаментальной стоимостью актива в микроструктуре финансовых рынков. Хотя это и не указано явно, модель предполагает, что более высокая оценка сделки данного размера предполагает более высокую стоимость актива. Видео объясняет, как лимитные трейдеры размещают лимитные ордера на конкурентной основе, но исполняются только в том случае, если рыночный трейдер размещает ордер, равный или больший по размеру. Однако, поскольку лимитные трейдеры не имеют доступа ко всей информации, они знают, что если их ордер будет исполнен, то его размер будет не меньше их указанного размера, но не может быть больше.

Видео подробно рассматривает ценообразование лимитных ордеров, объясняя, что цена, установленная лимитным трейдером за q-ю единицу актива на рынке книги лимитных ордеров, является условным ожиданием фундаментальной стоимости актива при условии, что размер ордера составляет не менее кв. Это создает внутренний спред между ценами покупки и продажи, поскольку размер ордера приближается к нулю, что приводит к разрыву из-за обусловленности. В видео подчеркивается, что лимитные трейдеры всегда получают прибыль от продажи последних единиц, поскольку их цены дают нулевую среднюю прибыль между различными случаями больших размеров ордеров и оптимистичными новостями о фундаментальной стоимости рыночного трейдера. Однако предельная цена для первого актива может быть ниже этой, а может и не быть.

Затем лектор обсуждает условия, которым должны удовлетворять лучшие котировки спроса и предложения на рынке книги лимитных ордеров. Эти котировки зависят от готовности рыночных трейдеров покупать и продавать, но они не могут зависеть от конкретных объемов покупки или продажи. Это условие создает внутренний спред, который представляет собой разницу между лучшей ценой предложения и лучшей ценой предложения. Лектор также объясняет, как в игру вступает дискретность цен, поскольку цены часто привязаны к размеру тика, который ограничивает количество недорезов между конкурентами.

Чтобы еще больше проиллюстрировать концепции, лектор представляет модель, похожую на предыдущую, но включающую дискретную ценовую сетку с постоянным размером тика. Модель предполагает, что лимитные ордера имеют приоритет как по времени, так и по цене, при этом ордера, размещенные первыми, исполняются первыми, а лимитные ордера с более низкими ценами исполняются раньше, чем с более высокими ценами. Лектор вводит обозначения для представления суммы, поставляемой по определенной цене, и общей суммы, которую рыночный торговец может получить по ценам, не превышающим определенную цену. В модели также учитывается, что более крупные заказы обычно указывают на более высокие оценки, что влияет на расчет ожиданий. Лекция завершается объяснением того, как конкуренция функционирует в рамках модели.

Затем в лекции объясняется процесс подачи лимитных ордеров на каждом тике в системе, похожей на очередь. Маржинальный трейдер, который размещает последний ордер на каждом ценовом уровне, получает нулевую прибыль, в то время как следующий трейдер, пытающийся разместить ордер на том же ценовом уровне, больше не считает его прибыльным и переходит к следующему тику. Этот процесс можно проиллюстрировать с помощью графика, на котором кривая предложения напоминает ступенчатую функцию. Первый трейдер обычно получает ожидаемую положительную прибыль, а последний трейдер обычно получает нулевую ожидаемую прибыль.

Лектор переходит к обсуждению условия нулевой прибыли для маржинальных ордеров на рынке книги лимитных ордеров. Инфрамаржинальные ордера могут приносить положительную прибыль, исходя из ожидаемой прибыли лимитного трейдера, умноженной на вероятность исполнения ордера, которая равна стоимости отображения "c". Выражение, связывающее уровень цены «ak» и кумулятивную глубину «yk», состоит из двух компонентов: условия неблагоприятного отбора к цене и компонента риска исполнения. Лектор включает отображаемую стоимость «с» в график и приводит примеры бинарных и непрерывных случайных величин для моделирования трейдеров на рынке.

Затем вводится понятие равновесия в микроструктуре финансового рынка. Используется модель с непрерывными ценами и дискретным равновесием, в которой две цены, «a1» и «a2», определяются так, что глубина «a1» равна «qs», а кумулятивная глубина «a2» равна на "ql." Предполагается, что шумовой трейдер использует одну из четырех сделок с равной вероятностью: мелкая покупка, крупная покупка, мелкая продажа или крупная продажа. Спекулянт также торгует только одной из двух единиц: «qs» или «ql». Наконец, цены «а1» и «а2» должны удовлетворять двум уравнениям, чтобы определить ожидаемую фундаментальную стоимость для каждого размера ордера на конкретной стороне сделки.

Докладчик объясняет концепцию равновесия в простой модели рынка книги лимитных ордеров. Равновесие охватывает стратегии обеих групп активных игроков на рынке: лимитных трейдеров и рыночных трейдеров. Лимитные трейдеры устанавливают цены, такие как «a1» и «a2», исходя из условия нулевой прибыли, в то время как рыночные трейдеры решают, какие ордера подавать и торговать оптимально, в соответствии с условными вероятностями информированности или неинформированности. Полученные выражения демонстрируют, что условия равновесия выполняются, что делает данную модель равновесной.

Далее в видео обсуждаются примеры рынков книги лимитных ордеров. В одном примере дискретные уровни цен возникают из-за дискретности стратегий шумовых трейдеров, в результате чего возможны только два возможных уровня ордеров и фактически две возможные группы событий. Влияние на цену положительное из-за стратегии неосведомленных трейдеров. Вводится еще один пример, когда размеры рыночных ордеров подчиняются экспоненциальному распределению. Уравнение воздействия на цену предполагает, что лямбда умножается на х для некоторого коэффициента влияния постоянной цены лямбда, который измеряет информативность потока заказов. Несмотря на то, что этот пример важен, видео в основном фокусируется на том, как формируется книга лимитных ордеров на основе поведения рыночных трейдеров, и представляет анализ в сокращенной форме.

Докладчик объясняет, как получить условное ожидание, используя условную функцию плотности вероятности (PDF) для «q», которая основана на кумулятивной глубине «yk» для лимитных трейдеров. Применяя правило Байеса, выступающий демонстрирует простой метод расчета ожидаемой фундаментальной стоимости «v», которая представляет собой цену, которую лимитный трейдер установил бы за «yk-ю» единицу актива. Окончательное выражение для условной PDF размеров сделок «q» включает экспоненциальное распределение, а интегрирование по частям используется для получения линейного уравнения воздействия на цену. Включение фактора «1/тета» дает внутренний разброс уравнения.

Лекция завершается подведением итогов связи между уравнением, связывающим тик «ak» и кумулятивной глубиной на тике «yk» на рынке с заранее заданными тиками с учетом параметров модели стоимости отображения. В лекции подчеркивается влияние стоимости отображения и необходимость инвертировать выражение на рынке с заранее определенными тиками. Лектор указывает, что роль предоставления ликвидности различается для лимитных трейдеров и дилеров из-за их различных информационных сред, что приводит к разным рыночным результатам. В следующей лекции будет рассмотрено, как размер тика и правила приоритета влияют на рыночные результаты с помощью динамического анализа, который рассматривает салонную модель, в которой трейдеры могут выбирать между лимитными ордерами и рыночными ордерами. Преподаватель предлагает практические вопросы из учебника для студентов, чтобы еще больше закрепить их понимание.

Лектор начинает с введения понятия размера тика, которое относится к минимальному приросту цены, при котором ценные бумаги могут котироваться или продаваться. Размер тика играет решающую роль в микроструктуре рынка, поскольку он влияет на детализацию ценовых уровней и потенциальную прибыльность лимитных трейдеров. Меньший размер тика позволяет использовать больше ценовых уровней и более точную ценовую дифференциацию, что может привести к усилению конкуренции и более узким спредам на рынке. С другой стороны, больший размер тика может привести к меньшему количеству ценовых уровней и более широким спредам.

Далее в лекции исследуется влияние размера тика на результат равновесия на рынке книги лимитных ордеров. Модель предполагает, что у трейдеров есть выбор между размещением лимитных или рыночных ордеров. Лимитные ордера имеют приоритет над рыночными ордерами, то есть они исполняются первыми на данном уровне цены. Лектор объясняет, что размер тика влияет на количество лимитных ордеров, которые можно выставить и исполнить на каждом ценовом уровне.

Докладчик представляет салонную модель для анализа динамического взаимодействия между лимитными и рыночными ордерами. В этой модели трейдеры чередуют размещение лимитных и рыночных ордеров в зависимости от результатов предыдущего раунда. Лекция посвящена случаю, когда размер тика мал по отношению к стандартному отклонению изменения фундаментальной стоимости. В этом сценарии равновесный исход характеризуется стабильной ценой, где лимитные ордера доминируют над рыночными из-за их приоритета.

Лектор объясняет, что стабильность равновесной цены возникает благодаря механизму обратной связи. Когда трейдер замечает, что книга лимитных ордеров тонкая, что указывает на низкую ликвидность, он с большей вероятностью отправит лимитный ордер. Это увеличение лимитных ордеров повышает ликвидность на рынке, привлекая больше рыночных ордеров и усиливая доминирование лимитных ордеров. И наоборот, когда портфель лимитных ордеров толстый, что указывает на высокую ликвидность, трейдеры более склонны размещать рыночные ордера, уменьшая преобладание лимитных ордеров.

В лекции подчеркивается, что размер тика играет решающую роль в этом механизме обратной связи. Чем меньше размер тика, тем больше ценовых уровней, что обеспечивает более точную дифференциацию и более эффективный процесс обратной связи. Это приводит к более стабильной равновесной цене и более узким спредам. Напротив, больший размер тика ограничивает количество ценовых уровней, снижая эффективность механизма обратной связи и потенциально приводя к менее стабильному равновесию с более широкими спредами.

Лектор также обсуждает влияние правил приоритета на рыночные результаты. Правила приоритета определяют порядок исполнения ордеров на данном уровне цен. В лекции представлены два правила приоритета: приоритет цены и времени и приоритет пропорциональности. В соответствии с приоритетом цена-время самый ранний поданный ордер на данном уровне цены исполняется первым. При пропорциональном приоритете ордера на заданном уровне цен исполняются пропорционально их размеру.

Спикер объясняет, что правила приоритета могут влиять на результаты рынка, влияя на поведение трейдеров. Приоритет цены и времени побуждает трейдеров размещать заказы раньше, чтобы получить приоритет, что может привести к более высокому уровню отображаемой ликвидности на рынке. Пропорциональный приоритет, с другой стороны, стимулирует трейдеров размещать более крупные ордера, чтобы получить большую долю выполненного объема.

Лекция завершается акцентом на взаимосвязь между размером тика и правилами приоритета при определении рыночных результатов. Выбор размера тика влияет на количество ценовых уровней и эффективность механизма обратной связи, а правила приоритета влияют на поведение трейдеров и распределение исполненного объема. Оба фактора играют значительную роль в формировании динамики рынка и обеспечении ликвидности на рынке книги лимитных заявок.

Студентам предлагается продолжить изучение этих тем с помощью чтения и практических упражнений, чтобы углубить свое понимание микроструктуры рынка и ее последствий для торговых стратегий и результатов рынка.

• 00:00:00 В этом разделе лекции, посвященном микроструктуре финансовых рынков, объясняется, что на дилерских рынках есть посредник, который указывает цены и служит представителем для всех транзакций. С другой стороны, на рынках, управляемых ордерами, все участники рынка подают свои ордера в книгу лимитных ордеров, а рыночные ордера берут ликвидность из этой книги без необходимости в специальном дилере. Этот сдвиг в технологии привел к появлению этих рынков, где вся торговля происходит онлайн или в электронном виде, а заказы могут сопоставляться и направляться с помощью автоматических электронных систем.
  
  
• 00:05:00 В видео рассказывается, чем рынки, управляемые ордерами, или рынки книги лимитных ордеров, отличаются от рынков дилеров. Для рыночных трейдеров, размещающих рыночные ордера, нет существенной разницы между двумя рынками. Однако трейдеры, размещающие лимитные ордера, берут на себя роль дилеров, обеспечивая рыночную ликвидность и подвергаясь риску неисполнения и риску задержки, с которыми не сталкиваются дилеры. На рынках, управляемых ордерами, любой трейдер может выбирать между рыночным ордером и лимитным ордером, что является новым выбором, которого нет на дилерских рынках. Предпочтение отдается лимитным ордерам, поскольку они дают трейдерам более выгодную цену за свою сделку, даже если им приходится принимать на себя риск неисполнения и задержки.
  
  
• 00:10:00 Видео объясняет концепцию и выбор между рыночными ордерами и лимитными ордерами на рынке, управляемом ордерами. Рыночные ордера будут покупать актив по цене предложения, а лимитные ордера будут покупать по цене предложения. Видео подчеркивает самобалансирующееся свойство рынков и то, как выбор трейдеров между рыночными и лимитными ордерами может повлиять на глубину и ликвидность книги лимитных ордеров. Это подчеркивает, что стоимость размещения лимитного ордера выше на насыщенном рынке, в то время как выгода значительна, когда рынок невелик. Видео представляет модель Glosten 1994 года, которая исследует, как цены определяются на рынке, управляемом ордерами, и как лимитные трейдеры устанавливают свои цены, следя за тем, чтобы цены были эффективными. Это также касается того, как определяется глубина книги лимитных ордеров и как трейдеры выбирают между получением и созданием ликвидности.
  
  
• 00:15:00 Мы узнаем о составе книги лимитных ордеров с конкурирующими трейдерами для одной стороны рынка, в которой лимитные ордера предназначены для продажи, а рыночные ордера - для покупки. Как только эта книга составлена, создается график цен, и рыночные трейдеры сталкиваются с этим графиком цен, и цены корректируются в зависимости от объема. Этот ценовой график считается предельной ценой для активов q, которые кто-то хочет купить. Общая сумма, уплачиваемая для покупки объема q, определяется как интеграл от этой предельной цены по всем заключенным сделкам, а первая производная от этой общей уплаченной суммы представляет собой предельную цену p, простую из числа q.
  
  
• 00:20:00 В видео представлена модель процесса принятия решений рыночным трейдером на рынке книги лимитных заявок. Модель предполагает наличие одного рыночного трейдера за период, обозначенного буквой «i». Рыночный трейдер определяет размер своего ордера на покупку «q», приравнивая свою предельную оценку следующей единицы актива к предельной цене дополнительной единицы актива. Предельная оценка определяется как предельная норма замещения денег и активов трейдера, также известная как «тета i от q». Видео также объясняет, как более крупные сделки требуют большего капитала и, таким образом, влекут за собой большие затраты на покупку большего количества активов, что приводит к снижению фактической готовности платить за дополнительные единицы.
  
  
• 00:25:00 Докладчик рассуждает о том, как состояние q соотносится с фундаментальной стоимостью актива в микроструктуре финансовых рынков. Не описывая явно, как это состояние связано со стоимостью актива, модель предполагает, что для оценки любого трейдера более высокая оценка сделки данного размера предполагает более высокую стоимость актива. Затем спикер объясняет, как лимитные трейдеры размещают лимитные ордера на конкурентной основе, но их ордера исполняются только в том случае, если рыночный трейдер размещает ордер такого же или большего размера. Лимитный трейдер не имеет доступа ко всей информации, поэтому, если его ордер проходит, он знает, что ордер был по крайней мере указанного им размера, но не обязательно, насколько больше.
  
  
• 00:30:00 В видео обсуждается ценообразование лимитных ордеров, где цена, устанавливаемая лимитным трейдером за q-ю единицу актива на рынке лимитных ордеров, определяется условным ожиданием фундаментальной стоимости актива при условии, что размер заказа не менее q. Это создает внутренний спред между ценами покупки и продажи по мере того, как размер ордера стремится к нулю, создавая разрыв в нуле из-за обусловленности. Лимитные трейдеры всегда получают прибыль от продажи последних единиц, поскольку их цена в среднем дает нулевую прибыль между различными случаями больших размеров ордеров и оптимистичными новостями о фундаментальной стоимости рыночного трейдера. Однако предельная цена для первого актива может быть ниже этой, а может и не быть.
  
  
• 00:35:00 Лектор обсуждает условия, которым подчиняются лучшие котировки спроса и предложения на рынке книг лимитных ордеров. Эти котировки обусловлены тем фактом, что рыночные трейдеры желают покупать и продавать соответственно, но не могут ставить условия на сумму покупки или продажи. Это создает внутренний спред, который представляет собой разницу между лучшей ценой предложения и лучшей ценой предложения. Лектор также объясняет, как в игру вступает дискретность цен, поскольку цены часто зависят от размера тика, что ограничивает количество недоплат между конкурентами.
  
  
• 00:40:00 Лектор знакомит с моделью, которая во многом похожа на предыдущую, но теперь включает дискретную ценовую сетку с постоянным размером тика. Модель предполагает, что лимитные ордера имеют приоритет по времени и цене, при этом те ордера, которые размещаются первыми, исполняются первыми, а лимитные ордера с более низкими ценами исполняются раньше, чем ордера с более высокими ценами. Лектор также вводит обозначения для обозначения суммы, поставляемой по определенной цене, и общей суммы, которую может получить рыночный торговец по ценам, не превышающим эту цену. Кроме того, модель предполагает, что более крупные заказы обычно предполагают более высокие оценки, что учитывается при расчете ожидания. Лекция завершается объяснением того, как работает конкуренция в модели.
  
  
• 00:45:00 Объясняется процесс подачи ограничителей на каждом такте в системе, похожей на очередь. Маржинальный трейдер, который отправляет последний ордер на каждом уровне цен, получит нулевую прибыль, в то время как следующий трейдер, который попытается разместить ордер на том же уровне цен, больше не найдет его прибыльным. Таким образом, они переходят на следующий тик. Этот процесс можно проиллюстрировать с помощью графика, где кривая предложения представляет собой ступенчатую функцию. Первый трейдер обычно получает ожидаемую положительную прибыль, в то время как последний трейдер обычно получает нулевую ожидаемую прибыль.
  
  
• 00:50:00 Лектор обсуждает условие нулевой прибыли для маржинальных ордеров на рынке лимитных ордеров. Инфрамаржинальные ордера могут приносить положительную прибыль на основе ожидаемой прибыли лимитного трейдера, умноженной на вероятность исполнения их ордера, которая в этом случае равна стоимости отображения c. Выражение, связывающее уровень цены ak с кумулятивной глубиной yk, состоит из двух членов: члена неблагоприятного выбора для цены и компонента риска исполнения. Лектор также включает отображаемую стоимость c в график и приводит примеры бинарных и непрерывных случайных величин для моделирования трейдеров на рынке.
  
  
• 00:55:00 Обсуждается равновесие в микроструктуре финансового рынка. Модель с непрерывными ценами и дискретным равновесием используется с двумя ценами, a1 и a2, так что глубина при a1 равна qs, а совокупная глубина при a2 равна ql. Предполагается, что шумовой трейдер использует одну из четырех сделок с равной вероятностью, а именно мелкую покупку, крупную покупку, небольшую продажу или крупную продажу. Спекулянт также будет торговать только одной из двух единиц — либо qs, либо ql. Наконец, цены a1 и a2 должны удовлетворять двум уравнениям, чтобы определить ожидаемую фундаментальную стоимость для каждого размера ордера для конкретной стороны сделки.
  
  
• 01:00:00 Докладчик объясняет концепцию равновесия в простой модели рынка книги лимитных ордеров. Равновесие состоит из стратегий обеих групп активных игроков на рынке, лимитных и рыночных трейдеров. Лимитные трейдеры устанавливают цены, такие как а1 и а2, исходя из условий нулевой прибыли, в то время как рыночные трейдеры решают, какие ордера подавать и торговать оптимально, основываясь на условной вероятности быть информированным или неинформированным. Полученные выражения показывают, что условия равновесия выполняются, что делает эту модель равновесной.
  
  
• 01:05:00 В видео обсуждается пример рынков книги лимитных ордеров, где дискретные уровни цен возникают из-за дискретности стратегии шумового трейдера, в результате чего возможны только два возможных уровня ордеров и, по сути, две возможные группы событий. Влияние на цену положительное из-за стратегии неосведомленных трейдеров. Затем в видео представлен еще один пример, в котором размеры рыночных ордеров распределяются в соответствии с экспоненциальным распределением. Уравнение воздействия на цену предполагает лямбда x для некоторого коэффициента влияния постоянной цены лямбда, который измеряет информативность потока заказов. Хотя этот пример важен, видео фокусируется на том, как формируется книга лимитных ордеров с учетом поведения рыночных трейдеров, и проводится анализ сокращенной формы.
  
  
• 01:10:00 Докладчик объясняет, как получить условное математическое ожидание, используя условную плотность вероятности q, которая основана на кумулятивной глубине yk для лимитных трейдеров. Используя правило Байеса, выступающий показывает простой способ расчета ожидаемой фундаментальной стоимости v, которая представляет собой цену, которую лимитный трейдер установил бы за yk-ю единицу актива. Окончательное выражение для условной PDF размеров сделок q использует экспоненциальное распределение, а интегрирование по частям используется для получения линейного уравнения воздействия на цену. Тем не менее, коэффициент единицы к тета дает нам внутренний разброс уравнения.
  
  
• 01:15:00 Лектор завершает обсуждение рынков, управляемых ордерами, акцентируя внимание на связи между уравнением, связывающим тик ak, и кумулятивной глубиной на тике yk в зависимости от параметров модели стоимости отображения. В лекции подчеркивается влияние стоимости отображения и необходимость инвертировать выражение на рынке с заранее определенными тиками. Лектор указывает, что роль рынка в обеспечении ликвидности различается для лимитных трейдеров и дилеров из-за их разной информационной среды, что приводит к разным рыночным результатам. В следующей лекции будет рассмотрено, как размер тика и правила приоритета влияют на рыночные результаты, с помощью динамического анализа, который рассматривает салонную модель, предоставляющую трейдерам выбор между лимитами и рыночными ордерами. Преподаватель предлагает несколько практических вопросов, которые учащиеся могут выполнить с упражнениями из учебника.

[MetaQuotes]

Упражнение 3, часть 1 (Микроструктура финансовых рынков)

Упражнение 3, часть 1 (Микроструктура финансовых рынков)

В лекции, посвященной микроструктуре финансовых рынков, спикер дает подробное объяснение различий между рынками дилеров и рынками, управляемыми ордерами. На дилерских рынках есть посредник, который назначает цены и обрабатывает все транзакции от имени участников рынка. С другой стороны, на рынках, управляемых ордерами, участники размещают свои ордера в книге лимитных ордеров, а рыночные ордера исполняются путем получения ликвидности из книги без участия специального дилера. Появление технологии электронной торговли позволило развить рынки, управляемые заказами, где торговля происходит в режиме онлайн, а заказы сопоставляются и направляются автоматически.

В видео подчеркивается, что для рыночных трейдеров, размещающих рыночные ордера, выбор между рынком дилера и рынком, управляемым ордерами, не имеет существенного значения. Однако для трейдеров, размещающих лимитные ордера, они берут на себя роль дилеров, обеспечивая рыночную ликвидность. Эти трейдеры сталкиваются с риском неисполнения и риском задержки, с которыми не сталкиваются дилеры на дилерских рынках. На рынках, управляемых ордерами, у трейдеров есть выбор между рыночными ордерами и лимитными ордерами. Несмотря на связанные с этим риски, предпочтение отдается лимитным ордерам, поскольку они предлагают трейдерам более выгодную цену за свои сделки.

Концепция рыночных ордеров и лимитных ордеров на рынке, управляемом ордерами, объясняется в видео. Рыночные ордера исполняются по цене предложения при покупке или по цене предложения при продаже. С другой стороны, лимитные ордера позволяют трейдерам указывать цену, по которой они готовы купить или продать актив. Видео подчеркивает самобалансирующийся характер рынков и то, как выбор между рыночными и лимитными ордерами влияет на глубину и ликвидность книги лимитных ордеров. В нем также обсуждается, как стоимость и выгода от подачи лимитного ордера варьируются в зависимости от насыщенности рынка. На вялых рынках выгода от более выгодной цены перевешивает риски неисполнения и задержки.

Лектор представляет модель, предложенную Глостеном в 1994 году, в которой исследуется, как цены определяются на рынке, управляемом заказами, и как лимитные трейдеры устанавливают свои цены для обеспечения эффективности рынка. Видео также затрагивает то, как определяется глубина книги лимитных ордеров и как трейдеры делают выбор между получением и созданием ликвидности.

Объясняется состав книги лимитных ордеров с конкурирующими трейдерами для одной стороны рынка (например, ордера на продажу). Как только книга составлена, создается график цен, и рыночные трейдеры сталкиваются с этим графиком. Цены корректируются в зависимости от объема, и определяется предельная цена для желаемого количества активов для покупки. Общая сумма, уплаченная за покупку определенного объема, рассчитывается с использованием интеграла от предельной цены по всем сделкам. Первая производная от этой общей уплаченной суммы представляет собой предельную цену желаемого количества.

В видео представлена модель процесса принятия решений рыночным трейдером на рынке книги лимитных заявок. Каждый период, обозначенный «i», связан с рыночным трейдером, который определяет размер ордера на покупку «q», приравнивая свою предельную оценку следующей единицы актива к предельной цене дополнительной единицы. Предельная оценка представляет собой предельную норму замещения трейдера между деньгами и активами. Более крупные сделки требуют большего капитала, что приводит к снижению реальной готовности платить за дополнительные единицы.

Докладчик обсуждает взаимосвязь между состоянием величины «q» и фундаментальной стоимостью актива в микроструктуре финансовых рынков. Хотя видео явно не объясняет точную связь между состоянием и стоимостью актива, модель предполагает, что более высокие оценки для данного размера сделки указывают на более высокую стоимость актива. Спикер также объясняет, как лимитные трейдеры размещают свои лимитные ордера на конкурентной основе, но ордера исполняются только тогда, когда рыночный трейдер размещает ордер такого же или большего размера. Лимитный трейдер может не знать точный размер рыночного ордера, который исполнил его лимитный ордер.

Видео посвящено ценообразованию лимитных ордеров на рынке книги лимитных ордеров. Цена, устанавливаемая лимитным трейдером на q-ю единицу актива, определяется условным математическим ожиданием фундаментальной стоимости актива при условии, что размер ордера не менее q. Это приводит к внутреннему спреду между ценами покупки и продажи, когда размер ордера приближается к нулю. Однако уравнение ценообразования создает разрыв в нуле из-за обусловленности. В видео отмечается, что лимитные трейдеры всегда получают прибыль от продажи последних единиц, поскольку их цена дает нулевую среднюю прибыль между случаями больших размеров ордеров и оптимистичными новостями о фундаментальной стоимости рыночного трейдера. Предельная цена для первого актива может быть ниже этой, а может и не быть.

Лектор обсуждает условия, которым должны удовлетворять лучшие котировки спроса и предложения на рынке книги лимитных ордеров. Эти котировки зависят от готовности рыночных трейдеров покупать или продавать, но не могут зависеть от конкретной суммы покупки или продажи. Это создает внутренний спред, который представляет собой разницу между лучшей ценой предложения и лучшей ценой предложения. Лектор также объясняет, как в игру вступает дискретность цен, поскольку цены часто зависят от размера тика, который ограничивает разрыв между конкурентами.

Вводится модель, аналогичная предыдущей, но включающая дискретную ценовую сетку с постоянным размером тика. В этой модели лимитные ордера имеют приоритет в зависимости от времени и цены, при этом более ранние ордера исполняются первыми, а ордера с более низкой ценой исполняются раньше, чем более дорогие. Лектор вводит обозначения для обозначения поставляемого количества по определенной цене и общего количества, которое может получить рыночный торговец по ценам не выше этой цены. Модель предполагает, что более крупные заказы обычно указывают на более высокие оценки, что учитывается при расчете ожидания. Лекция завершается объяснением того, как работает конкуренция в этой модели.

Видео объясняет процесс подачи лимитных ордеров на каждом тике в системе, похожей на очередь. Маржинальный трейдер, который отправляет последний ордер на каждом уровне цен, получает нулевую прибыль, в то время как следующий трейдер, который пытается разместить ордер на том же уровне цен, больше не находит его прибыльным. Следовательно, они переходят к следующему тику. Этот процесс можно проиллюстрировать с помощью графика, на котором кривая предложения имеет форму ступенчатой функции. Первый трейдер обычно получает ожидаемую положительную прибыль, а последний трейдер обычно получает нулевую ожидаемую прибыль.

Лектор обсуждает условие нулевой прибыли для маржинальных ордеров на рынке лимитных ордеров. Инфрамаржинальные ордера могут приносить положительную прибыль, исходя из ожидаемой прибыли лимитного трейдера, умноженной на вероятность исполнения ордера, которая равна стоимости отображения "c". Выражение, связывающее уровень цен «ak» и кумулятивную глубину «yk», содержит два термина: термин неблагоприятного выбора и компонент риска исполнения. Лектор включает отображаемую стоимость «с» в график и приводит примеры бинарных и непрерывных случайных величин для моделирования трейдеров на рынке.

Затем обсуждается равновесие в микроструктуре финансового рынка. Используется модель с непрерывными ценами и дискретным равновесием, включающая две цены: «а1» и «а2». Глубина в точке "a1" равна "qs", а суммарная глубина в точке "a2" равна "ql". Предполагается, что шумовой трейдер использует одну из четырех сделок с равной вероятностью: мелкая покупка, крупная покупка, мелкая продажа или крупная продажа. Спекулянт также торгует только одной из двух единиц: «qs» или «ql». Наконец, цены «a1» и «a2» должны удовлетворять двум уравнениям для определения ожидаемой фундаментальной стоимости для каждого размера ордера на конкретной стороне сделки.

Докладчик объясняет концепцию равновесия в простой модели рынка книги лимитных ордеров. Равновесие состоит из стратегий обеих групп активных игроков на рынке: лимитных трейдеров и рыночных трейдеров. Лимитные трейдеры устанавливают цены, такие как «a1» и «a2», на основе условий нулевой прибыли, в то время как рыночные трейдеры решают, какие ордера подавать и торговать оптимально, на основе условной вероятности того, что они информированы или не информированы. Полученные выражения показывают, что условия равновесия выполняются, что делает эту модель равновесной.

В видео обсуждается пример рынков книги лимитных ордеров, где дискретные уровни цен возникают из-за дискретности стратегии шумового трейдера, в результате чего возможны только два возможных уровня ордеров и, по сути, две возможные группы событий. Влияние на цену положительное из-за стратегии неосведомленных трейдеров. Вводится еще один пример, когда размеры рыночных ордеров распределяются согласно экспоненциальному распределению. Уравнение воздействия на цену предполагает постоянный коэффициент воздействия на цену, лямбда, который измеряет информативность потока заказов. Хотя этот пример важен, видео в основном фокусируется на том, как формируется книга лимитных ордеров с учетом поведения рыночных трейдеров, и дает анализ в сокращенной форме.

Докладчик объясняет, как получить условное ожидание, используя условную функцию плотности вероятности (PDF) для «q», которая основана на кумулятивной глубине «yk» для лимитных трейдеров. Применяя правило Байеса, спикер демонстрирует простой способ расчета ожидаемой фундаментальной стоимости «v», которая представляет собой цену, которую лимитный трейдер установил бы для «yk»-й единицы актива. Окончательное выражение для условной PDF размеров сделок «q» использует экспоненциальное распределение, а интегрирование по частям используется для получения линейного уравнения воздействия на цену. Однако множитель на единицу больше «тета» дает внутренний разброс уравнения.

Лектор завершает обсуждение рынков, управляемых ордерами, сосредоточив внимание на связи между уравнением, касающимся тика «ak» и кумулятивной глубиной на тике «yk», с учетом параметров модели стоимости отображения. В лекции подчеркивается влияние стоимости отображения и необходимость инвертировать выражение на рынке с заранее определенными тиками. Лектор указывает, что роль рынка в обеспечении ликвидности различается для лимитных трейдеров и дилеров из-за их различных информационных сред, что приводит к разным рыночным результатам. В следующей лекции будет рассмотрено, как размер тика и правила приоритета влияют на рыночные результаты с помощью динамического анализа, с учетом салонной модели, которая дает трейдерам выбор между лимитными и рыночными ордерами. Преподаватель предлагает студентам несколько практических вопросов из учебника для работы.

• 00:00:00 Инструктор рассматривает модель Кайла и упражнение, посвященное изучению конкуренции среди спекулянтов. Модель включала одного информированного трейдера, одного дилера или маркет-мейкера и, косвенно, одного шумового трейдера. Модель предполагала один актив с некоторой фундаментальной стоимостью V, которая была нормально распределена, и спекулянт знал эту стоимость и решал, какой рыночный ордер разместить. Шумтрейдер отправил случайный ордер, а маркет-мейкер представил график поставок. Предполагалось, что спекулянт использует какую-то линейную стратегию, а бета определялась в равновесии, которое известно как агрессия спекулянта или насколько агрессивно спекулянт торгует с учетом полученной информации.
  
  
• 00:05:00 В видео обсуждается модель микроструктуры финансовых рынков, в которой есть несколько информированных трейдеров, а не один. Каждый информированный трейдер использует линейную стратегию и прекрасно знает фундаментальную стоимость актива. Предполагается, что равновесие симметрично, и все они принимают размер ордера своих собратьев-спекулянтов как должное. Задача состоит в том, чтобы найти равновесную агрессивность трейдеров (бета), определить, как она зависит от n (количества спекулянтов), и объяснить, почему. Функция прибыли трейдеров максимизируется за счет выбора оптимального размера ордера x, который можно решить с помощью линейного уравнения влияния цены.
  
  
• 00:10:00 Докладчик объясняет линейное уравнение влияния на цену, в котором дилер устанавливает цены в соответствии с определенным уравнением для конкретного значения λ. Подставляя общий размер ордера спекулянта q, уравнение позволяет докладчику определить, как на цену влияет размер ордера спекулянта и фундаментальная стоимость, учитывая поведение всех других трейдеров на рынке. Затем спикер использует это уравнение для определения ожидаемой прибыли спекулянта, что позволяет ему оптимизировать свою торговую стратегию с целью максимизации прибыли.
  
  
• 00:15:00 Спикер объясняет, почему ожидаемая прибыль спекулянта неопределенна из-за того, что он не знает, сколько шумовых трейдеров захотят торговать. Единственным неизвестным в ожидании является значение «u». Ожидаемое значение ордера шумовых трейдеров равно нулю, поэтому в качестве неизвестной переменной остается только «u». Затем спикер подчеркивает, как спекулянт максимизирует свою прибыль, выбирая размер ордера, чтобы максимизировать уравнение своей ожидаемой прибыли. Уравнение можно решить линейно, чтобы выявить оптимальную торговую стратегию для спекулянта.
  
  
• 00:20:00 Спикер обсуждает оптимальную торговую стратегию трейдера i в условиях микроструктуры рынка. Они выводят, что xi является линейным относительно v минус mu, а бета является коэффициентом пропорциональности. Найдя бета-версию, они пришли к выражению агрессивности трейдера как единица к лямбда, умноженная на n плюс один. Затем спикер объясняет, что чем больше спекулянтов на рынке, тем меньше будет доля каждого отдельного трейдера в пироге. Кроме того, они отмечают, что n beta будет увеличиваться в n, а это означает, что общий размер сделки и агрессивность не будут постоянными.
  
  
• 00:25:00 Спикер обсуждает компромисс, с которым сталкиваются трейдеры в микроструктуре финансового рынка, между торговлей больше или торговлей по лучшей цене. Чем больше трейдеров, тем меньше влияние каждого из них на цену, а значит, все трейдеры становятся более агрессивными, а совокупная глубина рынка увеличивается. Выступающий также выводит коэффициент влияния цены лямбда из условия нулевой прибыли дилера с целью получить более явное представление лямбда и подставляет выражения для q с точки зрения дилера.
  
  
• 00:30:00 Спикер объясняет, как определяется общий размер очереди ордеров для рынка с n спекулянтами и дилером. Дилер предполагает, что все n трейдеров следуют линейной стратегии и представляют размер ордера бета, умноженный на v минус mu. Также учитывается дисперсия размера сделки неосведомленных трейдеров. Далее докладчик показывает, как ковариацию этих переменных можно разделить на две части и рассчитать с помощью различных уравнений. В целом, спикер дает подробное объяснение того, как определяется общая очередь размера ордера на этом типе рынка.
  
  
• 00:35:00 Преподаватель выводит коэффициент влияния на цену, лямбда, из условия нулевой прибыли, аналогичного полученному на предыдущих занятиях. Глубина рынка, которая является обратной величиной влияния цены, рассчитывается как единица к лямбда. Глубина рынка увеличивается по мере увеличения числа информированных трейдеров, потому что трейдеры становятся более агрессивными и размещают более крупные ордера, что делает рынок глубже. Также обсуждается надежность этого результата, но конкретный ответ не может быть дан без дополнительного материала класса.
  
  
• 00:40:00 Спикер обсуждает, как нарисовать кривые для бета и одной над лямбдой (глубиной) на графике для стратегии спекуляции и стратегии нулевой прибыли. Стратегия спекуляций — это линейная функция, а стратегия нулевой прибыли — выпуклая функция. Пересечение этих двух кривых происходит в минимуме функции нулевой прибыли для случая одиночного игрока. Однако для случая с большим количеством игроков пересечение перемещается по возрастающей части равенства влияния цены, а глубина рынка на единицу выше лямбда увеличивается по мере увеличения n (количества игроков). Пересечение больше не происходит в минимуме, и это происходит только потому, что старое пересечение для n, равного единице, было в минимуме.
  
  
• 00:45:00 Преподаватель говорит о геометрической интуиции с небольшой экономической интуицией, но объясняет связь с обсуждением, которое у них было на предыдущем занятии. Глубина увеличивается с увеличением количества информированных трейдеров, но может уменьшаться при низких значениях бета, а затем начать увеличиваться, в зависимости от поведения трейдеров и причин меньшей агрессивности. Прибыль каждого информированного инвестора необходимо рассчитать в части d вместе с влиянием увеличения n на совокупную прибыль информированных инвесторов.
  
  
• 00:50:00 Ожидаемая прибыль трейдера i оценивается до того, как ему станет известно значение v. Уравнение прибыли учитывает неопределенность u и v, и расчет производится пошагово с учетом дисперсия и ковариация v. Тогда ожидаемая прибыль равна
  представлен как функция числа информированных трейдеров, демонстрируя, что по мере увеличения числа информированных трейдеров совокупная прибыль всех спекулянтов уменьшается, а прибыль каждого отдельного спекулянта также уменьшается.
  
  
• 00:55:00 Преподаватель обсуждает влияние множества информированных спекулянтов на микроструктуру финансовых рынков. Он объясняет, что в то время как один информированный спекулянт может максимизировать свою прибыль, несколько информированных спекулянтов, действующих в своих собственных интересах, не добьются такой высокой прибыли по отдельности и увидят снижение своей совокупной прибыли. Это связано с тем, что чем более информированы трейдеры, тем больше они конкурируют друг с другом, что приводит к снижению прибыли для всех. Это третья задача из четвертой главы.

[MetaQuotes]

Упражнение 3, часть 2 (Микроструктура финансовых рынков)

Упражнение 3, часть 2 (Микроструктура финансовых рынков)

Преподаватель знакомит с моделью приукрашивания, которая представляет собой рыночную модель, аналогичную модели Кайла, но с лимитным трейдером вместо дилера. В этой модели лимитный трейдер отправляет лимитные ордера и не имеет информации об общей очереди размера сделки. Лимитный трейдер может полагаться только на тот факт, что его ордер был выполнен. В результате цена в этой модели будет дискриминационной, а это означает, что рыночный трейдер, который отправляет рыночный ордер, будет выполнять разные части своего ордера по разным ценам по мере того, как он поднимается по книге.

Чтобы проанализировать эту модель, инструктор обсуждает предположение о распределении размеров сделок на рынке и то, как ведут себя информированные трейдеры, чтобы составить линейное уравнение воздействия на цену. Они предполагают, что лимитные трейдеры не влияют на это поведение. Затем инструктор углубляется в ожидаемое значение предельной цены для последней проданной единицы и объясняет, как его можно представить, используя закон повторяющихся ожиданий. Они также выражают ожидаемое значение условного размера сделки, превышающее заданный порог.

Далее инструктор объясняет, как найти ожидаемую стоимость актива, если размер сделки превышает определенный уровень. Они получают условную плотность вероятности для размеров сделок, превышающих определенное значение, и используют ее для вычисления условного ожидания. Процесс включает в себя взятие интеграла размера сделки по отношению к условной плотности размеров сделок. Они представляют два возможных выражения для конечного результата.

Далее инструктор объясняет, как использовать условную плотность для нахождения ожидаемого значения фундаментальной стоимости при условии, что размер сделки превышает фиксированный уровень. Они считают общую ожидаемую прибыль лимитного трейдера с учетом вероятности торговли, прибыли от торговли и стоимости отображения. Предполагается, что лимитные трейдеры конкурентоспособны. Рассматривая распределение размеров сделок и распределение фундаментальной стоимости в зависимости от размера сделок, получается выражение, связывающее цену конкретной единицы и глубину рынка.

Затем видео переходит от предполагаемых размеров тиков и поиска конкретных значений к изучению того, как информированные трейдеры будут вести себя с учетом рыночных ограничений. Предполагается, что одни трейдеры информированы, а другие нет, и информированные трейдеры оптимизируют с вероятностью pi. Неосведомленные трейдеры размещают ордера на покупку или продажу с равной вероятностью при экспоненциальном размере распределения. Сценарий предполагает непрерывную книгу лимитных ордеров без размера тика. Преподаватель дает подсказку из учебника, что условное математическое ожидание для этой установки можно найти через параметр распределения сигма.

Обсуждается геометрическая интуиция торгового решения спекулянта. Спекулянт стремится купить определенную часть актива, когда его стоимость выше минимальной цены, обозначенной звездочкой. Рыночный торговец поднимается вверх по кривой предложения, платя дискриминационные цены за каждую купленную единицу товара. Оптимальная стратегия для информированного трейдера состоит в том, чтобы размещать размер ордера на основе пропорции стоимости актива до тех пор, пока кривая предложения не пересечется со стоимостью. Предельные издержки покупки первой единицы определяются предельной ценой на кривой предложения, а предельная выгода определяется стоимостью актива.

Затем инструктор обсуждает взаимосвязь между предельным доходом и предельными издержками в микроструктуре финансового рынка. Трейдер будет покупать единицы до тех пор, пока предельные издержки ниже стоимости, а предельная цена ниже предельного дохода. Часть B видео посвящена построению кривой предложения с использованием концепций, рассмотренных в части A, и условия нулевой прибыли. Условие нулевой прибыли гласит, что предельная цена q-й единицы должна быть равна ожидаемому значению фундаментальной оценки. Вероятность того, что рыночный ордер исходит от информированного трейдера, можно определить с помощью правила Байеса.

Обсуждается условная вероятность информирования трейдера при условии, что размер сделки не меньше определенного значения. Вероятность рассчитывается путем умножения безусловной вероятности того, что трейдер будет проинформирован, на вероятность того, что информированный трейдер отправит ордер на покупку размером не менее этого значения. В знаменателях участвуют аналогичные вероятности для неосведомленных трейдеров, а при упрощении получается выражение для условной вероятности с несколькими экспоненциальными членами. Это альфа-значение необходимо для вычисления условного ожидания фундаментальной стоимости, что помогает в построении кривой предложения или кумулятивной глубины рынка.

В видео обсуждается, как рыночная книга становится тоньше, когда есть более информированные трейдеры или когда увеличивается волатильность. По мере того, как происходит более информированная торговля, стоимость торговли для дилера увеличивается, что приводит к уменьшению желания лимитных трейдеров размещать свои заказы. Точно так же глубина рынка уменьшается при увеличении волатильности, из-за чего лимитные трейдеры с меньшей охотой размещают свои ордера. Математика, используемая в этих разработках, относительно проста, и интуиция, стоящая за ними, согласуется с тем, что наблюдалось во многих моделях.

Кроме того, в видео исследуется выбор, с которым сталкиваются информированные трейдеры, между торговлей по дискриминационным ценам в книге лимитных ордеров или торговлей с дилером, раскрывая размер своего ордера. Основное различие заключается в том, как формируются цены, поскольку дилеры определяют цены в зависимости от общего размера сделки, а лимитные трейдеры определяют цены в зависимости от размера их ордера, превышающего определенный уровень. Как правило, трейдеры должны торговать небольшими ордерами против дилера, чтобы показать, что у них нет сильного информационного преимущества. И наоборот, им следует торговать крупными ордерами с использованием книги лимитных ордеров, чтобы использовать ограниченную информацию лимитных трейдеров и получать более выгодные цены, чем предлагает дилер.

Кроме того, в видео исследуется выбор, с которым сталкиваются информированные трейдеры, между торговлей по дискриминационным ценам в книге лимитных ордеров или торговлей с дилером, раскрывая размер своего ордера. Основное различие заключается в том, как формируются цены, поскольку дилеры определяют цены в зависимости от общего размера сделки, а лимитные трейдеры определяют цены в зависимости от размера их ордера, превышающего определенный уровень. Как правило, трейдеры должны торговать небольшими ордерами против дилера, чтобы показать, что у них нет сильного информационного преимущества. И наоборот, им следует торговать крупными ордерами с использованием книги лимитных ордеров, чтобы использовать ограниченную информацию лимитных трейдеров и получать более выгодные цены, чем предлагает дилер.

Наконец, инструктор решает вопрос о размерах тиков в книге лимитных ордеров. В этом контексте размер тика относится к определенным фиксированным уровням цен, которые определяют допустимые цены на рынке. Чем больше размер тика, тем больше прибыли могут получить лимитные трейдеры, потенциально за счет рыночных трейдеров. В результате размещение лимитных ордеров становится менее привлекательным по сравнению с дилерским рынком, где дилер может указать любую желаемую цену.

• 00:00:00 Инструктор знакомит с моделью приукрашивания, рыночной моделью, которая очень похожа на модель Кайла, но с лимитным трейдером, который отправляет лимитные ордера вместо дилера. Лимитный трейдер не знает очереди на общий размер сделки и может полагаться только на тот факт, что его ордер был исполнен. В этой модели цена будет дискриминационной, и рыночный трейдер, подавший рыночный ордер, будет исполнять разные части своего рыночного ордера по разным ценам по мере того, как он поднимается по книге. Преподаватель также приводит пример, который использует совокупный подход и не фокусируется на микроуровне.
  
  
• 00:05:00 Докладчик обсуждает предположение о распределении размера сделки на рынке и объясняет, как ведут себя информированные трейдеры, чтобы составить линейное уравнение влияния на цену, которое устанавливает справедливую стоимость актива на основе размера ордера. Они предполагают, что лимитные трейдеры не влияют на это поведение. Затем спикер углубляется в ожидаемое значение предельной цены для последней проданной единицы и объясняет, как его можно представить, используя закон повторяющихся ожиданий. Они заканчиваются выражением ожидаемого значения условного размера сделки, превышающего q.
  
  
• 00:10:00 Спикер объясняет, как найти математическое ожидание актива, если размер сделки выше определенного уровня. Они получают условную плотность вероятности для размеров сделок, превышающих определенное значение, и используют ее для вычисления условного ожидания. Докладчик рассказывает о процессе нахождения условной плотности путем взятия интеграла размера сделки по отношению к условной плотности размеров сделок и объясняет, как получить одно из двух выражений для конечного результата.
  
  
• 00:15:00 Докладчик объясняет, как использовать условную плотность, чтобы найти ожидаемое значение фундаментального значения v при условии, что q выше фиксированного уровня yk, который больше, чем ожидаемое значение v при фиксированном размере ордера. Общая ожидаемая прибыль лимитного трейдера определяется как вероятность сделки, умноженная на прибыль от торговли за вычетом затрат на отображение, и предполагается, что лимитные трейдеры конкурентоспособны. Если принять во внимание распределение q и распределение v в зависимости от размера сделки q, можно получить красивое выражение, связывающее цену ak единицы yk и глубину рынка yk.
  
  
• 00:20:00 Видео начинается с определения размеров тиков и поиска конкретного значения, а затем исследует, как информированные трейдеры будут вести себя с учетом рыночных ограничений. Предполагается, что одни трейдеры информированы, а другие нет, и что информированные трейдеры оптимизируют с вероятностью pi. Между тем, неосведомленные трейдеры подают заявки на покупку или продажу с равной вероятностью при экспоненциальном размере распределения. Сценарий предполагает отсутствие размера тика и непрерывную книгу лимитных ордеров, с подсказкой, данной в учебнике, что условное ожидание для этой установки может быть найдено через параметр распределения сигма.
  
  
• 00:25:00 Спикер обсуждает геометрическую интуицию торгового решения спекулянта, заключающегося в покупке y из v акций, когда их стоимость выше минимальной цены, отмеченной звездочкой. Рыночный трейдер будет подниматься вверх по кривой предложения, платя дискриминационную цену за каждую купленную единицу товара, а оптимальная стратегия информированного трейдера состоит в том, чтобы размещать ордер размером y, равный v, до тех пор, пока кривая предложения не пересечет v. Предельные издержки покупки первой единицы актив определяется предельной ценой этой единицы на кривой предложения, а предельная выгода от покупки этой единицы определяется v.
  
  
• 00:30:00 Преподаватель обсуждает взаимосвязь между предельным доходом и предельными издержками в микроструктуре финансовых рынков. Трейдер будет покупать единицы до тех пор, пока предельные издержки ниже стоимости, а предельная цена ниже предельного дохода. Часть B видео посвящена получению кривой предложения с использованием части A и условия нулевой прибыли, в котором говорится, что предельная цена q-й единицы должна быть равна ожидаемому значению фундаментальной оценки v. Вероятность рыночного порядка исходящие от информированного трейдера, можно определить с помощью правила Байеса.
  
  
• 00:35:00 Обсуждается условная вероятность информирования трейдера при условии, что размер сделки не меньше q. Вероятность рассчитывается путем умножения безусловной вероятности того, что трейдер будет проинформирован, на вероятность того, что информированный трейдер отправит ордер на покупку размером не менее q. В знаменателях фигурируют аналогичные вероятности для неосведомленных трейдеров, а при упрощении получается выражение для условной вероятности с большим количеством экспонент. Это альфа-значение необходимо для вычисления условного ожидания фундаментальной стоимости, что, в свою очередь, помогает вывести кривую предложения актива или кумулятивную глубину рынка.
  
  
• 00:40:00 В видео обсуждается, как книга становится тоньше, когда либо есть более информированные трейдеры, либо когда есть рост волатильности. Совокупная глубина рынка становится меньше, что приводит к уменьшению ликвидности на рынке. По мере того, как торговля становится более информированной, стоимость торговли для дилера увеличивается, в результате чего лимитные трейдеры менее охотно размещают свои лимитные ордера. Точно так же глубина рынка истощается, когда волатильность увеличивается, что заставляет лимитных трейдеров неохотно размещать свои лимитные ордера. Используемая математика проста, и интуиция, стоящая за этими разработками, аналогична той, которую мы видели во многих моделях ранее.
  
  
• 00:45:00 В видео обсуждается выбор, с которым сталкиваются информированные трейдеры: торговать по дискриминационным ценам в книге лимитных ордеров или торговать с дилером, раскрывая размер своего ордера. Основное различие между этими двумя вариантами заключается в том, как формируются цены, поскольку дилеры определяют цены в зависимости от общего размера сделки, в то время как лимитные трейдеры определяют цены в зависимости от размера ордера, превышающего определенный уровень. В целом, трейдеры должны предпочитать торговать небольшими ордерами против дилера, потому что это позволяет им показать, что у них нет сильного информационного преимущества, в то время как им следует торговать большими ордерами, используя книгу лимитных ордеров, поскольку они могут использовать ограниченную информацию. лимитных трейдеров, чтобы получить лучшие цены, чем дилер предложил бы для крупного заказа.
  
  
• 00:50:00 Спикер обсуждает озабоченность размерами тиков в лимитной книге, где только определенные фиксированные стики определяют цены. Чем больше размер тика, тем больше прибыли получают лимитные трейдеры, что может происходить за счет рыночных трейдеров. Таким образом, лимитный или книжный рынок становится менее привлекательным, когда размер тика больше, по сравнению с дилерским рынком, где дилер может указать любую желаемую цену.

[MetaQuotes]

Лекция 7, часть 1: Дизайн рынка (микроструктура финансовых рынков)

Лекция 7, часть 1: Дизайн рынка (микроструктура финансовых рынков)

В предыдущей лекции спикер напомнил о рынках книги лимитных ордеров или рынках, управляемых ордерами, сосредоточив внимание на модели Клауссена. В этой модели подчеркивается, что лимитные трейдеры действуют на рынке как поставщики ликвидности, подобно дилерам, но с другим подходом из-за информационного недостатка. Затем в лекции были представлены различные аспекты рыночного дизайна, которые могут влиять на торговлю и рыночную среду на рынках, управляемых ордерами. Эти параметры включают размеры тиков, правила приоритета и включение дилеров. Докладчик подчеркнул, что понимание этих аспектов имеет решающее значение для эффективного регулирования рынка, и их влияние будет рассмотрено далее в лекции.

Основное внимание в лекции было уделено динамическому анализу рынков, управляемых ордерами, и процессу принятия решений трейдерами относительно того, следует ли размещать рыночные ордера или лимитные ордера. Это решение часто принимают трейдеры на реальных рынках. Лекция была посвящена регулированию размера тиков и его влиянию на ликвидность и глубину рынка. Однако он также подчеркнул потенциальные непреднамеренные последствия таких правил, поскольку они могут иметь противоположный эффект и искажать стимулы агентов, что приводит к неэффективным результатам. Графики использовались, чтобы помочь объяснить, как кривая предложения, созданная книгой лимитных ордеров, представляет информацию, доступную трейдерам, когда происходит сделка.

Лектор перешел к обсуждению концепции линии нулевой прибыли для лимитных трейдеров на конкурентном рынке с непрерывными тиками. Эта линия представляет собой цену, по которой лимитный трейдер устанавливает свой ордер, чтобы гарантировать отсутствие прибыли. Однако при дискретных тиках линия нулевой прибыли смещается по мере того, как лимитные трейдеры размещают ордера, потенциально генерируя положительную прибыль. На рынке с временным приоритетом книга лимитных ордеров работает в порядке очереди, отдавая приоритет более ранним ордерам над более поздними. Следовательно, как только будет достигнута точка нулевой прибыли по определенной цене, в книге больше не будет никаких лимитных ордеров.

Затем было изучено влияние уменьшения размера тика на рынке. Меньшие размеры тиков приводят к тому, что цены устанавливаются с меньшим шагом, что геометрически означает снижение потенциальной прибыли для лимитных трейдеров. Средняя прибыль лимитных трейдеров снижается, что приводит к сокращению числа лимитных трейдеров, участвующих в рынке, и, следовательно, к меньшей глубине книги ордеров. Хотя может произойти уменьшение спреда спроса и предложения, обычно оно минимально из-за ошибок округления, а не из-за значительного уменьшения.

В дальнейшем лектор обсудил влияние размера тика на микроструктуру финансового рынка. Размер тика относится к минимальному приращению цены, при котором ценная бумага может двигаться. Уменьшение размера тика приводит к сужению спреда между ценой покупки и продажи и увеличению ликвидности, но также может вытеснить с рынка некоторых лимитных трейдеров. Как следствие, глубина рынка уменьшается, а восстановление ликвидности после торгов замедляется, что влияет на устойчивость рынка. Эти выводы были подтверждены тестами, проведенными на NYSE, когда размер тика изменился с 1/8 до 1/16 доллара, что соответствовало прогнозируемым эффектам. Чтобы спровоцировать дальнейшее обсуждение, лектор задал открытый вопрос о роли временного приоритета на рынке и включил цитату Man Winner о HFT 101.

Затем обсуждались важность размера тика в структуре рынка и его влияние на приоритет цены по сравнению с приоритетом времени. Меньшие размеры тиков придают большее значение приоритету цены по сравнению с приоритетом времени. Меньшие размеры тиков можно использовать, чтобы сбалансировать два приоритета, потенциально вытесняя высокочастотных трейдеров и привлекая более медленных трейдеров. В лекции также было представлено пропорциональное распределение в качестве альтернативы временному приоритету. Пропорциональное распределение распределяет акции по всем лимитным ордерам на данном уровне цен пропорционально их размеру на момент получения рыночного ордера.

Затем в видео исследуется пропорциональное распределение на конкурентных рынках. На таких рынках последний лимитный трейдер, поставивший ордер на данном тике, получает нулевую прибыль. Однако ко всем трейдерам на этом уровне тика относятся одинаково, что приводит к нулевой прибыли для всех трейдеров в совокупности на этом тике. Следовательно, кривая совокупного предложения на рынке показывает большую глубину на каждом данном тике. Однако это не обязательно означает, что большее количество будет доступно при определенном уровне цен.

Концепция пропорционального распределения была дополнительно изучена, особенно на таких рынках, как электронные фьючерсы на краткосрочные процентные ставки и рынок двухлетних казначейских облигаций США. Хотя пропорциональное распределение может увеличить глубину на каждом ценовом уровне, оно также может привести к снижению прибыли лимитных трейдеров, потенциально вытеснив их с рынка. Лекция также затронула гибридные рынки, где дилеры представлены на рынках, управляемых заказами, для обеспечения дополнительной ликвидности. Однако это включение может нивелировать преимущества, поскольку лимитные трейдеры адаптируют свое поведение к присутствию дилеров.

Наконец, лектор обсудил действия дилера на рынке с красными галочками и ценовым приоритетом. Прибыльность для лимитных трейдеров была пересмотрена, и выяснилось, что небольшие ордера приносят прибыль, а крупные ордера приводят к убыткам. В таком сценарии дилер наблюдает за размером поступающих рыночных ордеров и должен предлагать цену, превышающую точку безубыточности, при этом улучшая цены, указанные в книге лимитных ордеров. Поступая таким образом, дилер может получать прибыль и потенциально улучшать исполнение сделки.

Кроме того, было рассмотрено влияние дилеров на лимитный портфель заявок и общую ликвидность рынка. Дилеры могут получить прибыль, назначая более выгодные цены, чем те, что указаны в книге лимитных ордеров. Однако это означает, что они выборочно берут прибыльные лимитные ордера, возвращая обратно в книгу ордеров только убыточные. В результате лимитные трейдеры постепенно вытесняются с рынка, а ликвидность, предоставляемая дилерами, заменяет ликвидность, ранее предлагаемую лимитными трейдерами. Следовательно, добавление дилеров снижает ликвидность и глубину рынка при благоприятных рыночных условиях. Однако он может увеличить ликвидность в неблагоприятные времена, предоставляя форму страхования ликвидности для рынка.

В заключение лекция пролила свет на различные аспекты рынков, управляемых заказами, и их динамику. В нем подчеркивалась важность понимания таких параметров рыночного дизайна, как размеры тиков, правила приоритета и роль дилеров в формировании рыночных результатов. Было изучено регулирование размера тика, выявлено его влияние на ликвидность, глубину рынка и поведение лимитных трейдеров.

Лектор подчеркнул, что уменьшение размера тика может привести к более узкому спреду спроса и предложения и увеличению ликвидности, но также может вытеснить с рынка некоторых лимитных трейдеров. Это уменьшение глубины рынка может привести к более медленному восстановлению ликвидности после сделок и повлиять на общую устойчивость рынка. Влияние размера тика было подтверждено эмпирическими тестами, проведенными на NYSE, что усилило ожидаемые последствия.

В лекции также рассматривалась взаимосвязь между приоритетом цены и приоритетом времени, подчеркивая, что меньшие размеры тиков повышают важность приоритета цены по сравнению с приоритетом времени. Меньшие размеры тиков можно использовать, чтобы сбалансировать два приоритета, потенциально привлекая более медленных трейдеров и отпугивая высокочастотных трейдеров. Пропорциональное распределение было введено в качестве альтернативы временному приоритету, что может увеличить глубину на каждом ценовом уровне, но может снизить прибыль лимитных трейдеров.

Роль дилеров на рынках, управляемых заказами, была еще одним важным моментом. Выяснилось, что дилеры могут получать прибыль, предлагая лучшие цены, чем в книге лимитных ордеров, выборочно отбирая прибыльные лимитные ордера, оставляя убыточные в книге ордеров. Следовательно, ликвидность, предоставляемая дилерами, заменяет ликвидность лимитных трейдеров, что может привести к снижению ликвидности и глубины рынка. Однако присутствие дилеров может обеспечить страховку ликвидности при неблагоприятных рыночных условиях.

На протяжении всей лекции использовались графики и примеры для иллюстрации ключевых понятий и облегчения понимания. Углубляясь в тонкости рынков, управляемых ордерами, лекция предоставила ценную информацию о динамике рынка, процессе принятия решений трейдерами и потенциальных последствиях выбора дизайна рынка.

Всесторонний анализ рынков книги лимитных ордеров, размеров тиков, правил приоритета и роли дилеров позволил глубже понять сложности и компромиссы, связанные с проектированием и регулированием рынков, управляемых ордерами. Лекция послужила основой для дальнейшего изучения и обсуждения динамического характера этих рынков и последствий для участников рынка и регулирующих органов.

• 00:00:00 Докладчик повторяет предыдущую лекцию, в которой рассматривались рынки книги лимитных ордеров или рынки, управляемые ордерами, в частности модель Клауссена и то, как она показала, что лимитные трейдеры действуют как дилеры, предоставляя ликвидность рынку, но в по-другому из-за недостатка информации. Затем спикер представляет различные аспекты рыночного дизайна, которые могут повлиять на торговлю и рыночную среду на рынках, управляемых заказами, такие как использование размеров тиков, правила приоритета и включение дилеров на рынок. Эти параметры можно использовать для регулирования, и докладчик будет исследовать их влияние в оставшейся части лекции.
  
  
• 00:05:00 Основное внимание уделяется динамическому анализу рынков, управляемых ордерами, и тому, как трейдеры выбирают между размещением рыночного ордера и лимитного ордера, что является решением, принимаемым большинством трейдеров на реальных рынках. Лекция посвящена регулированию размера тика и его влиянию на ликвидность и глубину рынка. Подчеркиваются непреднамеренные последствия таких правил, поскольку они могут иметь неприятные последствия, искажая стимулы агентов, что приводит к неэффективным результатам. Лекция также включает в себя графику, чтобы объяснить, как кривая предложения, созданная книгой лимитных ордеров, представляет то, что трейдер знает в случае сделки.
  
  
• 00:10:00 Лектор обсуждает линию нулевой прибыли для лимитных трейдеров на конкурентном рынке с непрерывными тиками. Линия нулевой прибыли представляет собой цену, которую устанавливает лимитный трейдер, чтобы гарантировать отсутствие прибыли. При дискретных тиках линия нулевой прибыли изменяется по мере того, как лимитные трейдеры размещают ордера до точки, в которой они приносят положительную прибыль. На рынке с временным приоритетом книга лимитных ордеров работает по принципу «первым пришел – первым обслужен», что означает, что более ранние ордера имеют приоритет над более поздними. В результате после достижения точки нулевой прибыли по определенной цене дальнейших лимитных ордеров больше не будет.
  
  
• 00:15:00 Лектор обсуждает влияние уменьшения размера тика на рынке и его влияние на прибыль лимитных трейдеров. При меньших размерах тиков цены устанавливаются с меньшим шагом, что приводит к снижению прибыли лимитных трейдеров, как показано в геометрической прогрессии. Средняя прибыль лимитных трейдеров уменьшится, что приведет к уменьшению количества лимитных трейдеров и меньшей глубины рынка. Кроме того, несмотря на то, что может произойти уменьшение разброса, это будет небольшое уменьшение из-за ошибок округления, а не значительное уменьшение разброса.
  
  
• 00:20:00 Лектор обсуждает влияние размера тика на микроструктуру финансовых рынков. Размер тика относится к наименьшему приращению цены, на которое может двигаться ценная бумага. Когда размер тика уменьшается, это приводит к более узкому спреду спроса и предложения и увеличивает ликвидность, но также вытесняет с рынка некоторых лимитных трейдеров. Это, в свою очередь, приводит к меньшей глубине и более медленному восстановлению ликвидности после сделок, что влияет на устойчивость. Выводы подтверждаются тестами, проведенными на NYSE, когда размер тика изменился с 1/8 до 1/16 доллара, и соответствуют прогнозируемым эффектам. Затем лектор задает открытый вопрос о роли временного приоритета на рынке и приводит цитату одного человека-победителя на HFT 101.
  
  
• 00:25:00 Лектор обсуждает важность размера тика в дизайне рынка и то, как он влияет на приоритет цены по сравнению с приоритетом времени. Чем меньше размер тика, тем важнее становится приоритет цены по отношению к приоритету времени. Меньшие размеры тиков можно использовать для балансировки приоритета цены и приоритета времени, что может вытеснить высокочастотных трейдеров и привлечь более медленных трейдеров. Затем лектор представляет пропорциональное распределение в качестве альтернативы временному приоритету, при котором акции распределяются между всеми лимитными ордерами на заданном уровне цен пропорционально их размеру при поступлении рыночного ордера.
  
  
• 00:30:00 Видео исследует концепцию пропорционального распределения на конкурентных рынках. На таких рынках последний лимитный трейдер, разместивший ордер на данном тике, получает нулевую прибыль, но ко всем трейдерам на данном тике относятся одинаково, то есть прибыль всех трейдеров на данном рынке равна нулю. Таким образом, кривая совокупного предложения на рынке будет показывать большую глубину на любом данном тике, но это не обязательно означает, что будет большее количество, доступное на определенном уровне цен.
  
  
• 00:35:00 В видео обсуждается пропорциональное распределение, при котором трейдерам распределяется часть сделки в зависимости от размера их ордера. Он используется на некоторых рынках, таких как электронные фьючерсы на краткосрочные процентные ставки и рынок двухлетних казначейских облигаций США, но может привести к снижению прибыли лимитных трейдеров и вытеснению их с рынка. В этом разделе также исследуется концепция гибридных рынков, когда дилеры втягиваются в рынки, управляемые заказами, чтобы обеспечить большую ликвидность, но это может в конечном итоге нивелировать преимущества, поскольку лимитные трейдеры адаптируют свое поведение к присутствию дилера.
  
  
• 00:40:00 Лектор обсуждает действия дилера на рынке с красными галочками и ценовым приоритетом. Прибыль лимитных трейдеров анализируется, при этом небольшие ордера приносят прибыль, а крупные ордера приводят к убыткам. Затем дилер наблюдает за размером входящего рыночного ордера и должен предложить цену, которая выше точки безубыточности, но все еще может улучшить цены, указанные в книге лимитных ордеров. Таким образом, дилер может получить прибыль и потенциально улучшить исполнение сделки.
  
  
• 00:45:00 Спикер рассуждает о влиянии дилеров на лимитный стакан и ликвидность рынка. Он объясняет, что дилеры могут получить прибыль, назначая цену лучше той, что указана в книге лимитных ордеров. Однако это означает, что они отбирают прибыльные лимитные ордера и возвращают обратно в книгу лимитных ордеров только убыточные. В результате лимитные трейдеры вытесняются с рынка, а ликвидность, предоставляемая дилером, вытесняет ликвидность, предоставляемую лимитными трейдерами на рынке. Добавление дилера снижает ликвидность и глубину рынка в хорошие времена, но может увеличить ликвидность в плохие времена, предоставляя своего рода страховку ликвидности для рынка.

[MetaQuotes]

Лекция 7, часть 2: LOB Markets — динамический анализ (микроструктура финансовых рынков)

Лекция 7, часть 2: LOB Markets — динамический анализ (микроструктура финансовых рынков)

В этом сегменте лекции акцент смещается на динамический анализ рынков книги лимитных ордеров (LOB), в частности на процесс принятия решений трейдерами, когда речь идет о выборе между получением или созданием ликвидности и размещением рыночных или лимитных ордеров. Лектор углубляется в компромисс, связанный с этим выбором, подчеркивая, что рыночные ордера предлагают немедленное исполнение, но по текущей рыночной цене, в то время как лимитные ордера имеют потенциал для лучшей цены, но несут риск неисполнения и подвержены неблагоприятному выбору.

Для изучения динамического анализа выбора между рыночными и лимитными ордерами представлены две известные модели: модель Кристины Парлор и модель Фуко. Эти модели различаются рассмотрением неблагоприятного выбора, риска неисполнения и задержки, чтобы понять, какие типы ордеров отправляются разными трейдерами. Тем не менее, лектор признает сложность проведения комплексного динамического анализа LOB-рынков из-за множества действующих факторов.

Лектор переходит к обсуждению динамической зависимости между будущими агентами в микроструктуре финансовых рынков. Привлекательность размещения лимитного ордера сегодня зависит от вероятности исполнения или выбора будущих агентов, которые будут торговать против него. Это создает сложную динамическую петлю, в которой подача лимитных ордеров зависит от выбора будущих агентов, который, в свою очередь, зависит от вероятности исполнения. Чтобы проиллюстрировать эту концепцию, вводится простая модель, в которой трейдеры приходят и решают, выставить ли лимитный или рыночный ордер на одну единицу актива. На выбор влияет вероятность исполнения лимитного ордера, которая меньше единицы, что приводит к задержке в процессе принятия решения.

Далее в лекции исследуется модель, учитывающая риск неисполнения, когда трейдерам присваивается оценка как V плюс y. Хотя трейдеры по-разному оценивают актив, это не связано с тем, что они обладают разной информацией о фундаментальной стоимости V. V представляет собой фундаментальную стоимость актива, известную или неизвестную всем участникам рынка. Трейдеры назначают разные оценки для целей управления ликвидностью или рисками. У каждого трейдера есть представление о кредитной составляющей, равномерно распределенной на интервале с центром вокруг нуля и независимой от трейдеров. Равновесные вероятности исполнения лимитных или рыночных ордеров определяются с учетом явной задержки, которая служит искомыми неизвестными в модели.

Чтобы облегчить понимание, докладчик вводит графическое представление четырех линейных линий, представляющих прибыль, связанную с различными типами заказов на рынках LOB. Ожидается, что рациональные трейдеры выберут тип ордера, который максимизирует их ожидаемую прибыль на основе их оценки Y. Трейдеры с высоким Y выберут немедленную покупку через рыночный ордер, в то время как трейдеры с высокой оценкой, но без чувства срочности, могут рискнуть лимитный ордер для обеспечения лучшей цены. С другой стороны, трейдеры с низкой оценкой предпочтут продать актив. Этот процесс принятия решений гарантирует, что у всех трейдеров есть возможность купить актив по наилучшей возможной цене.

Оптимальная торговая стратегия обсуждается на основе различных уровней срочности продажи. Трейдеры с чрезвычайно низкой оценкой владения активом готовы продать актив по более низкой цене, в то время как трейдеры с умеренно низкой оценкой могут пойти на риск более длительного периода исполнения в обмен на немного более высокую цену. Вероятность следующих рыночных ордеров на продажу или покупку может быть рассчитана на основе распределения Y, кредитной составляющей оценок и контрольных точек на графике. В лекции признается, что равновесные отсечки и вероятности еще не определены.

Затем оратор углубляется в вероятности, связанные с равномерным распределением, и определение предельных значений для y с использованием точек безразличия. Пункты безразличия представляют оценки, при которых трейдеры в равной степени склонны размещать лимитный ордер на продажу или лимитный ордер на покупку, поскольку ожидаемая прибыль от обоих вариантов эквивалентна. Докладчик демонстрирует, как решить систему и найти равновесие, используя упрощенную модель. Приведен пример, показывающий, что трейдеры с экстремальными значениями от -2 до -0,4 будут подавать рыночные приказы на продажу, а трейдеры с высокими значениями от 1,4 до 2 будут подавать рыночные приказы на покупку. Хотя вероятность исполнения лимитных ордеров низка, трейдеры готовы пойти на риск из-за потенциального значительного повышения цены, которого они могут достичь.

Кроме того, спикер упоминает о включении в модель неблагоприятного отбора наряду с риском неисполнения. Однако, поскольку эти два противоречия существенно не взаимодействуют друг с другом, модель не дает существенного понимания, помимо того, что уже было изучено в предыдущих обсуждениях неблагоприятного отбора (модель Клаустена) и риска неисполнения (модель Парлора). Докладчик предупреждает, что усилия регулирующих органов, направленные на повышение ликвидности и глубины рынка, могут иметь непредвиденные последствия, о чем свидетельствуют различные аспекты структуры рынка, рассмотренные на протяжении всей лекции.

По мере того, как лекция подходит к концу, спикер предлагает студентам выполнить упражнение, исследуя влияние комиссий, взимаемых за лимитные ордера и рыночные ордера в рамках салонной модели. Это упражнение побуждает к дальнейшему изучению и анализу сложной динамики и последствий различных рыночных механизмов. Кроме того, лекция завершается предложением зрителям подумать о записи на предстоящий курс проектирования механизмов, что указывает на то, что есть еще что узнать и обсудить в увлекательной области динамики рынка и дизайна.

• 00:00:00 Лектор погружается в динамический анализ рынков книги лимитных ордеров, уделяя особое внимание тому, как трейдеры решают, брать ли ликвидность или получать ее, а также размещать лимитные или рыночные ордера. Исследуется компромисс между этими вариантами, поскольку рыночные ордера могут быть исполнены немедленно, но по текущей рыночной цене, тогда как лимитные ордера могут дать лучшую цену, но имеют риск неисполнения и склонны к неблагоприятному выбору. Лектор также упоминает будущую дискуссию о фрагментации рынка и предлагает зрителям пройти предстоящий курс проектирования механизмов.
  
  
• 00:05:00 Лектор обсуждает модели динамического анализа выбора между рыночными и лимитными ордерами, уделяя особое внимание двум конкретным моделям: модели Кристины Парлор и модели Фуко. Хотя обе модели рассматривают выбор между типами ордеров, они различаются с точки зрения учета неблагоприятного выбора, риска неисполнения и задержки. Лектор отмечает, что модели пытаются определить, какие трейдеры подают какие заказы. Тем не менее, они признают, что провести надлежащий динамический анализ рынка книг лимитных ордеров сложно из-за множества движущихся частей, участвующих в анализе.
  
  
• 00:10:00 Докладчик обсуждает динамическую зависимость между будущими агентами в микроструктуре финансовых рынков. Привлекательность размещения лимитного ордера сегодня зависит от вероятности исполнения или выбора будущих агентов, которые будут торговать против него. Это создает сложный динамический цикл, поскольку подача лимитных ордеров зависит от выбора будущего агента, который, в свою очередь, зависит от вероятности исполнения. Затем спикер представляет простую модель, в которой трейдеры приходят и решают, подавать ли лимитный или рыночный ордер на одну единицу актива. Выбор зависит от вероятности исполнения лимитного ордера, которая меньше единицы, вызывая задержку.
  
  
• 00:15:00 Основное внимание уделяется модели риска неисполнения, в которой трейдерам дается оценка как V плюс y, и они имеют разные оценки актива, но не потому, что у них разная информация о V. V является фундаментальной ценностью актив и либо известен, либо неизвестен всем. Трейдеры делают разные оценки по причинам ликвидности или управления рисками. У каждого трейдера будет эта идея в кредитной составляющей, которая для простоты равномерно распределена на некотором интервале, поэтому она сосредоточена вокруг 0 и не зависит от трейдеров. Вероятности выполнения лимитных сделок или сделок Electra будут определяться в равновесии, поскольку на самом деле они являются неизвестными, которые ищутся с явной задержкой.
  
  
• 00:20:00 Ведущий рисует четыре линейные линии, представляющие прибыль от подачи различных типов ордеров на LOB-рынках, и объясняет, что рациональный трейдер выберет тип ордера, который приносит наибольшую ожидаемую прибыль, исходя из их Y или оценки актива. . Трейдеры с высоким значением Y захотят немедленно купить по рыночному ордеру, в то время как трейдеры с высокой, но не срочной оценкой рискуют выставить лимитный ордер на покупку ради возможности торговать по более выгодной цене, а трейдеры с низкой оценкой захотят продать. Этот процесс принятия решений гарантирует, что все трейдеры смогут купить актив по наилучшей возможной цене.
  
  
• 00:25:00 Обсуждается оптимальная торговая стратегия исходя из разных значений срочности продажи. Трейдеры с очень низкой оценкой владения активом будут готовы продать актив по более низкой цене, в то время как трейдеры с умеренно низкой оценкой возьмут на себя риск более длительного исполнения и торгуют по несколько более высокой цене. Вероятность следующих рыночных ордеров на продажу или покупку может быть вычислена на основе распределения Y, идеи секретного компонента оценок и контрольных точек на графике. Лимитные ордера более привлекательны, когда вероятность их исполнения выше, что указывает на устойчивость рынка благодаря самобалансирующейся системе книги лимитных ордеров. Лекция еще не нашла равновесных отсечений и вероятностей.
  
  
• 00:30:00 Докладчик обсуждает вероятности равномерного распределения и нахождение отсечек для y с помощью точек безразличия. Эти точки безразличия определяются оценкой y, при которой трейдер безразличен между подачей лимитного ордера на продажу и лимитным ордером на покупку, что означает, что ожидаемая прибыль между ними должна быть равна. Докладчик показывает, как решить систему и найти равновесие с помощью упрощенной модели. Они приводят пример, когда трейдеры с экстремальной оценкой от -2 до -0,4 отправляют рыночный ордер на продажу, а трейдеры с высокой оценкой от 1,4 до 2 подают рыночный ордер на покупку. Вероятность исполнения лимитных ордеров низка, но трейдеры готовы рискнуть ради значительного повышения цены, которое они могут получить.
  
  
• 00:35:00 Спикер обсуждает модель, которая включает неблагоприятный отбор помимо риска неисполнения. Однако, поскольку эти два трения на самом деле не взаимодействуют друг с другом, модель ничего не добавляет к тому, что уже было исследовано в предыдущих обсуждениях неблагоприятного отбора в модели Клаустена и риска неисполнения в модели Парлора. Докладчик также предупреждает, что регулирование, направленное на повышение ликвидности и глубины рынка, может иметь неприятные последствия, о чем свидетельствуют различные аспекты структуры рынка, рассмотренные в этой лекции. Лекция завершается упражнением, над которым студенты должны поработать, изучая влияние комиссий, взимаемых за лимитные и рыночные ордера в салонной модели.

[MetaQuotes]

Лекция 8, часть 1: Фрагментация рынка (микроструктура финансовых рынков)

Лекция 8, часть 1: Фрагментация рынка (микроструктура финансовых рынков)

Лектор начинает с краткого обзора предыдущих занятий, подчеркивая модели и меры, связанные с рынками, управляемыми заказами, и рыночным дизайном, которые обсуждались. Они подчеркивают потенциальные компромиссы и непредвиденные последствия реализации мер по повышению ликвидности.

В центре внимания текущего класса находится фрагментация рынка, которая относится к существованию нескольких рынков, торгующих одним и тем же активом. Лектор углубляется в затраты и выгоды, связанные с фрагментацией рынка, и предоставляет исторический и нормативный контекст, чтобы лучше понять его влияние.

В лекции исследуется, как развивалась микроструктура финансовых рынков, что привело к фрагментации рынка. В прошлом активы торговались только на бирже, где они были зарегистрированы. Однако благодаря кросс-листингу и допуску к торгам активами теперь можно торговать на нескольких биржах. Лектор объясняет концепции перекрестного листинга, когда компания выполняет требования для листинга на другой бирже, и допуск к торгам, когда европейские биржи позволяют компаниям торговать без четкой процедуры. Это изменение привело к тому, что большинство акций торгуются на нескольких биржах.

Политики по-разному реагируют на проблему фрагментации рынка. Некоторые выбрали искусственную консолидацию, стремясь уменьшить фрагментацию с помощью виртуальных средств или установления связей между несколькими рынками. В Соединенных Штатах такие правила, как защита ордеров, требуют, чтобы рыночные ордера автоматически перенаправлялись на лучший национальный спрос или предложение, обеспечивая единую книгу заказов. С другой стороны, правила Европейского Союза запрещают правила концентрации, позволяя национальным компаниям торговать на биржах по своему выбору и способствуя фрагментации. Лектор исследует возможные последствия фрагментации, в том числе нарушения правил приоритета на рынках с лимитными книгами заявок, где могут существовать разные правила приоритета для заявок по одной и той же цене.

В лекции рассматриваются правила приоритета ордеров и концепция приоритета видимости в микроструктуре финансового рынка. Приоритет видимости означает, что скрытые лимитные ордера исполняются раньше, чем видимые, что может привести к нарушению правила приоритета. Кроме того, фрагментация рынка может затруднить поиск наилучшей цены, что может привести к ухудшению определения цены, поскольку информация о фундаментальной стоимости актива будет рассредоточена по разным рынкам. Эта дисперсия приводит к более высоким торговым издержкам и препятствует установлению цены.

Концепция фрагментации рынка дополнительно исследуется с точки зрения ее влияния на торговые издержки и ликвидность. Хотя фрагментированные рынки могут снизить общую ликвидность, они также могут привести к снижению торговых издержек из-за усиления конкуренции между биржами и платформами. Трейдеры также могут извлечь выгоду из улучшенного определения цен, поскольку информация распределяется по нескольким рынкам. Кроме того, фрагментированные рынки могут привести к увеличению общей ликвидности, поскольку в них участвует больше поставщиков ликвидности, что может привлечь больше трейдеров. В лекции приводится пример голландского фондового рынка до 2003 года, когда появление новых конкурентов привело к снижению торговых издержек для трейдеров.

В видео показано, как фрагментация рынка, характеризующаяся наличием нескольких торговых площадок для одного и того же инструмента, может влиять на конкуренцию и цены на финансовых рынках. Лектор приводит пример Euronext, доминирующего игрока на рынке голландских акций, который сталкивается с конкуренцией со стороны Deutsche Bursa и Лондонской фондовой биржи. В ответ Euronext снизила комиссию за ввод и исполнение ордеров, что привело к снижению цен, что пошло на пользу трейдерам. Однако фрагментация также увеличивает затраты на поиск для трейдеров, которым необходимо перемещаться по различным биржам, чтобы найти лучшую цену, прежде чем размещать свои заказы.

Лектор обсуждает проблемы, связанные с фрагментацией рынка, в частности трудности поиска лучшей цены на финансовых рынках. Такие факторы, как глубина различных рынков, скрытые ордера и темные пулы ликвидности, усложняют и удорожают процесс поиска. Кроме того, существует несоответствие стимулов между брокерами и трейдерами, и реализация контрактов, основанных на результатах, становится сложной задачей. Биржи также могут влиять на стимулы для брокеров, предлагая оплату за прямой поток ордеров на конкретную биржу, что может привести к конфликту интересов.

Спикер подчеркивает, как правила защиты заказов могут нарушаться, что приводит к проблемам агентства, и подчеркивает роль правил в решении таких проблем. В США правила защиты ордеров требуют, чтобы ордера исполнялись по лучшей цене, но этот механизм эффективно работает для небольших ордеров. Для более крупных ордеров правила защиты требуют подниматься вверх по книге ордеров или разрешать брокерам направлять ордера по своему усмотрению. Проблемы также возникают из-за включения биржевых комиссий и разных размеров тиков на разных биржах. Регулирование США требует минимального размера тика в один цент для всех бирж, участвующих в системе защиты ордеров, в то время как Европа налагает на брокеров правила наилучшего исполнения.

Обсуждается формулировка требований к исполнению брокером, подчеркивая, как брокеры могут учитывать факторы помимо цены, такие как сборы и время исполнения. Затем в лекции вновь рассматривается модель Кайла, включающая рискованный актив с нормальным распределением фундаментальной стоимости, три типа агентов и маркет-мейкера, который наблюдает за совокупным потоком ордеров и оценивает актив на основе ожидаемой фундаментальной стоимости.

Лектор объясняет, что модель состоит из двух уравнений: одно для графика ценообразования, а другое для оптимального размера ордера дилера. На данный момент единственными оставшимися неизвестными переменными являются бета и лямбда, для которых можно найти решение. Это приводит к выводу линейной торговой стратегии и выражает бета и лямбда в терминах параметров модели, таких как сигма-дисперсия представления и дисперсия V. Кроме того, можно вычислить прибыль спекулянта и средние торговые издержки. В лекции упоминается, что модель охватывает не один рынок, а два, которые будут доработаны после перерыва.

• 00:00:00 Лектор делает краткий обзор предыдущих занятий, на которых они рассмотрели различные модели, связанные с рынками, управляемыми ордерами, и структурой рынка, а также меры, которые могут улучшить ликвидность, но имеют неприятные последствия из-за их влияния на стимулы трейдеров. . Основное внимание в этом классе уделяется фрагментации рынка, которая относится к сосуществованию нескольких рынков, торгующих одним и тем же активом. В лекции рассматриваются потенциальные затраты и преимущества фрагментации, а также предоставляется исторический и нормативный контекст. Учащимся предлагается вернуться к некоторым ранее обсуждавшимся моделям, чтобы лучше понять влияние фрагментации.
  
  
• 00:05:00 Лектор обсуждает изменяющуюся динамику микроструктуры финансовых рынков и то, как происходит фрагментация рынка из-за доступности торговли различными активами на нескольких биржах. В прошлом активы торговались только на бирже, где они были зарегистрированы. Однако кросс-листинг и допуск к торгам изменили эту установку. Кросс-листинг — это когда компания выполняет все требования для листинга на другой бирже, что может быть дорогостоящей процедурой. Допуск к торгам — это когда европейские биржи позволяют компаниям торговать на своей платформе, не требуя от них прохождения явной процедуры. Это изменение означает, что листинг на одной бирже больше не является обязательным условием для возможности торговать на другой. Лектор утверждает, что в настоящее время большинство акций торгуются на нескольких биржах.
  
  
• 00:10:00 Лектор объясняет, как политики отреагировали на проблему фрагментации рынка, искусственно уменьшив ее за счет виртуальной консолидации или установления связей между несколькими рынками. Например, законодательство США предусматривает защиту ордеров, при которой рыночные ордера автоматически перенаправляются на лучшие в стране предложения или предложения, гарантируя, что инвесторы действуют в соответствии с единой книгой ордеров. С другой стороны, правила ЕС запрещают правила концентрации и требуют, чтобы национальные компании не торговали на национальных биржах, что способствует фрагментации. Лектор исследует возможные последствия фрагментации, такие как нарушение правил приоритета, установленных на рынках с лимитными книгами заявок, где могут быть разные правила приоритета для заявок в пределах одной цены.
  
  
• 00:15:00 В лекции обсуждаются правила приоритета ордеров и концепция приоритета видимости в микроструктуре финансового рынка. Приоритет видимости означает, что скрытые лимитные ордера исполняются раньше видимых, что может привести к нарушению правил приоритета. Кроме того, фрагментация рынка может затруднить поиск наилучшей цены и может привести к ухудшению определения цены, поскольку информация о фундаментальной стоимости актива рассредоточена по разным рынкам. Это приводит к более высоким торговым издержкам для трейдеров и ухудшению определения цены.
  
  
• 00:20:00 Лектор обсуждает концепцию фрагментации рынка и ее потенциальное влияние на торговые издержки и ликвидность. Хотя фрагментированные рынки могут привести к снижению ликвидности в целом, это также может привести к снижению торговых издержек из-за усиления конкуренции между различными биржами и платформами. Кроме того, трейдеры могут извлечь выгоду из лучшего определения цен, поскольку информация и сигналы рассредоточены по нескольким рынкам. Наконец, фрагментированные рынки могут привести к большей общей ликвидности, поскольку поставщики ликвидности менее сконцентрированы и потенциально могут получать более высокую прибыль, привлекая больше трейдеров, которые становятся поставщиками ликвидности. В лекции приводится пример голландского фондового рынка до 2003 года, когда на рынке доминировала одна биржа, пока не появились новые конкуренты, что привело к снижению торговых издержек для трейдеров.
  
  
• 00:25:00 В видео обсуждается, как фрагментация рынка или наличие нескольких торговых площадок для одного и того же инструмента может повлиять на конкуренцию и цены на финансовых рынках. Приводится пример Euronext, конгломерата, который имел доминирующую долю рынка в торговле голландскими акциями, пока конкуренты Deutsche Bursa и Лондонская фондовая биржа не запустили свои собственные платформы. Чтобы конкурировать, Euronext существенно снизила комиссию за ввод и исполнение ордеров, что привело к снижению цен и принесло пользу трейдерам. Однако обратная сторона фрагментации заключается в том, что она также увеличивает затраты на поиск для трейдеров, которым необходимо найти лучшую цену на различных биржах, прежде чем размещать свои заказы.
  
  
• 00:30:00 Лектор обсуждает проблемы фрагментации рынка и сложность поиска лучшей цены на финансовых рынках. Глубина различных рынков, скрытые заказы и темные пулы ликвидности делают поиск сложным и дорогостоящим. Существует также несоответствие стимулов между брокерами и трейдерами, а контракты, основанные на результатах, трудно реализовать. Кроме того, биржи могут искажать стимулы для брокеров, платя им за направление потока заказов на конкретную биржу, что может привести к конфликту интересов.
  
  
• 00:35:00 Спикер рассуждает о том, как правила защиты порядка могут нарушаться и приводить к агентским проблемам, и как эти проблемы можно решить с помощью регламентов. В США действуют правила защиты ордеров, которые требуют, чтобы ордера исполнялись по лучшей цене, но это работает только для небольших ордеров, поскольку более крупные ордера требуют, чтобы правила защиты поднимались вверх по книге или направлялись любым способом, который хочет брокер. Также существуют проблемы с отсутствием комиссий за обмен и разными размерами тиков на разных биржах. Регулирование США требует, чтобы все биржи, участвующие в системе защиты ордеров, имели размер тика не менее одного цента, в то время как в Европе действуют правила наилучшего исполнения, налагаемые на брокеров.
  
  
• 00:40:00 Докладчик обсуждает формулировку требований к исполнению брокером и то, как они позволяют брокерам учитывать другие факторы, помимо цены, такие как комиссия и время исполнения. Затем они переходят к обсуждению торговых издержек и тому, как их сложно сравнивать абстрактно из-за различных рыночных обстоятельств. Затем лекция переходит к обновлению модели Кайла, которая включает один рискованный актив с нормальным распределением фундаментальной стоимости, три типа агентов и маркет-мейкера, который наблюдает за совокупным потоком ордеров и оценивает актив в соответствии с ожидаемой фундаментальной стоимостью.
  
  
• 00:45:00 Докладчик объясняет, что в упомянутой ранее модели есть два уравнения: одно для графика ценообразования, а другое для оптимального размера заказа дилера. Единственные неизвестные переменные, оставшиеся на данный момент, — это бета и лямбда, обе из которых можно найти. Это приводит к выводу линейной торговой стратегии и выражает бета и лямбда в терминах параметров модели, таких как сигма-дисперсия представления и дисперсия V. Кроме того, можно также рассчитать прибыль спекулянта и средние торговые издержки. Спикер также упоминает, что в модели есть не один рынок, а два рынка, на которых происходит торговля, что будет объяснено после перерыва.

[MetaQuotes]

Лекция 8, часть 2: Фрагментация рынка (микроструктура финансовых рынков)

Лекция 8, часть 2: Фрагментация рынка (микроструктура финансовых рынков)

Вернемся к нашей хиральной модели, но на этот раз с фрагментированными рынками. Вместо одного рынка у нас теперь два рынка. На каждом рынке есть конкурентный дилер, а также инсайдер, который точно знает стоимость активов. Шумовые трейдеры разделены на две группы, U1 и U2, и предполагается, что они независимы. Идея состоит в том, чтобы сравнить случай двух фрагментированных рынков со случаем, когда все участвуют в одном и том же рынке или в одном и том же рынке участвуют только шумовые трейдеры.

Для решения этой новой модели мы используем тот же подход, что и раньше, но с некоторыми изменениями. Основное отличие состоит в том, что теперь у нас есть волатильность (Sigma UI) на каждом рынке. Мы можем вычислить цены, которые будут получены на каждом рынке, используя выражение, аналогичное случаю консолидированного рынка, за исключением дополнительного члена.

Если мы возьмем ожидаемое значение цены, последний член исчезнет, потому что математическое ожидание U равно нулю. Таким образом, средние цены на обоих рынках будут одинаковыми, как и на консолидированном рынке. Однако в краткосрочной перспективе цены могут отличаться из-за этого дополнительного срока.

При рассмотрении дисперсии цен (P) мы обнаруживаем, что дисперсия каждой цены на фрагментированных рынках будет такой же, как дисперсия на консолидированном рынке. Это связано с тем, что термин Sigma UI уравновешивается дисперсией U.

Переходя к более интересным аспектам, мы исследуем влияние фрагментации на объемы торгов и прибыль. Объемы торгов информированных трейдеров на каждом рынке следуют линейным стратегиям, при этом значения бета определяются соотношением волатильностей (Sigma UI / Sigma V). Если суммировать общие объемы торгов на двух рынках, то получится выражение, которое можно сравнить с размером ордера на консолидированном рынке. Сравнение показывает, что общий объем торгов на фрагментированных рынках выше, чем на консолидированном рынке.

Однако, когда мы вычисляем прибыль информированных трейдеров, которая равна ожидаемым убыткам неосведомленных трейдеров, мы обнаруживаем, что ожидаемые убытки на фрагментированном рынке больше, чем на консолидированном рынке. Это означает, что шумовые трейдеры несут большие убытки на фрагментированных рынках, и это может привести к тому, что в долгосрочной перспективе будет участвовать меньше шумовых трейдеров.

С другой стороны, информированные трейдеры преуспевают на фрагментированных рынках, поскольку их прибыль увеличивается. Это может быть нежелательно, так как искажает рыночные цены, но способствует установлению цен. Таким образом, несмотря на то, что у фрагментированных рынков есть свои плюсы и минусы в отношении информированной торговли, крайне важно учитывать влияние на убытки шумовых трейдеров и общую ликвидность рынка.

Еще один аспект, который необходимо изучить, — это глубина рынка. На фрагментированных рынках глубина на каждом рынке ниже, чем на консолидированном рынке. Однако при рассмотрении совокупной глубины обоих рынков фрагментированный рынок может быть глубже с точки зрения общей глубины.

Что касается определения цены, информированная торговля часто считается заместителем для определения цены. Чем более информированная торговля происходит, тем больше ожидается открытия цены. Линейная форма уравнения цены сохраняется даже при рассмотрении распределения фундаментальной стоимости (V) в зависимости от информации, обнаруженной на обоих рынках. Эту информацию можно наблюдать через объемы торговли или результирующие цены.

о, у нас есть трейдер, который может торговать на обоих рынках, выступая в качестве страховки для дилеров. Фрагментация не влияет на этот страховой механизм. Однако важно отметить, что дилеры по-прежнему могут торговать и страховать друг друга даже на фрагментированных рынках, поэтому мотив разделения рисков не является веской причиной для консолидации.

Теперь давайте кратко обсудим модель рынков, управляемых ордерами или лимитами, предложенную Клаустеном. В этой модели мы обнаруживаем, что совокупная глубина фрагментированного рынка больше, чем глубина консолидированного рынка. Этот вывод согласуется с моделью Кайла, хотя основные причины иные.

Переходя к особенностям модели Клаустена, мы предполагаем два асимметричных рынка: существующий рынок (I) и рынок нового входа (II). Участники рынка ведут себя так же, как и раньше, при этом рыночные ордера распределяются между двумя рынками на основе определенных вероятностей.

Модель показывает, что общая глубина фрагментированного рынка (полоса Y) больше, чем глубина консолидированного рынка. Это связано с тем, что фрагментация позволяет трейдерам обходить ценовой приоритет, что приводит к большей глубине. Интуиция здесь аналогична концепции пропорционального распределения по сравнению с временным приоритетом, где пропорциональное распределение может привести к более глубоким рынкам. Кроме того, существует критическое значение сложности трейдера (гамма), ниже которого рынок входа не может выжить, что подчеркивает важность привлечения критической массы трейдеров для жизнеспособности рынка.

Стоит отметить, что модель предполагает положительный размер тика, в отличие от реального мира, где мы часто имеем отрицательные затраты на отображение лимитных ордеров. Наконец, мы признаем, что фрагментация рынка имеет как преимущества, так и издержки, влияя на торговые издержки и глубину рынка.

Подводя итог, можно сказать, что фрагментированные рынки влияют на объемы торгов, прибыль, глубину рынка и определение цены. Информированные трейдеры, как правило, выигрывают от фрагментации рынков, в то время как шумные трейдеры несут большие убытки. Глубина рынка может уменьшиться на отдельных рынках, но может увеличиться в совокупности. На открытие цены влияет уровень информированной торговли на обоих рынках.

На этом я завершаю обсуждение фрагментации рынка. Я рекомендую выполнить третье упражнение в седьмой главе о брокерах, получающих платежи за поток заказов, чтобы изучить, как эти платежи влияют на результаты рынка. Я также загружу пару связанных статей об эпсилоне для дальнейшего чтения. Спасибо за сегодня, и я извиняюсь за то, что задержался. Помните, что в эту пятницу занятий не будет, но мы встретимся на следующей неделе на Twitch. Не стесняйтесь задавать любые вопросы, прежде чем мы завершим. До свидания и берегите себя!

[MetaQuotes]

Лекция 9, часть 1: Прозрачность рынка (микроструктура финансовых рынков)

Лекция 9, часть 1: Прозрачность рынка (микроструктура финансовых рынков)

Лекция начинается с обзора обсуждения на предыдущем занятии фрагментации рынка, ее издержек и выгод. В центре внимания текущей лекции — прозрачность рынка и ее влияние на рыночные результаты. Хотя финансовые рынки обычно считаются прозрачными из-за наличия исторических данных о ценах и сделках, по-прежнему существуют серьезные информационные асимметрии. Разные рынки имеют разные уровни прозрачности, и тип прозрачности может по-разному влиять на рынок.

Лектор объясняет, что прозрачность рынка означает, что все участники наблюдают за одним и тем же типом информации, что устраняет проблему фрагментации. Прозрачность можно разделить на три типа: предторговая информация, информация, доступная во время торговли, и послеторговая информация. Биржи получают прибыль от продажи этих данных, но они стремятся найти баланс между раскрытием достаточного количества информации, чтобы установить разумную цену, и отказом от бесплатной раздачи данных или помощи своим конкурентам. Важно отметить, что разные трейдеры обладают разной информацией, что приводит к асимметричной информации на рынке, что может привести к рыночным трениям.

Регулирование играет решающую роль в обеспечении прозрачности рынка на финансовых рынках. Лектор обсуждает, как законы и правила Европы и США регулируют прозрачность рынка. Цель этих правил состоит в том, чтобы гарантировать, что достаточная информация публикуется до начала торговли, и фирмы должны раскрывать соответствующую информацию, чтобы уменьшить степень информационной асимметрии между информированными и менее информированными трейдерами. В США централизованная система под названием National Marketplace System (NMS) собирает информацию обо всех сделках с финансовыми активами, способствуя прозрачности.

Чтобы проиллюстрировать влияние прозрачности рынка, в лекции приводится пример из реальной жизни, связанный с попыткой рэпера Jay-Z выкупить потоковый сервис Tidal. Цена акций Tidal выросла до беспрецедентного уровня, прежде чем торги были остановлены, в результате чего некоторые трейдеры купили акции по 11 крон, которые им позже пришлось продать по 1 кроне. Этот пример подчеркивает, что прозрачность заключается не только в доступности информации, но и в том, что она легкодоступна, недорога и понятна.

Лектор знакомит с понятием прозрачности рынка применительно к парадоксу сети бриллиантовых магазинов. Парадокс состоит в том, что на рынке, где потребители последовательно ищут лучшую цену, все фирмы должны устанавливать одинаковую цену, чтобы оставаться конкурентоспособными. Однако при этом каждая фирма получает рыночную власть и может устанавливать цену выше равновесной. На финансовых рынках это означает, что дилеры взимают максимизирующие прибыль котировки спроса и предложения, устраняя обычное снижение цены, обусловленное конкуренцией. Затем трейдеры должны обращаться к нескольким дилерам, чтобы получить лучшую цену, что приводит к более широкому ценовому спреду. Решением этой проблемы является прозрачность рынка, когда дилеры могут публично размещать свои цены на всеобщее обозрение.

Лектор исследует влияние прозрачности рынка на затраты на поиск на финансовых рынках. Затраты на поиск влияют на рыночную власть дилеров и трейдеров. Дилеры, обладающие большей рыночной властью из-за меньшей видимости, предпочли бы отсутствие прозрачности. Напротив, трейдеры сталкиваются с более высокими затратами на поиск и страдают от более широких спредов при отсутствии прозрачности. Отсутствие прозрачности снижает эффективность рынка из-за увеличения транзакционных издержек. Регуляторы обеспечивают прозрачность, чтобы заставить дилеров и маркет-мейкеров обеспечивать эффективность, требуя от них публиковать котировки. Хотя на рынке доступны лучшие цены спроса и предложения, оценка глубины рынка и его реакции на изменения размера ордера становится сложной задачей.

В лекции представлена модель Кайла в сокращенной форме для обсуждения влияния неопределенности глубины на финансовые рынки. Модель предполагает, что глубина, представленная лямбдой, определяет правило ценообразования для маркет-мейкеров. Однако трейдеры не уверены в значении лямбда, что влияет на их торговое поведение. На прозрачных рынках трейдеры могут наблюдать лямбду, а на непрозрачных — нет. Оптимальный размер сделки обратно пропорционален 1/лямбда на прозрачном рынке и 1/ожидаемая лямбда на непрозрачном рынке. В лекции также вводится неравенство Дженсена, которое утверждает, что ожидаемое значение выпуклой функции больше или равно выпуклой функции ожидаемого значения.

Лектор объясняет, как прозрачность рынка влияет на объем торгов. На прозрачных рынках ожидаемый объем торгов выше, чем на непрозрачных рынках, из-за неприятия риска среди информированных трейдеров. В лекции используется график, демонстрирующий взаимосвязь между прибылью трейдера и размером ордера для различных значений лямбда, демонстрирующий, как неопределенность в отношении лямбда влияет на торговое поведение. Когда неформальные трейдеры не уверены в глубине рынка, они торгуют на основе ожидаемого значения X, что приводит к снижению объема торгов по сравнению с прозрачными рынками.

Спикер подчеркивает значение лямбда, коэффициента влияния на цену, в снижении среднего уровня X и его влияние на прозрачность рынка. В ситуациях, когда лямбда высока, даже незначительное уменьшение X приводит к более сильному ценовому эффекту. С другой стороны, если лямбда низкая, небольшое снижение цены имеет ограниченный эффект. Трейдеры больше обеспокоены тем, что лямбда высока, а не низка. Лекция завершается намеком на следующий раздел, в котором основное внимание будет уделено прозрачности потока заказов и обсуждению вопроса о том, следует ли предоставлять эту информацию всем дилерам.

В следующем разделе лекции спикер углубляется в концепцию прозрачности потока заказов и продолжающиеся дебаты о ее доступности для всех дилеров на рынке. Прозрачность потока заказов относится к видимости информации о потоке заказов, включая личности покупателей и продавцов, количество заказов и сроки сделок.

Лектор признает, что существуют разные мнения о том, должна ли прозрачность потока заказов быть общедоступной. Сторонники утверждают, что повышенная прозрачность позволяет сделать рынок более эффективным за счет уменьшения асимметрии информации и облегчения более справедливого определения цен. Они считают, что доступность информации о потоке заказов для всех участников рынка способствует здоровой конкуренции и улучшает общие результаты рынка.

Однако оппоненты утверждают, что неограниченный доступ к информации о потоке заказов может привести к негативным последствиям. Они утверждают, что крупные институциональные инвесторы, такие как маркет-мейкеры или высокочастотные трейдеры, могут использовать это информационное преимущество в своих интересах, потенциально нанося ущерб более мелким инвесторам или розничным трейдерам. Кроме того, опасения по поводу опережения, когда трейдеры, имеющие доступ к информации о потоке заказов, могут использовать ее для личной выгоды, еще больше подогревают споры.

Лектор переходит к изучению различных подходов регулирующих органов к прозрачности потока заказов. В некоторых юрисдикциях нормативные акты требуют раскрытия информации о потоке заказов, чтобы обеспечить равные условия для всех участников рынка. Этот тип прозрачности направлен на предотвращение несправедливых преимуществ и продвижение целостности рынка.

Однако существуют и альтернативные подходы. Например, некоторые регулирующие органы предпочитают более контролируемое распространение информации о потоке заказов. Они могут ограничить доступ к этим данным или ввести отложенную отчетность, чтобы смягчить потенциальные негативные последствия.

Лектор подчеркивает, что достижение правильного баланса между прозрачностью потока заказов и эффективностью рынка — сложная задача. Регуляторным органам необходимо учитывать различные факторы, в том числе размер и структуру рынка, характер участников и потенциальные риски, связанные с неограниченным доступом к информации о потоке заказов.

Чтобы проиллюстрировать практические последствия прозрачности потока заказов, лектор приводит пример из реальной жизни. Они обсуждают гипотетический сценарий, при котором на рынке с полной прозрачностью потока ордеров наблюдается повышенная торговая активность, сокращение спредов между ценами покупки и продажи и повышение ликвидности. В этом случае участники рынка имеют доступ к исчерпывающей информации о потоке ордеров, что позволяет им принимать более взвешенные торговые решения.

С другой стороны, лектор также указывает на потенциальные недостатки. Они объясняют, как некоторые участники рынка, такие как институциональные инвесторы, могут стратегически скрывать информацию о потоке заказов, чтобы сохранить конкурентное преимущество. Такое поведение может помешать прозрачности и привести к искажению рыночных результатов.

Лекция завершается тем, что лектор задает наводящие на размышления вопросы, побуждающие к дальнейшему размышлению и обсуждению. Они призывают аудиторию задуматься о компромиссах, связанных с прозрачностью потока заказов, потенциальном влиянии на различных участников рынка и роли регулирования в достижении правильного баланса.

Изучая нюансы и последствия прозрачности потока ордеров, лекция дает ценную информацию о продолжающихся дебатах по этой теме и побуждает аудиторию критически оценить значение прозрачности на финансовых рынках.

После обсуждения прозрачности потока заказов лектор переключает внимание на более широкую концепцию прозрачности рынка и ее влияние на рыночные результаты. Прозрачность рынка означает наличие и доступность информации на финансовых рынках, которая играет решающую роль в формировании динамики рынка и поведения участников.

Лектор объясняет, что хотя финансовые рынки обычно считаются прозрачными из-за обилия исторических данных о ценах и сделках, важно понимать, что не вся необходимая информация одинаково доступна. Различные рынки могут различаться по типу и объему информации, которую они делают наблюдаемой или легкодоступной для участников рынка.

Для дальнейшего изучения влияния прозрачности рынка лектор различает три категории информации: предторговая информация, информация, доступная во время торговли, и послеторговая информация. Предторговая информация включает в себя данные о спреде спроса и предложения, глубине книги ордеров и отложенных ордерах, которые могут влиять на торговые решения и формирование цены. Информация, доступная во время торговли, относится к обновлениям в режиме реального времени о выполняемых сделках, а информация после сделки включает в себя сведения о завершенных транзакциях, такие как цены и объемы.

Лектор подчеркивает, что прозрачность рынка не является универсальной концепцией. Различные типы прозрачности могут по-разному влиять на результаты рынка. Например, повышенная прозрачность до начала торгов может повысить эффективность ценообразования и уменьшить информационную асимметрию среди участников рынка, что приведет к более точному ценообразованию. С другой стороны, чрезмерная прозрачность во время торговли может потенциально раскрыть намерения и стратегии трейдеров, что негативно повлияет на их способность заключать сделки по выгодным ценам.

Лектор также признает, что биржи получают прибыль, продавая рыночные данные. Хотя биржи стремятся найти баланс между предоставлением достаточной информации для установления справедливых цен и недопущением бесплатной раздачи данных или помощи своим конкурентам, могут возникать конфликты интересов. Лектор объясняет, что эта динамика способствует присутствию на рынке асимметричной информации, которая может создавать трения и влиять на торговое поведение.

Для решения проблем, связанных с прозрачностью рынка, лектор освещает нормативно-правовую базу, применяемую как в Европе, так и в Соединенных Штатах. Эти правила направлены на то, чтобы обеспечить раскрытие соответствующей информации до совершения сделок, уменьшая степень информационной асимметрии между информированными и менее информированными торговцами. В Соединенных Штатах Национальная система торговых площадок (NMS) служит централизованной системой, которая собирает информацию о сделках с различными финансовыми активами, способствуя прозрачности и повышая целостность рынка.

Чтобы проиллюстрировать практические последствия прозрачности рынка, лектор представляет реальный пример, связанный с приобретением музыкальным исполнителем музыкального сервиса. Последствия прозрачности, особенно в отношении выкупа акций исполнителем, демонстрируют, как доступ участников рынка к информации может влиять на процесс принятия ими решений и последующие рыночные результаты.

Изучая нюансы прозрачности рынка и его регулирования, лекция дает всестороннее представление о его влиянии на финансовые рынки. В нем подчеркивается важность достижения баланса между прозрачностью и эффективностью рынка, а также роль регулирования в обеспечении честной и прозрачной рыночной практики.

По завершении лекции аудитории предлагается критически оценить преимущества и проблемы, связанные с прозрачностью рынка. Лектор подчеркивает динамичный характер прозрачности рынка и постоянную необходимость для регулирующих органов, участников рынка и ученых адаптироваться и решать возникающие проблемы, чтобы способствовать обеспечению прозрачности и эффективности финансовых рынков.

• 00:00:00 В этом разделе лекции о микроструктуре финансовых рынков основное внимание уделяется прозрачности рынка. Лектор начинает с краткого обзора предыдущей лекции, в которой говорилось о затратах и преимуществах фрагментации рынка. Сегодняшняя лекция будет посвящена смежной теме, прозрачности рынка и ее влиянию на результаты рынка. Хотя финансовые рынки обычно считаются прозрачными из-за наличия исторических данных о ценах и сделках, некоторая важная информация недоступна. Рынки различаются в зависимости от того, что они делают наблюдаемым или доступным. Различные типы прозрачности также могут по-разному влиять на рынок.
  
  
• 00:05:00 Лектор обсуждает прозрачность рынка в микроструктуре финансовых рынков. Объясняется, что прозрачность рынка означает, что все участники рынка наблюдают за одним и тем же типом информации, что сводит на нет проблему фрагментации. Тремя категориями прозрачности являются предторговая информация, информация во время торговли и постторговая информация. Лектор подчеркивает, что биржи получают прибыль от продажи этих данных, но они стремятся сбалансировать выпуск достаточного количества информации, чтобы установить разумную цену, и при этом не раздавать данные бесплатно или помогать своим конкурентам. Лектор объясняет, что у разных трейдеров будет разная информация, что приведет к асимметричной информации на рынке, что может привести к трениям.
  
  
• 00:10:00 Лектор обсуждает концепцию прозрачности рынка и то, как она регулируется на финансовых рынках законами и правилами как в Европе, так и в США. Цель этих правил состоит в том, чтобы гарантировать, что достаточное количество информации публикуется перед торгами, и что фирмы должны раскрывать соответствующую информацию, чтобы уменьшить степень асимметрии информации на рынке между информированными и менее информированными трейдерами. В лекции упоминается централизованная система в США под названием «Национальная торговая площадка» (NMS), которая собирает информацию обо всех сделках, совершенных с финансовыми активами. Раздел завершается реальным примером того, как музыкальный исполнитель приобрел музыкальный сервис, и последствиями прозрачности в отношении выкупа акций исполнителем.
  
  
• 00:15:00 Спикер обсуждает пример прозрачности рынка или ее отсутствия, связанный с попыткой рэпера Jay-Z выкупить стриминговый сервис Tidal. Цена акций поднялась до беспрецедентного уровня, прежде чем торги были остановлены, в результате чего некоторые трейдеры покупали акции по 11 крон, которые им приходилось продавать по 1 кроне. Спикер отмечает, что прозрачность заключается не только в доступности информации, но и в том, что она должна быть доступной, дешевой и удобоваримой. Затем в лекции рассматриваются три вида прозрачности и то, как они различаются на разных рынках. На некоторых рынках котировки легко доступны, в то время как на других, таких как внебиржевые рынки, вы должны активно связываться с дилерами, чтобы узнать о ценах.
  
  
• 00:20:00 Лектор обсуждает парадокс магазина бриллиантовой сети и его применение к микроструктуре финансовых рынков. Парадокс состоит в том, что на рынке, где потребители последовательно ищут лучшую цену, все фирмы должны устанавливать одинаковую цену, чтобы оставаться конкурентоспособными, но при этом каждая фирма обладает рыночной властью и может устанавливать цену выше равновесной. В случае финансовых рынков это означает, что дилеры взимают максимизирующие прибыль котировки спроса и предложения, и подрезка, которая обычно приводит к конкуренции, больше не применяется. Трейдерам приходится обращаться к нескольким дилерам, чтобы получить лучшую цену, что приводит к большому разбросу цен. Решением является прозрачность рынка, когда дилеры могут размещать свои цены на всеобщее обозрение.
  
  
• 00:25:00 Преподаватель обсуждает прозрачность рынка в микроструктуре. Вводится понятие стоимости поиска на финансовых рынках и объясняется, как она влияет на рыночную власть дилеров и трейдеров. Дилеры, которые имеют большую рыночную власть из-за меньшей видимости, были бы счастливы, если бы рынок не был прозрачным, тогда как трейдеры сталкиваются с более высокими затратами на поиск и страдают из-за более широких спредов в отсутствие прозрачности. Эффективность рынка будет ниже из-за транзакционных издержек в такой ситуации. Чтобы заставить дилеров и маркет-мейкеров обеспечивать эффективность, регулирующие органы обеспечивают прозрачность и требуют от них публиковать котировки. Хотя на рынке доступны лучшие цены спроса и предложения, трудно оценить глубину рынка и его реакцию на изменение размера ордера.
  
  
• 00:30:00 Докладчик обсуждает влияние неопределенности глубины на финансовые рынки, используя модель Кайла в сокращенной форме. Модель предполагает, что глубина лямбда представляет собой правило ценообразования для маркет-мейкеров, но трейдеры не уверены в значении лямбда, что влияет на их торговое поведение. На прозрачных рынках трейдеры могут наблюдать лямбду, а на непрозрачных — нет. Оптимальный размер сделки обратно пропорционален 1/лямбда на прозрачном рынке и 1/ожидаемая лямбда на непрозрачном. Также вводится использование неравенства Дженсена, которое утверждает, что ожидаемое значение выпуклой функции больше или равно выпуклой функции ожидаемого значения.
  
  
• 00:35:00 Лектор объясняет, как прозрачность рынка влияет на объем торгов. Ожидаемый объем торговли на прозрачном рынке больше, чем на непрозрачном, из-за неприятия риска среди неформальных торговцев. Лектор использует график, чтобы проиллюстрировать взаимосвязь между прибылью трейдера и размером ордера для различных значений лямбда, а также то, как неопределенность в отношении лямбда влияет на торговое поведение. Если неформальный трейдер не уверен в глубине рынка, он будет торговать ожидаемым значением X, что приводит к меньшему объему торгов, чем на прозрачном рынке.
  
  
• 00:40:00 Спикер обсуждает влияние лямбды, или коэффициента влияния цены, на снижение среднего уровня X и как это влияет на прозрачность рынка. Он объясняет, что в сценариях, где лямбда высока, даже незначительное уменьшение X приведет к более сильному ценовому эффекту. С другой стороны, если лямбда низкая, небольшое снижение цены не окажет существенного влияния. Спикер подчеркивает, что трейдеров больше беспокоит высокая лямбда, чем низкая. Кроме того, спикер дразнит следующий раздел, в котором основное внимание будет уделено прозрачности потока заказов и тому, следует ли предоставлять эту информацию всем дилерам.