Authors: Costis Maglaras, Columbia University; Rama Cont, University of Oxford Many financial markets are operated as electronic limit order books (LOB). Ove...
Lecture 3, part 1: Information and PricesFinancial Markets Microstructure course (Masters in Economics, UCPH, Spring 2020)***Full course playlist: https://ww...
00:20:00 在本节中，分析了 Glosten-Milgrom 模型，从已经讨论过的一些事实开始。经销商的零利润价格应等于资产的预期估值，条件是观察所有相关交易和订单。对于随机交易并且拥有与 v 值不相关的买入或卖出订单的噪声交易者，条件事件是无关紧要的，但对于知道真实基本价值 v 的投机者而言，买入和卖出订单与 v 相关。投机者的预期利润由一个称为大 pi 的表达式给出，投机者知道 v 并观察交易商在 at 和 bt 的报价。
00:25:00 在讲座的这一部分，Glosten-Milgrom 模型是在金融市场微观结构的背景下讨论的。描述了投机者的最佳策略 - 当价值高于要价时，投机者想要买入，而当价值非常小时，投机者想要卖出。当资产的基本价值在价差内时，投机者不会做任何事情。要价高于买价的假设是为了避免市场套利。还讨论了完全竞争的经销商情况，经销商必须零利润。均衡条件包括经销商的零利润条件和投机者策略 sigma t 是最优的。
00:20:00 我们关注凯尔模型，特别是做市商，他们是风险中性的和有竞争力的，这意味着他们将获得零利润。交易商仅观察给定时期内的总市场流量，无法区分投机订单和噪音订单。订单是分批清算的，因为我们有集合竞价，而不是订单在一段时间内累积的连续竞价。投机者观察资产的真实价值并购买 x 个单位，净收益为 v 减去 p。重要的是，投机者在选择订单价格时并未明确观察到交易清算的价格。该模型中的噪声交易者有随机需求，由 u 给出，这也是正常的，没有传达有关基本价值 v 的信息。
00:40:00 讲师讨论如何使用贝叶斯法则推导凯尔模型中的概率密度函数（PDF）。他解释说，PDF是通过给定v的给定值的概率与给定v的给定q值的概率相乘，然后将结果除以q的概率得出的。讲师还指出所有三个 PDF 都是正态的，并展示了如何用均值和方差表示正态分布。他得出定价表是线性的结论，并通过使用 v 和 u 的方差以及交易者的积极性 beta 找到价格影响系数 lambda。
00:45:00 演讲者讨论寻找最佳投机者策略。将 mu 加上 lambda q 的线性定价方程提供给投机者，并将其代入投机者利润的表达式中，得到 x 中具有唯一最大值的二次表达式。发现投机者的最佳交易策略是 beta 乘以 v 减去 mu，它由 1 over 2 lambdas 给出。对线性策略的限制只揭示了一种均衡；因此，没有考虑其他具有非线性定价规则和非线性交易策略的均衡，因为计算的复杂性更高。演讲者还指出了投机者的问题与产业组织中的垄断问题之间的相似之处。
00:50:00 讲师讨论投机者在凯尔模型中的交易策略，投机者总是期望平均获得正利润。市场上竞争性和风险中性的中介机构总是赚取零利润，而噪声交易者是预期亏损并产生负利润的人。然而，这种损失可能会被风险投资组合的收益或满足其流动性需求所抵消，这些都没有明确建模。在给定投机者交易策略的情况下推导出交易者的最优定价策略，在给定交易者定价策略的情况下求解投机者的交易问题，并用已知的模型参数表示交易者的攻击性beta和价格影响系数lambda，模型是封闭的。当资产的基本价值波动不大时，Beta 较高，这意味着当 sigma v 较小时，直接攻击性会增加。
00:55:00 该视频讨论了影响投机者每单位交易利润的因素，以及它如何导致需要更多交易来弥补低利润。当利润不是很大时，增加交易规模和以更不利的价格交易的边际费用和损失较低。市场深度由 2 sigma u 超过 sigma v 决定，并且随着内幕交易的减少和噪音交易的增加而增加。随着市场上噪音交易者数量的增加以及资产价值变得更加波动，内部人的利润会增加。残差方差及其在 q 上的条件也在视频中计算。
Lecture 5, part 2: Empirics of IlliquidityFinancial Markets Microstructure course (Masters in Economics, UCPH, Spring 2020)***Full course playlist: https://w...
展望未来，该视频深入探讨了具有竞争性交易者的限价订单簿的组成，特别是侧重于限价卖出订单和市价买入订单。一旦构建了限价订单簿，就会创建一个价格表，市场交易者将面对这个表。价格根据交易量进行调整，购买一定数量资产的边际价格定义为最后一笔交易发生的价格。购买数量 q 所支付的总金额是通过对所有交易的边际价格进行积分而获得的，并且该总付款对 q 的导数产生 q 的边际价格 p 素数。
视频中展示了市场交易者在限价订单簿市场中的决策过程模型。该模型假设每个时期有一个市场交易者，表示为“i”。市场交易者通过将额外单位资产的边际估值与该单位的边际价格相等来确定他们的买单大小，表示为“q”。边际估值代表交易者在货币和资产之间的替代率，称为“theta i of q”。该视频解释说，较大的交易需要更多的资金，从而导致购买更多资产的额外成本。结果，购买更多单位的有效支付意愿下降。
该视频继续讨论限价订单簿市场的示例。在一个示例中，由于噪声交易者策略的离散性，离散价格水平出现，导致只有两个可能的订单水平和实际上两组可能的事件。由于不知情交易者的策略，价格影响是积极的。介绍了另一个示例，其中市场订单大小服从指数分布。价格影响方程假设 lambda 乘以 x 为某个常数价格影响因子 lambda，它衡量订单流的信息量。虽然这个例子很重要，但视频主要关注限价订单簿是如何根据市场交易者的行为形成的，并提供了简化形式的分析。
演讲者解释了如何使用“q”的条件概率密度函数 (pdf) 推导条件期望，该函数基于限价交易者的累积深度“yk”。通过应用贝叶斯规则，演讲者展示了一种计算预期基本价值“v”的简单方法，它代表限价交易者将为资产的“ykth”单位设定的价格。交易规模“q”的条件 pdf 的最终表达式包含指数分布，并使用部分积分来推导线性价格影响方程。包含因子“1/theta”会产生等式的内部分布。
00:15:00 我们了解了市场单边竞争交易者的限价订单簿的组成，其中限价订单用于卖出，市价订单用于买入。本书编写完成后，就会创建一个价格表，市场交易者将面对这个价格表，并根据交易量调整价格。这个价格表被认为是某人想要购买的 q 资产的边际价格。为购买交易量 q 支付的总金额由该边际价格对所有交易的积分给出，而该总支付金额的一阶导数是 q 的边际价格 p prime。
00:20:00 该视频展示了市场交易者在限价订单簿市场中的决策过程模型。该模型假设每个时期有一个市场交易者，标记为“i”。市场交易者通过使他们对下一个单位资产的边际估值与对额外单位资产的边际价格相等来确定他们的买单大小“q”。边际估值被定义为交易者在货币和资产之间的边际替代率，也称为“theta i of q”。该视频还解释了更大的交易如何需要更多的资金，从而吸引更多的成本来购买更多的资产，从而导致支付更多单位的有效意愿下降。
Lecture 6: Limit Order Book MarketsFinancial Markets Microstructure course (Masters in Economics, UCPH, Spring 2020)***Full course playlist: https://www.yout...
00:20:00 演讲者讨论了交易者 i 在市场微观结构中的最优交易策略。他们得出 xi 在 v 减去 mu 时是线性的，其中 beta 是比例系数。在解决了 beta 之后，他们提出了交易者积极性的表达式，即 1 乘以 lambda 乘以 n 加一。演讲者随后解释说，市场上的投机者越多，每个交易者的份额就越小。此外，他们注意到 n beta 将在 n 中增加，这意味着总交易规模和攻击性将不会保持不变。
00:30:00 演讲者解释了如何确定具有 n 个投机者和经销商的市场的总订单大小队列。经销商假设 n 个交易者都遵循线性策略并提交订单大小 beta 乘以 v 减去 mu。不知情交易者的交易规模方差也被考虑在内。演讲者接着展示了如何将这些变量的协方差分为两部分并使用各种方程式进行计算。总体而言，演讲者详细解释了在此类市场中如何确定总订单大小队列。
00:40:00 演讲者讨论如何在投机策略和零利润策略的图表上绘制 beta 和 1 over lambda（深度）曲线。投机策略是线性函数，零利润策略是凸函数。这两条曲线的交点出现在单玩家案例的零利润函数的最小值处。然而，对于更高玩家的情况，交点沿着价格影响等式的增加部分移动，市场深度 1 over lambda 随着 n（玩家数量）的增加而增加。交集不再出现在最小值处，这只是因为 n 等于 1 的旧交集处于最小值。
00:45:00 讲师谈到了几何直觉，几乎没有经济直觉，但解释了与他们在上一堂课中进行的讨论的关系。深度随着知情交易者数量的增加而增加，但它可能会随着 beta 值的降低而降低，然后开始增加，这取决于交易者的行为和攻击性较低的原因。 d 部分需要计算每个知情投资者的利润，以及增加 n 对知情投资者总利润的影响。
00:50:00 交易者 i 的预期利润在他们知道 v 的值之前被评估。利润方程考虑了 u 和 v 的不确定性，计算是逐步推导的，同时考虑到v 的方差和协方差。那么期望利润是 表示为知情交易者数量的函数，表明随着知情交易者数量的增加，所有投机者的总利润减少，而每个投机者的利润也减少。
Exercise class 3, part 1Financial Markets Microstructure course (Masters in Economics, UCPH, Spring 2020)***Full course playlist: https://www.youtube.com/pla...
金融市场微观结构课程（经济学硕士，UCPH，2020 年春季）- 第 1 讲：概念和制度（金融市场微观结构）
第 1 讲：概念和制度（金融市场微观结构）
讲师首先为金融市场微观结构课程做准备，解释说由于 COVID-19 大流行，讲座主要以直播形式进行，并上传到 YouTube。可以在讲师的个人网站上访问录音以及幻灯片、问题集和阅读清单。该课程在很大程度上依赖于 Terry Foucault、Marco Pagano 和 Ilse Hoyle 编写的教科书。如果观众喜欢跳过教科书中容易阅读的材料，建议他们从第 11 讲开始。介绍性视频将该课程确立为对金融市场的研究，旨在提供对其功能的全面理解。
市场的概念是作为产权交换和人们从事交易活动的机构引入的。研究市场的主要目标是确保产权的有效配置以及市场交易有助于社会福利的整体增长。具体而言，金融市场被强调为一种独特的市场类型，它促进了股票、债券和衍生品等金融资产的交易。投资这些资产的目的是随着时间的推移重新分配财富，或者应对各种突发事件或结果。
讲师解释了金融资产的概念以及它们如何作为跨不同时期和突发事件转移财富的手段。给出了一个例子，说明如果可再生能源变得更加普遍，对可再生能源公司的投资如何有助于减少煤炭行业的潜在失业。该视频强调金融市场涉及信息不对称，不同的市场参与者对世界的不同前景拥有不同程度的知识。讲师还讨论了特定于金融市场的制度细节，并强调了它们促进具有相反愿望的代理人之间有利可图的交易的目的。
然后探索金融市场的多重价值，重点关注它们作为交易者比较其私人评估和汇总分散信息的平台的作用。金融市场也提供了一定程度的安全性。解释了一级市场和二级市场之间的区别。一级市场能够将储蓄分配给投资，而资金的最终用户确保其能够履行财务承诺。相比之下，二级市场的目的是在储户之间重新分配投资，允许不同所有者和潜在资产持有者之间在交易所等固定平台上进行交易。
该视频特别强调了二级市场，例如股票市场、债券市场、衍生品市场、货币或外汇市场以及作为衍生品市场的商品市场。它指出，了解市场效率和价格形成过程是课程中涉及的关键方面。交易者的行为和他们经营的环境的作用，以及他们如何根据他们的信息与更广泛的市场进行比较，将被检查以了解金融市场的微观结构。
本课程介绍为利用不同的方法和方法来回答与市场组织、设计和政策问题相关的问题。将讨论现实世界的市场，所获得的知识将用于建立理论以在这些机构的框架内分析政策。此外，该课程还将涉及与将这些理论和概念应用于现实生活数据相关的经验问题。
概述了该课程的先决条件，包括对金融、微观经济学、博弈论和数学的基本了解。虽然该课程主要侧重于金融理性模型，但鼓励学生探索行为金融学的互补领域。然后，本节深入探讨了价格的基本概念，以及它与没有套利的理想化市场价格模型有何不同。
该视频解释了买卖价差的概念以及它们如何违反金融市场中的一价定律。它阐明了在几乎所有金融市场中，都存在两种价格：买入价和卖出价。这些价格之间的差异被称为买卖价差，通常可以确保不存在套利。然而，买卖价差会导致市场效率低下，从而导致市场结果效率低下。市场效率的调查与买卖价差的研究密切相关。讲师将买卖差价与买入或卖出外汇时的价格差异进行了比较，提供了真实世界的例子以加深理解。
视频进一步说明，实际交易价格与理想化的市场价格不同，前者是前瞻性的，后者是后瞻性的，往往代表最后一笔交易的价格。股票的基本价值被描述为来自它可以产生的未来收入流，例如股息或价格升值。该值受公司内部管理决策的影响。该课程旨在分析这种基本价值如何转化为市场价格，以及价格是否准确反映了它。引入了价格发现的概念，重点关注有关基本价值的新信息被纳入市场价格的速度。
讲师继续讨论价格和资产配置是如何在金融市场的微观结构中建立的。需要强调的是，并非所有寻求交易特定资产的代理人都同时出现在市场上，导致在任何给定时间供需有限。这些限制可能导致暂时的失衡，从而在短期内影响市场价格。然而，一旦失衡得到解决，价格最终会回到其长期水平。分析这些市场失衡对于确定价格反映基本价值的程度以及它们吸收相关信息的速度至关重要。
然后探讨了流动性的概念及其与市场深度的关系。流动性是指市场在不显着影响其价格的情况下促进资产快速出售的能力。流动性更强的市场的特点是买家和卖家数量更多，从而减少了单个订单对价格的影响。另一方面，市场深度衡量引起固定价格变化所需的订单量。讲师强调了了解交易者的流动性和市场深度的重要性，因为它们会影响他们收到的交易价格。流动性也会影响资产的基本价值。在随后的讲座中，将讨论流动性的测量。
进一步研究市场深度的概念，指的是超出市场可见最佳报价的潜在买卖订单量。了解市场深度使交易者能够衡量他们的交易可以在多大程度上影响市场走势而不会导致价格大幅波动。该视频提供了两种类型的金融市场的广泛概述：订单驱动市场，其中订单被提交到一个共同的限价订单簿，以及交易商市场，其中交易通过中央中介促进。本讲座深入探讨了每种市场类型的子类别，包括连续市场和集合竞价。
讲师详细阐述了将订单驱动市场与其他市场区分开来的维度。一个这样的维度是顺序优先级，其中出价最高的人获得优先购买权。如果两个买家出价相同，则时间优先，先提交的订单优先。另一个维度是价格区间，歧视性定价允许不同的交易以不同的价格发生，而不是强制执行单一的市场价格。此外，市场在交易日的开始和结束时间不同，交易前集合竞价可能发生在连续交易开始之前。这些概念和制度对于理解金融市场的微观结构至关重要。
讲师继续讨论市场的开盘和收盘时间，以及不同交易所可能不同的具体交易规则。提交到限价订单簿的限价订单将保留在那里，直到出现合适的交易机会。相比之下，市价订单会以最佳可用价格立即执行。有耐心的交易者倾向于使用限价单，而不耐烦的交易者则选择市价单，从而耗尽限价单。市场中的定价机制通常具有歧视性，并且取决于交易时间。
然后介绍了两种类型的金融市场：连续限价或簿记交易和集合拍卖。纽约证券交易所和伦敦证券交易所等连续限价或簿记交易所是流行的市场结构，其中交易通过限价订单簿进行。另一方面，集合竞价涉及在特定时间间隔发生的交易，并且确定交易价格以最大化已执行订单的数量。然而，集合竞价也有其缺点，包括交易时间较慢和缺乏耐心的交易者，这些都会产生长期影响。集合竞价交易所的例子包括纳斯达克、伦敦证交所和泛欧交易所，它们可能与某些资产的连续交易并行运作。
接下来，讲师解释了订单驱动市场和经销商市场之间的区别。在交易商市场中，称为做市商或交易商的中央中介机构从卖家手中购买资产并将其出售给买家，从而设定平衡供需的价格。交易商通过报出正的买卖价差来获利，但他们也必须通过缩小买卖价差来与其他交易商竞争，以吸引业务，同时产生足够的交易利润。交易所是最受监管和正规化的市场，而另类交易系统和多边贸易设施则监管和正规化程度较低。
然后，该视频深入探讨了交易所和场外交易 (OTC) 交易之间的比较，这两种交易代表两种不同类型的金融市场。交易所提供一系列服务，包括安全、清算和结算服务、流动性、稳定性和透明度。另一方面，场外交易是指不通过交易所进行但仍是高度正规化平台的交易。然而，与主要交易所相比，场外交易平台可能需要较少的财务披露。虽然降低透明度是一种权衡，但它会带来相应的好处。此外，还提到了流动性暗池的存在。这些是内部平台，使大型投资银行能够在内部匹配客户的订单。该视频指出，市场在各个方面都有所不同，并研究了在比较这些市场时应考虑的因素。
演讲者阐述了金融市场微观结构的不同观点。从监管者的角度来看，确保市场各方的竞争对于实现有效配置至关重要。另一方面，交易者优先考虑市场的流动性、透明度和信息可用性，以确定其资产的最佳价值。演讲者确定了市场上的三组代理人：散户投资者、机构投资者和营利性交易者。散户投资者通常是业余爱好者，而机构投资者是专业人士，他们因设计最佳交易策略而获得报酬。
视频继续讨论金融市场中的各种类型的投资者，区分知情交易者和不知情交易者。知情交易者拥有市场其他人无法获得的私人信息，而不知情交易者拥有与整个市场相同的资产价值信息。经纪人被介绍为促进交易者和投资者之间订单的中介。该视频简要介绍了交易员和经纪人之间的利益冲突，并探讨了监管在实现有效市场结果方面的作用。
讲师继续探讨金融市场的不同目标，包括保护不知情的交易者免受内幕交易、确保价格发现和效率，以及在突发冲击期间稳定市场。为各类资产选择最优的交易结构也必不可少。实现这些目标的方法包括要求分散的市场之间进行互动、征收交易税或补贴、强制抵押、监管算法和高频交易以及监督交易所之间的竞争。必须考虑流动性和自然垄断之间的权衡，因为过度分散会阻碍市场目标的实现。
该视频深入探讨了平台如何改善交易者的贸易条件以及交易所之间竞争加剧的潜在好处。提供了全球不同证券交易所的统计数据，突出了美国与亚洲和欧洲相比的交易所集中度。讲师向监管机构提出了有关市场结构的开放性问题，并强调了综合分析在解决与市场设计相关的权衡方面的重要性。
总之，本讲座概述了金融市场的微观结构，讨论了买卖价差、价格发现、流动性、市场深度和不同市场类型等概念。演讲者还谈到了各种市场参与者的角色、交易所和场外交易的区别，以及金融市场的目标。理解这些概念和结构对于理解金融市场的动态和设计平衡交易者、投资者和监管机构利益的有效市场体系至关重要。
限价订单簿的随机市场微观结构模型
限价订单簿的随机市场微观结构模型
在讲座中，演讲者解释了通过旨在实现最佳执行质量的算法执行大额交易订单的过程。当交易者提交订单时，它被发送到交易引擎，将其分解成更小的块。然后将这些较小的订单块发送到市场，其中包括交易所和暗池等各种场所。要成功执行订单，交易者必须决定将订单发送到哪里。参与交易过程的市场参与者包括机构投资者、做市商、散户以及机会主义或主动流动性提供者。
由于市场上可用的流动性有限，执行大订单可能具有挑战性。为了减轻对价格的影响并最大限度地减少信息泄露，大订单被分成更小的块并随着时间的推移执行。另一方面，做市商扮演着不同的中介角色，提供流动性并避免逆向选择。
为了有效地交易大头寸，交易者需要做出市场变量预测，例如买卖差价、波动性、市场深度和可用流动性。他们还解决了一个优化问题，指导他们对交易进行排序。小订单块的执行由微型交易员执行，他的目标是在每五分钟的时间段内尽量减少对市场的影响。
讲师进一步讨论了整个交易日标普 500 证券领域的交易量、波动性、价差和流动性行为。他们观察到，交易量在一天开始时因新闻而出现小幅上升，然后趋于平缓，直到一天结束时交易量增加。另一方面，由于隔夜新闻，波动性在一天开始时往往很高，但随着时间的推移逐渐降低。价差代表买价和卖价之间的差价，由于不确定性，早上会变宽，但随着时间的推移会变窄。流动性遵循类似的模式，由于担心大头寸敞口，流动性在一天结束时增加，在开始时减少。
本讲座还深入探讨了限价订单簿的概念，它代表不同价格水平的订单队列。订单簿中的每个价格水平都以先到先得的方式运作，允许订单与到达的市场订单进行交易。讲师解释说，限价订单簿的结构会产生排队控制问题，并强调了在这种情况下出现的一些挑战。
演讲者强调了随机建模和多类队列对于理解具有市场参与者之间战略交互的高维系统的重要性。展示了标准普尔 500 指数中限价订单簿的可视化表示，以说明交易率与在最高价格下达和取消的限价订单数量之间的差异。
讲座继续讨论限价订单簿中事件之间的到达间隔时间，重点是交易频率和取消。演讲者指出，这些事件不是随机发生的，而是表现出可预测的行为，例如某些算法每半秒出现一次尖峰。置信区间用于检查系统的平稳参数，表明参数通常在五到十分钟内发生变化。
限价订单簿中的等待时间通常在 1 到 100 秒的范围内，这表明由于难以预测书中的参数变化，因此建模应考虑短期。报价周期也被认为与排队延迟相当，强调了建模取消的重要性，取消的发生率高于交易。讲师建议结合交易策略和数学工具来捕捉限价订单簿中的跳跃或突发事件。
本讲座进一步探讨了限价订单簿中的交易行为，特别是在执行大订单时，导致即时和同步交易。演讲者强调了分解订单和汇总交易的重要性，以了解不同类型的交易及其对帐簿状态的依赖性。还讨论了取消的建模，包括指数或状态相关的方法，突出了易处理性和现实性之间的权衡。
本讲座深入探讨了排队环境中市场参与者的异质行为。一些市场参与者不断监控市场并在出现异常时迅速退出，而另一些则依靠警报发送订单。演讲者建议对这种异质性进行建模，以估计执行订单所需的时间长度。这个控制问题及其排队问题在算法执行系统中被认为是必不可少的。
估计订单到交易的等待时间是下单的一个重要方面。演讲者介绍了两种方法：一种是忽略取消率的简单计算，另一种是模拟取消率的更复杂的方法。后一种方法涉及求解估计队列长度耗尽所需时间的对数公式。这两种方法在算法交易系统所下订单的实际数据集上进行了测试。
该讲座还解决了随机市场微观结构模型中的偏差，指出某些假设可能导致不正确的估计。例如，指数闹钟模型的使用可能过于乐观，因为它们假设每个人都先于交易者取消。完全忽视取消也是有问题的，因为市场上存在不同的取消方法。演讲者建议将取消建模为停止时间，以说明做市商和其他交易者对取消率的影响。
为了获得更准确的结果，演讲者提出了一个模型，该模型可以估算带有闹钟的市场参与者的数量以及在队列长度变小时取消订单的参与者的数量。通过在队列中的订单行为中加入异质性，可以获得更精确的估计。该讲座强调了在交易系统中建模异质性的重要性，将其与在其他环境中研究的排队模型相比作为一个新颖的方面加以区分。表征排队行为被认为很重要，并且在算法交易系统中起着至关重要的作用。讲座的下一节将重点介绍路由和扩散近似。
演讲者探讨了大流量近似在高频限价订单簿动态建模中的应用。与离散模型相比，这种方法允许更易于管理的分析近似。通过将限价订单簿视为排队系统，可以在保持分析易处理性的同时估计等待时间分布和比率。演讲者强调了问题涉及的时间尺度范围很广，从超高频到每日时间尺度，并强调了开发可应用于不同应用（例如最佳交易执行）的模型的重要性。
在前面的讨论的基础上，演讲者描述了如何使用来自队列的繁忙流量限制的熟悉技术来导出更大时间尺度上的有效量。重点放在具有最高出价和最低要价的最佳队列上，以了解价格动态。订单簿的其余部分被视为固定的流动性储存库。每当最佳队列中的流动性耗尽时，就会从下一个最佳队列的大小分布中提取一个新值。假设买卖价差很小，流动性股票等于一个报价点。价格的动态完全取决于两个最佳队列和命中时间之间的相互作用。
在讲座中，演讲者讨论了一个排队模型，该模型结合了订单的到达和取消，同时还考虑了价格变化。该模型假设一个扩散比例限制并具有一个协方差矩阵，该矩阵包含每单位时间订单大小的方差以及出价和要价时订单流之间的相关性。只要队列没有耗尽，它们就会表现出扩散行为。但是，当队列耗尽时，价格会上涨或下跌。价格动态被建模为一个离散过程，在询价或出价队列的命中时间跳跃一个单位。该模型对于分析高频交易特别有用，并展示了有趣的特性，例如被不连续反射打断的扩散动力学。
该讲座强调扩散极限允许计算几乎任何东西，即使从复杂的离散模型开始也是如此。价格变化之间的持续时间可以用封闭形式的分布来表征，从而可以根据队列中的订单进行精确的价格预测。此外，还讨论了第二个扩散限制，它解释了虽然价格在触及时间经历离散跳跃，但它在更长的时间尺度（例如每天或每小时）表现出扩散动态。本讲座最后提出了一个公式，该公式根据从订单流中提取的特征来表达波动性。该公式可以根据标准普尔 500 指数股票的经验标准差进行检验，显示出良好的一致性。
该讲座承认在基本的双队列模型之外还有许多扩展和更复杂的模型。这些扩展包括依赖于状态的到达率、下一个最佳队列的显式建模以及更复杂的方法，例如对整个订单簿建模或利用随机偏微分方程将订单簿建模为密度。尽管这些模型可能很复杂，但它们可以为各种利息数量生成明确的公式，并提供对金融市场流动性和价格行为之间关系的分析见解。
第 2 讲：衡量流动性（金融市场微观结构）
第 2 讲：衡量流动性（金融市场微观结构）
在讲座中，引入了流动性的概念并将其定义为市场在不显着降低其价格的情况下促进资产快速出售的能力。流动性被视为市场的一个特征，它决定了在特定市场上交易的难易程度，并且它可能因资产类型或所检查的特定市场而异。讲师还提到了另外两种流动性：货币流动性和资金流动性，它们与更广泛的流动性概念相互关联。
讲师解释了流动性对市场效率的重要性。流动性影响经济中资产的有效配置。当市场流动性不足时，会导致分配效率低下，在不显着影响价格的情况下买卖商品会产生额外成本。这种低效率限制了有意愿的买家获得资产并阻碍了市场效率。监管机构关注市场效率和稳定性，流动性作为评估市场效率和识别低效率的衡量标准。因此，减少市场流动性不足成为监管机构的重要目标。
进一步探讨了流动性的概念，区分了完全流动性市场中的公平价格和有效价格。流动性不足可能表明市场存在结构性问题，可能需要监管干预来解决低效率问题。市场深度衡量将价格移动一定数量所必须交易的数量，被视为流动性的重要指标。讲师指出，流动性不会随着时间的推移保持不变，并且在逆境期间经常会减少。理想的情况是，在需要快速交换资产的危机时期，市场会更有效率。
介绍了量化金融市场流动性的不同措施。这些措施包括价差措施、价格措施和非交易措施。讲师使用来自 Krispy Kreme 股票的数据集演示了他们的应用程序。强调了准确估计流动性的重要性，讲师解释说价格有时会落在价差内。这种情况可以归因于隐藏的限价订单和经销商提供的个别价格改进。
本讲座深入探讨了流动性的具体衡量指标，例如报价点差、标准化报价点差、有效点差、标准化有效半价差和已实现点差。报价价差，即要价和买入价之间的差异，可能会产生误导，导致使用标准化报价价差，它考虑了市场上资产的平均价格。有效价差考虑了交易的实际执行价格，被认为是衡量流动性的更好指标。它捕获交易期间市场上发生的价格改善，提供更可靠的指标。标准化有效半价差和有效价差更一致地表示了市场中的价差行为。已实现价差衡量在资产中持有给定头寸的成本，将中间报价与延迟结合起来以允许价格根据新信息进行调整。
讨论了流动性、交易价格和中间报价之间的关系。该讲座解释了当投资者以要价下达买单时，交易价格和中间报价如何相互作用。随后的交易可能导致交易价格保持不变或增加，这取决于下一个订单是卖单还是另一个买单。该讲座强调了贸易方向变化之间的负协方差，表明贸易方向是均值回归的。
引入了其他流动性衡量指标，例如价格影响系数、买卖反弹和成交量加权平均价格 (VWAP)。这些措施提供了对市场流动性和微观结构的见解。讲座强调需要根据数据聚合级别仔细应用这些措施。
本讲座最后总结了流动性的不同衡量标准及其基于数据要求和特定目标的变化。它强调流动性不是一个静态的概念，可以在整个交易日内发生变化，在重大事件期间会产生重大影响。讲师提供习题供观者练习，包括再造人物及检视课本中的执行不足。共享了一篇比较公司债券市场和股票市场的文章的链接，以说明市场结构导致的流动性差异。宣布下一讲将重点分析市场价差和流动性不足的决定因素。
第 3 讲，第 1 部分：信息和价格（金融市场微观结构）
第 3 讲，第 1 部分：信息和价格（金融市场微观结构）
教授概述了课程的三个主要部分。第一部分侧重于建立数学模型来表示金融市场的相关方面，这些模型将应用于特定问题。本部分旨在为理解市场动态提供理论基础。第二部分应用这些模型来研究具体问题，例如金融市场碎片化的成本和收益以及流动性和公司政策之间的相互联系。通过将模型应用到真实场景中，学生可以获得对金融市场运作的实用见解。最后，课程的第三部分涵盖了与现代金融市场高度相关但教科书中未涵盖的特定主题。这些主题包括数字市场、算法和高频交易、公共信息以及处理金融市场泡沫和羊群效应的问题。课程的这一部分旨在探索该领域的前沿发展和挑战。
然后教授开始讨论信息和价格之间的关系。他们介绍了探索这些问题的第一个模型，从交易者有意识的决定产生的买卖价差开始。本讲座深入探讨了交易者在市场上买卖资产的原因，以及这些原因可能会或可能不会影响资产的估值。
讨论的第一个原因是形成个体交易者独有的风险概况。交易者可以根据个人风险偏好买卖资产，这可能不会直接影响资产的估值。第二个原因是资金流动性，个人需要获得流动资金或想要投资多余的资金。这种类型的交易也不影响资产的盈利能力或未来现金流量，因此不会改变其估值。最后，讲师强调，基于市场基本面的交易，例如经济状况和外部因素，确实会影响资产的盈利能力和未来现金流量，从而改变其估值。
然后讲座重点介绍不同类型的信息，区分公共信息和私人信息，以及它们对资产估值的影响。公共信息是所有市场参与者都可以获得的，并且每个人都可以以相同的方式理解和评价的信息。它可以导致对资产价值的重新评估，而不会在交易员之间产生新的分歧。另一方面，私人信息在交易者之间造成信息不对称，因为个人可能可以获得其他人不拥有的特定信息。这种私人信息可能会导致交易者根据他们对特定因素的了解对资产价值的看法有所不同。
演讲者讨论了在古典经济范式的范围内，公共信息如何不能产生新的贸易，但可以通过整合广泛可用的信息导致资产价值的重新评估。然而，演讲者强调，信息不对称模型旨在证明内幕交易为何是非法的，并展示如果内幕交易确实发生在市场中会发生什么。
对私人信息的学术解释进行了解释，指出所有信息，无论是公开的还是私人的，原则上都是对所有人开放的。然而，一些交易者可能更擅长分析信息并对股票的基本面有更深入的了解。该讲座探讨了信息与价格之间的联系，强调了价格如何协调来自不同个体的信息以实现社会的有效配置。讲师还谈到了市场效率的不同形式，包括弱效率，这意味着价格包含了历史信息。
讲座继续讨论不同水平的市场效率，以及有效市场假说如何暗示价格在某些方面必须是有效的。效率的最强形式，称为“强形式”，要求价格立即反映所有公共和私人信息。然而，这一概念带来了挑战，例如“禁止交易定理”，因为拥有私人信息的交易者会避免交易，因为任何交易愿望都会变得信息过多并充当公共信号，从而使任何潜在交易无利可图。此外，如果价格在强形式下是完全有效的，那么交易者就没有动力获取信息，因为获得的任何知识都会立即被纳入价格，从而使信息不值得获取。
讲座讨论了有效市场假说中的悖论，强调缺乏对价格波动的解释。该假设没有提供对信息如何融入价格的清晰理解，也没有解释三个重要现象：股票溢价、价格波动和市场变动的规模。为了解决这些问题，该视频解释了资产市场价值的概念，并介绍了两种检查资产的方法，包括考虑未来现金流量预期的现金流量贴现法。
演讲者介绍了市场估值的概念，市场估值可以通过对资产未来现金流量的预期并用考虑不确定性的贴现因子对其进行贴现来计算。虽然资产具有客观的基本价值，但公共信息可能无法完全包含所有私人信息，交易者可能无法完全了解真正的基本价值。资产价格反映市场估值的效率取决于价格与市场估值的契合程度。如果价格等于市场估值，则该价格被认为是半强有效的。本讲座最后从投资者的角度将市场估值创新定义为随机变量。
主持人继续描述如何计算市场估值创新的预期。该公式涉及对下一期创新的期望值，可以表示为对下一期市场估值的期望值的期望值。应用迭代期望法则，可以简化嵌套期望，使得对下一期创新的期望等于市场估值的当前期望减去市场估值给定当前信息的期望值。主持人指出，如果价格是有效的，则价格变化的预期为零，表明资产未来价格的最佳估计是当前价格。
讲师解释说，在半强效率形式下，从市场参与者的角度来看，股票价格被认为是一个鞅。这意味着虽然价格可以上涨或下跌，但对未来价格的最佳估计就是当前价格。这种信息效率的含义是资产定价文献中的一个流行假设。本课程的下一部分将介绍在这些基本概念的基础上建立的不对称信息下的特定交易模型。
在课程的下一节中，演示者将深入研究不对称信息下的特定交易模型。该模型旨在捕捉当交易者拥有不同级别的市场及其资产信息时出现的动态和结果。
讲师首先强调了理解信息不对称如何影响交易行为和市场结果的重要性。在现实世界的金融市场中，一些交易者可以访问其他人不拥有的私人信息是很常见的。这种信息不平衡会显着影响市场参与者的决策和策略。
主持人介绍了逆向选择的概念，即当拥有私人信息的交易者有选择地参与市场时，就会发生逆向选择，从而对市场效率产生不利影响。拥有优越信息的交易者可能会选择仅在他们认为自己具有优势时才进行交易，而没有此类信息的交易者可能会因为不利结果的风险增加而对参与交易犹豫不决。
为了说明逆向选择的影响，讲师举了一个市场有两种资产的例子：高质量资产和低质量资产。交易者拥有有关资产质量的私人信息，但其他市场参与者无法观察到该信息。因此，了解优质资产的交易者更有可能参与交易，而那些不了解此类信息的交易者可能会选择退出或要求更高的资产价格。这导致市场被低质量资产主导的情况，因为知情交易者由于逆向选择问题而不愿意交易高质量资产。
讲师继续讨论逆向选择对买卖价差的影响。当拥有私人信息的交易者有选择地进行交易时，他们会在买入价和卖出价之间创造更大的价差。买卖价差反映了交易成本，并作为与逆向选择相关的风险的补偿。在信息不对称的环境中，买卖价差扩大，以解释缺乏完整资产信息的交易者所面临的不确定性增加。
此外，讲师介绍了市场信号的概念。信号是指交易者为向他人透露其私人信息而采取的战略行动。通过从事某些行为或交易，交易者试图传达有关其资产质量或价值的信息。这种信号传递过程有助于通过减少信息不对称来减轻逆向选择并提高市场效率。
讲师提供了一个通过价格选择发出信号的例子。在有两种资产的市场中，拥有优质资产的卖方可能会设定较高的价格以表明其质量，而拥有低质量资产的卖方可能会设定较低的价格。观察卖家设定的价格，潜在买家可以推断出有关基础资产质量的信息。这种信号机制允许更好地分配资产并减少信息不对称的不利影响。
为了进一步探讨信息不对称下的交易动态，主持人引入了道德风险的概念。当个人因对后果缺乏充分的责任而承担更大的风险或从事不良行为时，就会出现道德风险。在金融市场中，当交易者掌握影响其交易决策的私人信息时，道德风险就会显现出来。
讲师强调道德风险的存在会影响市场结果和效率。拥有私人信息的交易者可能倾向于采取风险较高的头寸或从事利用其信息优势的活动，从而可能导致市场扭曲或效率低下。了解道德风险的影响对于设计有效的法规和市场机制以促进透明度和公平交易实践至关重要。
本课程的这一部分侧重于信息不对称、逆向选择、信号和道德风险下的交易。通过研究这些概念，学生可以深入了解现实世界金融市场的复杂性，其中交易者之间不同程度的信息可以显着影响交易行为和市场结果。
第 3 讲，第 2 部分：Glosten-Milgrom 模型（金融市场微观结构）
第 3 讲，第 2 部分：Glosten-Milgrom 模型（金融市场微观结构）
在课程的这一部分，讲师强调了模型在捕捉现实世界金融市场中存在的特定问题方面的重要性。重点是 Glosten-Milgrom 模型，该模型提供了有关信息问题如何影响定价和市场流动性的宝贵见解。
Glosten-Milgrom 模型围绕着一个与两类交易者互动的长寿经销商展开：私下知情的投机者和不知情的噪音交易者。该模型假设投机者的目标是最大化他们的预期利润，同时隐藏他们的私人信息，使用噪音交易者作为掩护。另一方面，由于流动性或风险需求，噪声交易者以固定概率进行交易。
讲师讨论了 Glosten-Milgrom 模型的假设和均衡概念。它是一个信息不对称的静态博弈，均衡概念是一个基本的纳什均衡。经销商设定出价和要价以最大化利润，同时确保自己的利润为零。投机者根据他们的预期收益做出决定。该讲座提出了发人深省的问题，涉及不存在不知情的投机者、模型中交易商的必要性以及交易商与消息灵通的投机者进行交易的意愿。
对 Glosten-Milgrom 模型的进一步分析表明，考虑到所有相关交易和订单，交易商的零利润价格应等于资产的预期估值。讲师解释了拥有真实资产价值信息的噪音交易者和投机者的买卖订单如何影响投机者的预期利润。描述了投机者的最佳策略，考虑了与卖价和买价相关的不同资产价值。
讲师还强调订单如何揭示有关资产估值的信息。解释了噪声交易者与投机者的买单概率，投机者提供了有关资产真实价值的更多信息。使用总概率法则扩展了资产价值的条件期望，从而可以更准确地计算出价和出价。
使用 Glosten-Milgrom 模型，确认卖价将高于买价，导致半强势形式的有效市场价格。然而，这种效率依赖于经销商的竞争力并且没有获得交易利润。如果交易商拥有市场支配力，价格将偏离资产的公平市场估值。该讲座包括一个简单的 Glosten-Milgrom 模型示例，该模型具有二元基本资产价值。
本讲座深入探讨了在 Glosten-Milgrom 模型的贸易均衡中推导要价和出价。计算涉及明确考虑资产价值分布，同时考虑购买和销售订单。卖价和买价表示为模型参数的函数，导致模型达到平衡。
讨论了市场中的非流动性和报价价差的计算，价差随着知情交易的可能性而增加，随着噪音交易者的存在而减少。比较静态表明价差如何受到资产价值初始不确定性程度的影响。该讲座还涉及多周期设置，其中持久的资产价值和信息丰富的交易流有助于随着时间的推移发现价格。
进一步检验 Glosten-Milgrom 模型，强调资产的长期价格将收敛到其真实基本价值，表明该模型具有强型效率。然而，价格发现的速度取决于知情交易者的比例，从而在价格发现和市场流动性之间进行权衡。在市场设计中平衡这些方面可能具有挑战性。该讲座承认集中经销商模型和缺乏市场清算等局限性，这些局限性可能无法完全捕捉现实世界的市场动态。
最后，本讲座最后讨论了 Glosten-Milgrom 模型的最后一个缺点，该模型仅考虑基本价值而不考虑投机或转售。这种限制意味着认为以价值 v 购买资产会获利的交易者在未来出售资产时不会考虑潜在的流动性不足。尽管如此，Glosten-Milgrom 模型仍然是一个灵活而直接的框架，可用于理解逆向选择对价格的影响并解决市场中的特定问题。该模型还强调了噪声交易在维持市场流动性方面的重要性。本章最后提供了有关 Glosten-Milgrom 模型的练习，供有兴趣的读者探索。
第 4 讲：流动性的决定因素（金融市场微观结构）
第 4 讲：流动性的决定因素（金融市场微观结构）
该视频讨论了可以在交易商市场中产生买卖价差的两个因素。考虑的第一个因素是订单处理成本对价差的影响。讲师解释说，交易商在市场上需要管理各种成本，例如交易费用、清算和结算费用、办公室租金以及研究和分析费用。这些成本，连同交易商可能获得的任何额外利润，最终都由与其交易的交易者承担，从而影响价差。讲师强调了从经验上分离这些成本以了解它们对市场流动性和价格发现的影响的重要性。
讨论的第二个因素是 Glosten-Milgrom 模型以及交易商的交易成本如何影响市场的买卖价格。在这个模型中，只有投机者拥有关于资产基本价值的信息，而其他市场参与者拥有由 omega_t 代表的有限信息。市场对资产的估值为 mu_t，这是在给定公共信息的情况下对基本价值的条件期望。卖价由t期初的市场估值加上半价差加上交易商的交易成本(gamma)确定，而买价由市场估值减去半价差减去gamma计算。因此，价差被交易成本扩大，整体价差由两部分组成：交易成本和逆向选择成本。
该视频强调了在检查一对报价时确定由订单成本与逆向选择成本引起的报价价差部分的挑战。然而，通过观察报价随时间的动态，可以推断出这些信息。这些成本对价格的影响在动态影响方面有所不同。讲师给出了一个方程式，演示了交易者支付的已实现价格如何以准确的市场估值加上交易方向乘以半价差，加上或减去订单成本为中心。订单成本的动态影响不同于逆向选择成本，价格偏离已实现价差加上交易订单成分给出的事前市场估值。该视频还讨论了预期未来价格的计算。
然后通过分析半价差的逆向选择和订单处理成分来检验交易对价格的长期影响。对未来价格的预期近似为事前市场估值减一。虽然逆向选择项具有永久性影响并使价格朝相应的方向移动，但随着未来交易提供更多信息并进一步移动价格，订单处理成本只会扩大价差，不会对移动平均价格产生任何长期影响.期货交易逆转了订单处理成本的影响，而逆向选择期限仍然更持久，导致价格永久地向各自的方向移动。
该视频进一步探讨了逆向选择与订单处理成本对市场估值的影响。逆向选择通过根据相关的逆向选择成分改变未来市场估值，从而对未来市场估值产生永久影响。相比之下，订单处理成本只会扩大价差，而不会对平均价格产生任何长期影响。从 1978 年开始转向 Stahl 的模型，该视频表明经销商库存成本可能是造成市场流动性不足或买卖差价的原因。经销商需要持有库存一段时间，如果在此期间资产价格发生变化，经销商可能会付出高昂的代价。因此，交易商可能会要求溢价以持有资产的正面或负面头寸。该模型依赖于经销商之间风险规避的假设。
然后视频讨论了做市商或交易商如何提交他们有竞争力的需求计划或供应计划。这些时间表为交易者可能想要买卖的任何给定数量提供单独的价格，基本上形成了一个由交易商专门填写的限价订单簿。该模型侧重于推导供求表，假设没有知情交易者，只有噪音交易者。信息通过公告在市场上产生，可以改变市场上所有代理人的估值，从而引入估值变动的风险。讲师指出，虽然很自然地认为交易商天生就是规避风险的，但由于监管，风险规避在工具上出现了。如果交易商根据监管要求有义务维持头寸或给予保证金，他们就不能在任何给定资产中持有大量头寸，表现得好像他们是规避风险的。
接下来，讲师解释了一个模型，在该模型中，市场中的交易商持有他们在单个时期内获得的头寸，并且只能在下一个时期的基本价值发生变化时平仓。交易商必须在今天买入或卖出资产，然后分别卖出或买入。然而，他们不会面临未来的流动性不足，因为他们可以以他们买入或卖出的确切价值解除头寸。此外，该模型假设存在单个竞争经销商或大量经销商，这不会影响论点。代表性交易商在资产中具有称为“捐赠”的初始头寸。
该视频进一步讨论了经销商的资产需求或供应，以及经销商如何在竞争激烈的市场中充当价格接受者。交易商的供给或需求决定是由最大化其下一期财富定义的效用的愿望驱动的，这是交易商在时间 t 感知的随机变量。交易商在 t+1 期的期初财富由他们未来的资产头寸和现金持有量决定，分别表示为 zt + 1 和 ct + 1。效用被定义为这种财富的函数。该模型的求解算法很复杂，可能不直观。
还讨论了竞争经销商的假设，如果市场上有百万经销商，这更合理。在这种情况下，没有一个经销商可以显着影响价格，他们都充当价格接受者，根据市场上所有其他经销商设定的需求和供应时间表进行优化。任何给定经销商的最大化问题都涉及在给定任何固定价格的情况下决定供应多少单位。经销商的均值-方差偏好也被考虑为对未来财富的期望。未来财富的预期取决于代理人在资产中的未来地位，而未来财富的方差则来自资产持有量，因为现金价值在该模型中是无风险资产。
然后，该视频介绍了在给定固定价格的情况下推导出经销商供应计划的算法。交易商的效用函数用于获取资产供给函数，该函数与价格与中间报价之间的差值成正比。中间报价代表交易商不愿供应或购买任何资产单位的价格，取决于交易商在资产中的初始头寸。较大的初始头寸会导致较低的中间报价，从而导致较低的资产买卖价格。
本讲座深入探讨了交易商的风险规避和平均标准差偏好如何影响流动性。交易商的风险厌恶程度越大，资产估值波动越大，交易商就越不愿意接受更大的头寸。这导致更陡峭的价格表和更大的价格影响，最终导致市场深度降低。演讲者还解释了经销商对均值标准差的偏好如何影响他们向市场供应的意愿，函数的斜率决定了经销商的供应限制。
讲师描述了交易商对根据收益率买卖资产的漠不关心。交易商可以达到平衡的唯一情况是函数的斜率恰好为零，这意味着交易商对以任何价格买卖资产都无动于衷。这个平衡点创建了一个由经销商的正面或负面头寸决定的不连续点。与均值方差偏好相反，此标准差偏好模型生成买卖价差作为自然度量。这些价差表示交易商愿意接受资产正头寸的价格与交易商愿意接受资产负头寸的价格之间的距离。此外，该模型描述了传入的随机噪声交易可以移动价格，导致中间价偏离预期值。
交易商的目标是在中长期内保持资产的中性地位。然而，这并不总是可能的，任何非零库存都可能导致价格偏离市场估值。作为一名交易者，当遇到拥有有利地位的交易商时，可以从这种低效率的价格中获益。但是，如果贸易条件不利或急需购买特定数量的资产，交易者可能会遇到困难。尽管如此，从长远来看，随着经销商消除库存，价格将回到有效水平。
该视频最后展示了一张图表，直观地展示了逆向选择、订单处理成本和库存成本对市场估值的影响。逆向选择成分具有永久性影响，导致长期价格变化。另一方面，订单处理成本构成仅影响当前价格，对预期交易价格没有影响。库存控制成本部分对价格有中期影响，逐渐消失。在下一课中，演讲者计划估计每种机制的重要性及其对价差的实证贡献，并提供阅读清单中有关库存风险的相关练习。从经济角度来看，与其他因素相比，订单处理成本被认为是微不足道的。
第 5 讲，第 1 部分：深度决定因素，凯尔模型（金融市场微观结构）
第 5 讲，第 1 部分：深度决定因素，凯尔模型（金融市场微观结构）
本讲座首先讨论市场深度的决定因素以及交易规模如何影响市场价格，建立在前一讲座关于价差决定因素的讨论之上。解决的主要问题是，为什么交易者在进行大量交易时必须支付更多费用，交易量越大，价差通常越大，价格越远离有效水平，表明市场深度有限。
本讲座介绍了 Kyle 模型，这是金融市场微观结构文献中广泛使用的模型，允许灵活的交易规模。提到讲座的第二部分将涵盖影响流动性的因素的实证估计，包括估计价格影响、深度和知情交易的比例。
该视频探讨了解释为大额交易支付更多费用现象的潜在因素，包括逆向选择、库存风险和订单处理成本。逆向选择和库存风险被认为是市场深度有限的有效解释，因为交易商由于相关风险而不愿持有大量头寸，并要求交易员提供更高的溢价。但是，讲座在讨论订单处理成本时区分了支付给交易商的成本和支付给交易所的成本。
还讨论了市场力量、有限的市场深度和经销商不完全竞争所产生的成本之间的关系。与完全竞争的交易商相比，不完全竞争的交易商可能会设置更大的价差并从交易者那里榨取盈余，从而导致任何给定交易规模的价差都更大。然而，尚不清楚这种由不完全竞争产生的差异对于大的贸易规模是更大还是更小。此外，该讲座承认订单处理成本可能会增加或减少每只股票的表达式，具体取决于交易者支付的是固定费用还是百分比费用。安排、清算或结算大额交易的困难也可能导致更高的交易成本。
然后讲座重点介绍凯尔模型，该模型解释了逆向选择与市场深度之间的联系。它讨论了有关交易者行为的假设，强调交易者的行为以及他们是否知情或噪音交易者会影响资产的基本价值。讲师解释了 Kyle 模型的关键方面，特别是投机者的作用，他们战略性地选择订单大小以最大限度地减少价格影响。
讨论了 Kyle 模型中所做的假设，并将它们与上一节课的 Stahl 模型进行了比较。在 Kyle 模型中，做市商被假定为风险中性且具有竞争力，利润为零。交易商只观察总体市场流量，无法区分投机订单和噪音订单。订单通过集合竞价分批清算，而不是连续竞价。
凯尔模型中的投机者可以获得资产的真实价值，并战略性地购买一定数量的单位，以获取净收益。投机者在选择订单价格时并未明确观察到交易清算的价格。模型中的噪声交易者有随机需求，但没有传达有关基本价值的信息。
讲师解释了做市商在 Kyle 模型中的作用，他们赚取零利润并提交定价表。市场价格由交易者的订单大小决定，交易按市场价格执行。该模型寻求均衡，其中投机者的策略基于资产的基本价值。假定投机者使用线性策略，系数 beta 决定了他们对市场消息做出反应的积极性。做市商知道投机者的策略，从总的总订单流量中估计资产的可能价值，并提取订单流量与资产价值之间的关系。
本讲座讨论了价格影响系数 lambda 及其在确定做市商策略中的作用。该系数被估计为交易规模（q）对资产价值（v）的回归系数，它衡量交易规模与价格影响之间的线性关系。该视频解释了线性定价方程以及已实现交易价格与事前市场估值之间的距离如何与交易规模 (q) 与系数 lambda 线性相关。 lambda 的倒数用作衡量市场深度的指标，表明在价格变化 1 美元之前可以进行多少交易。
还讨论了 Kyle 模型中交易规模 (q) 传达的信息度量。 q 的期望代表中性信息，而 q 减去 q 的期望表示交易规模传递的信息。该度量可用于估计基本价值 (v) 的大小，较大的交易规模 (q) 表明较大的价值 (v)。演讲者通过使用标准差对所有变量进行归一化来对系数进行另一种解释，从而更容易理解基本价值 (v) 和交易规模 (q) 之间的相关性。简要概述了使用条件概率密度函数 (PDF) 和应用贝叶斯规则从幻灯片中获取结果的过程。
本讲座涵盖使用贝叶斯规则推导 Kyle 模型中的概率密度函数 (PDF)。 PDF 是通过将基本值 (v) 的给定值的概率与给定 v 的交易规模 (q) 的给定值的概率相乘，除以 q 的概率得到的。解释了所有三个 PDF（基本价值、给定基本价值的交易规模和交易规模）都假定为正态分布，并且讲座演示了如何用均值和方差来表达它们。
讨论了在 Kyle 模型中寻找最优投机者策略。将线性定价方程提供给投机者，并将其代入投机者利润的表达式中，得到具有唯一最大值的交易单位数 (x) 的二次表达式。讲座的结论是，投机者的最佳交易策略由 beta 乘以基本价值 (v) 和估计值 (mu) 之间的差值给出，其中 beta 由 1 乘以 2 乘以 lambda 确定。值得注意的是，该模型侧重于线性策略，由于涉及的计算复杂性，未探索具有非线性定价规则和交易策略的其他均衡。
讲座讨论了凯尔模型中投机者的交易策略，强调投机者期望获得正的平均利润。市场上竞争性和风险中性的中介机构利润为零，而噪音交易者平均产生负利润。然而，该讲座提到，噪音交易者的负利润可能会被风险投资组合或流动性需求的收益所抵消，而这些并未明确建模。在给定投机者交易策略的情况下推导出交易者的最优定价策略，并在给定交易者定价策略的情况下解决投机者的交易问题，则认为模型是完整的。攻击性参数 (beta) 和价格影响系数 (lambda) 以已知模型参数表示，当资产的基本价值波动较小时，beta 较高。
该视频深入探讨了影响投机者每单位交易利润的因素，以及这如何导致需要更多交易来弥补低利润。当单位利润不大时，增加交易规模和以更不利的价格交易的边际费用和损失相对较低。市场深度由噪声交易者需求标准差 (sigma u) 除以基本价值标准差 (sigma v) 的两倍确定，随着内幕交易减少和噪声交易增加而增加。随着市场上噪音交易者数量的增加以及资产价值变得更加波动，内部人的利润会增加。本讲座还涵盖了残差方差的计算及其对交易规模 (q) 的依赖性。
本讲座涉及剩余方差的概念，它表示在考虑了交易规模中包含的所有信息后市场中关于基本价值的不确定性。条件方差量化了交易后剩余的未知信息量，预计该信息量低于初始不确定性，因为交易规模传达了有关基本价值的信息。在凯尔模型中，内幕投机者透露了他们一半的信息，由于内幕交易，整体市场深度受到限制。该模型被描述为比 Bloom-Milgram 模型更全面，因为它允许探索贸易规模的影响。与 Bloom-Milgram 模型不同，Kyle 模型中的投机者不是价格接受者。
讲师强调了 Kyle 模型在具有经销商中介的批量拍卖市场背景下的重要性。该模型使交易者能够根据预定的价格表选择他们想要的头寸，这会影响他们将收到的价格。该讲座提到了模型的潜在扩展，以包含动态、多轮交易、无限拍卖和其他内部人员。这些扩展引入了更多的竞争、更强的进取心和更大的流动性，从而导致价格发现和更高的市场流动性。
讲座的重点转向 Kyle 模型的扩展，考虑具有多个内部人的动态模型和经销商作为中介的角色。众所周知，由于投机者更喜欢市场力量并寻求避免竞争，因此实现流动性和价格发现可能具有挑战性。该讲座探讨了不同假设的后果，例如交易商之间的不完全竞争可能导致市场流动性降低和定价效率低下，以及规避风险的做市商的影响，将库存问题引入模型。最终，与 Stahl 模型相比，Kyle 模型作为市场分析的更先进、更有效的理论基础被提出。
讲师通过强调 Kyle 模型为了解市场动态和分析影响市场流动性和定价的各种因素提供了一个强大的框架来结束讨论。该模型能够结合交易规模和不同市场参与者（例如投机者、中介机构和噪声交易者）的行为，为了解真实世界的市场情景提供了宝贵的见解。
此外，讲座强调 Kyle 模型可以进一步扩展以解决更复杂的动态和考虑因素。例如，合并多个内部人员可以捕捉到在市场上竞争的各种知情交易者的存在。此外，将动态引入模型可以考虑随时间变化的因素和多轮交易中市场条件的演变。这些扩展增强了模型的真实性，并提供了对市场结果的更全面的理解。
讲师还承认，在流动性提供和价格发现之间取得平衡是一项具有挑战性的任务。投机者在提供流动性方面起着至关重要的作用，他们往往更喜欢市场力量并可能避免竞争。流动性和价格发现之间的这种内在张力需要进一步探索和分析，以确定促进这两个目标的最佳市场结构和机制。
总之，Kyle 模型是研究市场微观结构和理解市场深度、定价和流动性的决定因素的宝贵工具。它捕捉交易规模、市场参与者行为和中介机构作用的影响的能力有助于对金融市场进行全面分析。凭借扩展和改进的潜力，Kyle 模型继续成为市场分析的重要理论框架和金融经济学领域未来研究的途径。
第 5 讲，第 2 部分：流动性不足的经验（金融市场微观结构）
第 5 讲，第 2 部分：流动性不足的经验（金融市场微观结构）
在讲座中，教授通过理清各种理论因素对市场流动性的贡献，深入研究了流动性不足的经验估计。本次讨论建立在之前关于流动性实证测量的讨论以及阐明流动性如何受到逆向选择、订单成本和库存风险等因素影响的理论的基础上。
为了便于分析，教授引入了三个关键因素的符号：lambda，代表价格影响系数的逆向选择成分； beta，与库存风险相关的价格影响系数有关；和伽玛，它作为流动性的综合组成部分。估算过程中使用的数据包括交易价格、净市场订单流量和订单标志。目的是评估特定交易的订单大小和签名对整个市场的影响。
接下来，讲师探讨了给定交易对金融市场未来交易价格影响的估计。他们采用 Gloston Milgram 模型，其中包含订单处理成本。根据该模型，交易价格由市场估值和订单处理成本组成，这取决于交易方向。通过取一阶差值，可以获得市场估值的变化，反映了结合了先前交易信息的逆向选择成分。讲师演示了如何利用这些信息来估计未来的交易价格，从而得到一个表达式，该表达式不包含除噪声项之外的任何不可观察项。
接下来，讲师分别解释了逆向选择成分和订单处理成本成分的估算过程。估计分两个阶段进行。第一阶段涉及发现库存或订单处理成本与交易数量无关。在第二阶段，仅考虑贸易方向和贸易量进行回归。讲师提到了一篇具体的研究论文，该论文使用了 80 年代初期纽约证券交易所的交易数据，并警告说该论文中的观察数量有限。
此外，还讨论了特定论文中使用的两阶段估计程序的局限性。本文仅估计了导致流动性不足的两个因素，而忽略了库存成本。讲师指出，将库存成本从逆向选择成分中分离出来会带来挑战，因此无法单独确定系数。讲师然后强调订单流表现出自相关性，并且拆分订单的引入为原本不相关的订单流增加了正的自相关度。随后的研究人员尝试使用此规范来估计价差的所有三个组成部分，从而产生一阶自回归过程，从而改变估计方程中的表达式。
演讲者继续讨论一项研究，在该研究中，作者估计了纽约证券交易所 20 只主要股票的方程式。该研究表明，订单流的自相关实际上是负的而不是正的。他们将这一发现归因于经销商倾向于立即解除他们可能积累的任何库存，而不是拆分订单。该研究进一步确定，订单成本占利差的 60% 以上，强调了订单成本在推动流动性不足方面的重要性。此外，三分之一的价差是由经销商的库存问题驱动的，而 10% 的价差则归因于逆向选择因素。该研究还发现，逆向选择成分在早上最强。
然后，讲座探讨了在交易的开盘和收盘时间内如何平衡逆向选择和存货问题。早上，市场整合了所有从场外交易时段积累的信息，包括全球市场产生的新闻和信息。这导致市场需要迅速吸收大量信息，从而影响价格。晚上，交易员的目标是在交易日结束前平仓，这会显着影响收盘价。然而，这种低效率在早上通过盘后交易迅速得到解决，将价格恢复到收盘拍卖前确定的市场估值。
此外，讲师讨论了两篇论文，这些论文估计了交易对价格的影响以及金融市场中逆向选择的程度。第一篇论文侧重于估计价格对交易的脉冲响应，发现短期影响显着，但由于订单处理成本，长期影响较小。该研究证实了逆向选择的假设，因为这种影响对于流动性较低的股票更为明显。第二篇论文使用一个模型来估计知情交易的概率，假设交易者的到达过程包括知情和不知情的交易者。该模型确定了金融市场中的重大逆向选择。
然后，演讲者使用纽约证券交易所 1983 年至 1998 年的数据深入研究了知情交易概率 (PIN) 的估计。PIN 表示任何给定交易源自知情交易者的概率。估计显示，跨资产和股票的知情交易概率中值约为 19%，其中 90% 的股票的知情交易概率在 10% 至 30% 之间。然而，对于剩下的 10% 的股票，尤其是那些小盘股和交易不频繁的股票，知情交易的概率可能要高得多。此外，这种概率与点差和价格波动呈正相关。
此外，演讲者还讨论了由于作为知情交易者难以获得坏名声，在更多匿名市场中，知情交易的可能性往往更高。在此类市场中，消息灵通的交易者更倾向于参与交易，从而导致流动性增加。本节最后总结了讲座中涵盖的主题，强调了订单成本在确定流动性成本中的重要性。然而，作者提醒观众，订单成本包含多种因素，价差的不同组成部分可能有不同的解释。
最后，主持人提到了一篇博文，讲述了 2020 年春季由于储油实物库存受限导致油价暴跌至负值的事件。此外，演示者建议参考教科书的第 4 章，其中提供了 Kyle 模型的变体和进一步练习的练习。最后，对即将到来的一周的重点进行了预览，重点是交易商市场和限价订单市场之间的差异，以及交易员和监管机构如何利用异质性来实现他们想要的结果。
第 6 讲：限价订单簿市场（金融市场微观结构）
第 6 讲：限价订单簿市场（金融市场微观结构）
本讲座着重于金融市场的微观结构，并深入探讨交易商市场和订单驱动市场之间的区别。在经销商市场中，中介机构充当中间人并提供报价，本质上是充当所有交易的代表。另一方面，订单驱动市场的运作方式不同，所有参与者都将订单提交到限价订单簿。市场订单可以直接从这本书中获取流动性，而无需专门的交易商。这种技术转变导致了在线或电子交易的出现，其中可以使用电子系统自动匹配和路由订单。
该视频详细阐述了交易商市场和订单驱动市场之间的区别。对于提交市价单的市场交易者而言，两种市场之间的区别可能并不显着。然而，选择提交限价订单的交易者承担着类似于交易商的角色。通过提供市场流动性，这些限价订单交易者面临交易商不会遇到的不执行风险和延迟风险。在订单驱动的市场中，交易者可以在市价单和限价单之间做出选择，而交易商市场则没有这种选择。尽管涉及额外的风险，限价订单通常是首选，因为它们为交易者提供了更好的交易价格，即使他们必须接受不执行和延迟的潜在风险。
该视频继续解释了订单驱动市场中市价单和限价单的概念和选择。市价订单以卖价执行，而限价订单以买价执行。讲师强调了市场的自我平衡特性，以及市价订单和限价订单之间的选择如何影响限价订单簿的深度和流动性。该视频讨论了提交限价订单的成本如何根据市场饱和度而变化。在饱和的市场中，成本较高，但在市场清淡时收益更为显着。讲座介绍了 Glosten 从 1994 年开始的一个模型，该模型探讨了在订单驱动的市场中价格是如何确定的，以及限价交易者如何确定他们的价格，以确保价格的效率。此外，该视频还涉及限价订单簿深度的确定以及交易者如何做出有关获取或提供流动性的决定。
展望未来，该视频深入探讨了具有竞争性交易者的限价订单簿的组成，特别是侧重于限价卖出订单和市价买入订单。一旦构建了限价订单簿，就会创建一个价格表，市场交易者将面对这个表。价格根据交易量进行调整，购买一定数量资产的边际价格定义为最后一笔交易发生的价格。购买数量 q 所支付的总金额是通过对所有交易的边际价格进行积分而获得的，并且该总付款对 q 的导数产生 q 的边际价格 p 素数。
视频中展示了市场交易者在限价订单簿市场中的决策过程模型。该模型假设每个时期有一个市场交易者，表示为“i”。市场交易者通过将额外单位资产的边际估值与该单位的边际价格相等来确定他们的买单大小，表示为“q”。边际估值代表交易者在货币和资产之间的替代率，称为“theta i of q”。该视频解释说，较大的交易需要更多的资金，从而导致购买更多资产的额外成本。结果，购买更多单位的有效支付意愿下降。
演讲者讨论了 q 的状态如何与金融市场微观结构中资产的基本价值相关。尽管没有明确概述，但该模型假设给定规模的交易的较高估值表明资产价值较高。该视频解释了限价交易者如何竞争性地发布限价订单，但只有在市场交易者下达等于或更大规模的订单时才会执行。然而，由于限价交易者无法访问所有信息，他们知道如果他们的订单被执行，它至少是他们指定的大小，但可能不会更大。
该视频深入探讨了限价订单的定价，解释了限价交易者为限价订单簿市场中资产的第 q 个单位设定的价格是资产基本价值的条件期望，前提是订单规模至少为问。当订单大小接近零时，这会在买入价和卖出价之间产生内部价差，从而导致由于调节而导致的不连续性。该视频强调限价交易者总是从最后一个单位的销售中获利，因为他们的价格在大订单大小的不同情况下产生的平均利润为零，并且市场交易者的基本价值乐观。但是，第一项资产的边际价格可能低于也可能不低于此。
讲师随后讨论了限价订单簿市场中最佳询价和买价必须满足的条件。这些报价以市场交易者的买卖意愿为条件，但不能以具体的买卖金额为条件。这种情况产生了内部价差，它代表了最佳卖价和最佳买价之间的差异。讲师还解释了价格的离散性是如何发挥作用的，因为价格通常会遵循限制竞争对手之间削价的幅度。
为了进一步说明这些概念，讲师介绍了一个与前一个模型类似的模型，但包含一个离散价格网格，其价格变动幅度恒定。该模型假设限价订单根据时间和价格确定优先级，先发布的订单首先执行，价格较低的限价订单先于价格较高的订单执行。讲师引入符号来表示在一定价格下供应的数量和市场交易者在不高于特定价格的价格下可以获得的总量。该模型还考虑到较大的订单通常表示较高的估值，这会影响预期的计算。讲座最后解释了竞争如何在模型中发挥作用。
然后，讲座解释了在类似队列的系统中，在每个报价单上提供限价单的过程。在每个价格水平提交最后一个订单的保证金交易者赚取零利润，而下一个试图在相同价格水平提交订单的交易者不再发现它有利可图并继续下一个价格变动。可以使用供应曲线类似于阶跃函数的图表来说明此过程。第一个交易者通常获得预期的正利润，而最后一个交易者通常获得零预期利润。
讲师继续讨论限价订单簿市场中边际订单的零利润条件。根据限价交易者的预期利润乘以订单执行概率，即等于显示成本“c”，超边际订单可以获得正利润。连接价格水平“ak”和累积深度“yk”的表达式由两个部分组成：价格的逆向选择项和执行风险部分。讲师将显示成本“c”合并到图中，并提供二进制和连续随机变量的示例来模拟市场交易者。
然后引入了金融市场微观结构均衡的概念。使用具有连续价格和离散均衡的模型，其中确定两个价格“a1”和“a2”，使得“a1”处的深度等于“qs”并且“a2”处的累积深度等于到“ql”。假设噪声交易者采用四种概率相同的交易之一：小额买入、大额买入、小额卖出或大额卖出。投机者也只交易两个单位之一，“qs”或“ql”。最后，“a1”和“a2”的价格必须满足两个等式，以确定交易特定方面每个订单大小的预期基本价值。
演讲者解释了一个简单的限价订单簿市场模型中的均衡概念。均衡包括市场上两组活跃参与者的策略：限价交易者和市场交易者。限价交易者根据零利润条件设定价格，例如“a1”和“a2”，而市场交易者根据知情或不知情的条件概率来决定提交哪些订单并进行最佳交易。导出的表达式表明满足平衡条件，将此模型建立为平衡状态。
该视频继续讨论限价订单簿市场的示例。在一个示例中，由于噪声交易者策略的离散性，离散价格水平出现，导致只有两个可能的订单水平和实际上两组可能的事件。由于不知情交易者的策略，价格影响是积极的。介绍了另一个示例，其中市场订单大小服从指数分布。价格影响方程假设 lambda 乘以 x 为某个常数价格影响因子 lambda，它衡量订单流的信息量。虽然这个例子很重要，但视频主要关注限价订单簿是如何根据市场交易者的行为形成的，并提供了简化形式的分析。
演讲者解释了如何使用“q”的条件概率密度函数 (pdf) 推导条件期望，该函数基于限价交易者的累积深度“yk”。通过应用贝叶斯规则，演讲者展示了一种计算预期基本价值“v”的简单方法，它代表限价交易者将为资产的“ykth”单位设定的价格。交易规模“q”的条件 pdf 的最终表达式包含指数分布，并使用部分积分来推导线性价格影响方程。包含因子“1/theta”会产生等式的内部分布。
本讲座最后总结了与报价“ak”相关的方程式与具有预定报价的市场中报价“yk”的累积深度之间的联系，同时考虑了显示成本模型参数。该讲座强调显示成本的影响以及在具有预定价格变动的市场中反转表达式的必要性。讲师表示，限价交易者和交易商由于信息环境不同，流动性供给的作用不同，导致市场结果不同。下一个讲座将通过动态分析探讨报价大小和优先级规则如何影响市场结果，该动态分析考虑了交易者可以在限价单和市价单之间进行选择的客厅模型。教师提供课本上的练习题供学生进一步加深理解。
讲师首先介绍了变动幅度的概念，它指的是证券可以报价或交易的最小价格增量。报价点大小在市场微观结构中起着至关重要的作用，因为它会影响价格水平的粒度和限价交易者的潜在盈利能力。较小的报价单位允许更多的价格水平和更精细的价格差异，这可能导致市场竞争加剧和价差收紧。另一方面，较大的报价单位可能会导致较低的价格水平和较大的价差。
接下来，本讲座探讨了报价单大小对限价订单簿市场均衡结果的影响。该模型假设交易者可以选择提交限价单或市价单。限价订单优先于市价订单，这意味着它们首先以给定的价格水平执行。讲师解释说，报价单的大小会影响在每个价格水平下可以提交和执行的限价订单的数量。
演讲者展示了一个客厅模型来分析限价单和市价单之间的动态交互。在这个模型中，交易者根据上一轮的结果交替提交限价单和市价单。本讲座的重点是价格变动相对于基本价值变化的标准差较小的情况。在这种情况下，均衡结果的特点是价格稳定，其中限价单因其优先级而主导市场订单。
讲师解释说，均衡价格的稳定性来自反馈机制。当交易者观察到限价订单薄，表明流动性低时，他们更有可能提交限价订单。限价订单的增加增加了市场的流动性，吸引了更多的市场订单并加强了限价订单的主导地位。反之，当限价单厚，流动性高时，交易者更倾向于提交市价单，降低了限价单的主导地位。
讲座强调报价单大小在这种反馈机制中起着至关重要的作用。使用较小的报价单位，会有更多的价格水平，允许更精细的差异化和更有效的反馈过程。这导致更稳定的均衡价格和更小的价差。相比之下，较大的报价点大小限制了价格水平的数量，降低了反馈机制的有效性，并可能导致更不稳定的均衡和更大的价差。
讲师还讨论了优先权规则对市场结果的影响。优先级规则确定订单在给定价格水平下的执行顺序。讲座介绍了两种优先规则：价格-时间优先和按比例优先。在价格时间优先下，在给定价格水平下最早提交的订单首先执行。在按比例优先级下，给定价格水平的订单将根据其大小按比例执行。
演讲者解释说，优先规则可以通过影响交易者的行为来影响市场结果。价格时间优先鼓励交易者尽早提交订单以获得优先权，这可以导致市场显示更高水平的流动性。另一方面，按比例优先级激励交易者提交更大的订单以获得更大份额的执行量。
本讲座最后强调了变动幅度和优先级规则在确定市场结果时的相互作用。 tick 大小的选择影响价格水平的数量和反馈机制的有效性，而优先级规则影响交易者的行为和执行量的分布。这两个因素在塑造限价订单簿市场的市场动态和流动性供应方面发挥着重要作用。
鼓励学生通过阅读和实践练习进一步探索这些主题，以加深他们对市场微观结构及其对交易策略和市场结果的影响的理解。
练习第 3 课，第 1 部分（金融市场微观结构）
练习第 3 课，第 1 部分（金融市场微观结构）
在涵盖金融市场微观结构的讲座中，演讲者详细解释了交易商市场和订单驱动市场之间的区别。在经销商市场中，有一个中介机构代表市场参与者报价并处理所有交易。另一方面，在订单驱动的市场中，参与者将他们的订单提交到限价订单簿，并通过从订单簿中获取流动性来执行市场订单，而无需专门的交易商参与。电子交易技术的出现促进了订单驱动市场的发展，在这种市场中，交易发生在网上，订单被自动匹配和路由。
该视频强调，对于提交市价单的市场交易者而言，选择交易商市场还是订单驱动市场并没有太大区别。然而，对于提交限价订单的交易者来说，他们通过提供市场流动性来承担交易商的角色。这些交易者面临不执行风险和延迟风险，这是交易商市场交易商所没有面临的。在订单驱动的市场中，交易者可以在市价订单和限价订单之间进行选择。尽管存在风险，但限价订单是首选，因为它们为交易者提供了更好的交易价格。
视频中解释了订单驱动市场中市价订单和限价订单的概念。市价订单在买入时以卖出价执行，在卖出时以买入价执行。另一方面，限价订单允许交易者指定他们愿意买卖资产的价格。该视频强调了市场的自我平衡性质，以及市价订单和限价订单之间的选择如何影响限价订单簿的深度和流动性。它还讨论了提交限价订单的成本和收益如何根据市场饱和度而变化。在清淡的市场中，更好价格的好处超过不执行和延迟风险。
讲师介绍了 Glosten 于 1994 年提出的一个模型，该模型研究了在订单驱动的市场中价格是如何确定的，以及限价交易者如何设定价格以确保市场效率。该视频还介绍了如何确定限价订单簿的深度，以及交易者如何在获取和制造流动性之间做出选择。
解释了针对市场的单边（例如，卖单）具有竞争性交易者的限价订单簿的组成。一旦这本书写好了，就会创建一个价格表，市场交易者将面对这个表。价格根据交易量进行调整，并确定购买所需资产数量的边际价格。使用所有交易的边际价格的积分计算购买特定数量的总金额。该支付总额的一阶导数表示所需数量的边际价格。
该视频展示了市场交易者在限价订单簿市场中的决策过程模型。标记为“i”的每个时期都与市场交易员相关联，该交易员通过将资产的下一个单位的边际估值与额外单位的边际价格相等来确定买单大小“q”。边际估值代表交易者在货币和资产之间的边际替代率。更大的交易需要更多的资本，导致支付更多单位的有效意愿降低。
演讲者讨论了金融市场微观结构中数量“q”的状态与资产基本价值之间的关系。尽管该视频没有明确解释状态与资产价值之间的确切联系，但该模型假设给定交易规模的估值较高表明资产价值较高。演讲者还解释了限价交易者如何竞争性地发布他们的限价订单，但只有当市场交易者下达同等或更大规模的订单时，订单才会执行。限价交易者可能不知道执行其限价订单的市价订单的确切大小。
该视频深入探讨了限价订单簿市场中限价订单的定价。给定订单规模至少为 q 的情况下，限价交易者为资产的第 q 个单位设定的价格由资产基本价值的条件期望给出。当订单大小接近零时，这会导致买入价和卖出价之间出现内部价差。然而，定价方程由于调节而在零处产生不连续性。该视频指出，限价交易者总是从最后一个单位的销售中获利，因为在大订单量和有关市场交易者基本价值的乐观消息之间，他们的价格产生的平均利润为零。第一项资产的边际价格可能低于也可能不低于此。
讲师讨论了限价订单簿市场中最佳询价和买价必须满足的条件。这些报价以市场交易者的买入或卖出意愿为条件，但不能以具体的买入或卖出金额为条件。这产生了内部价差，它代表了最佳卖价和最佳买价之间的差异。讲师还解释了价格的离散性如何发挥作用，因为价格通常受限价幅度的影响，限制了竞争对手之间的削价。
引入了一个模型，它与之前的模型类似，但包含一个具有恒定报价单位的离散价格网格。在此模型中，限价订单根据时间和价格确定优先级，较早的订单先执行，价格较低的订单先于价格较高的订单执行。讲师引入符号来表示在一定价格下的供应量和市场交易者在不高于该价格的价格下可以获得的总量。该模型假设较大的订单通常表示较高的估值，在计算预期时会考虑到这一点。讲座最后解释了竞争在这个模型中是如何运作的。
该视频解释了在类似队列的系统中每个报价单提供限价订单的过程。在每个价格水平提交最后一个订单的保证金交易者赚取零利润，而下一个试图在相同价格水平提交订单的交易者发现它不再有利可图。因此，他们继续下一个价格变动。这个过程可以用一张图来说明，其中供给曲线采用阶跃函数的形式。第一个交易者通常获得预期的正利润，而最后一个交易者通常获得零预期利润。
讲师讨论了限价订单簿市场中保证金订单的零利润条件。根据限价交易者的预期利润乘以订单执行概率，即等于显示成本“c”，超边际订单可以获得正利润。连接价格水平“ak”和累积深度“yk”的表达式包括两个项：逆向选择项和执行风险分量。讲师在图表中加入了显示成本“c”，并提供了二进制和连续随机变量的示例来模拟市场中的交易者。
然后讨论了金融市场微观结构的均衡。使用具有连续价格和离散均衡的模型，涉及两个价格，“a1”和“a2”。 “a1”处的深度等于“qs”，而“a2”处的累积深度等于“ql”。假设噪音交易者采用四种概率相同的交易之一：小额买入、大额买入、小额卖出或大额卖出。投机者也只交易两个单位之一，“qs”或“ql”。最后，“a1”和“a2”的价格应满足两个方程，以确定交易特定方面每个订单大小的预期基本价值。
演讲者解释了一个简单的限价订单簿市场模型中的均衡概念。均衡由市场上两组活跃参与者的策略组成：限价交易者和市场交易者。限价交易者根据零利润条件设定价格，例如“a1”和“a2”，而市场交易者根据知情或不知情的条件概率来决定提交哪些订单并进行最佳交易。导出的表达式表明满足平衡条件，使该模型达到平衡。
该视频讨论了限价订单簿市场的一个示例，其中由于噪声交易者策略的离散性而出现离散价格水平，从而导致只有两个可能的订单水平和实际上两组可能的事件。由于不知情交易者的策略，价格影响是积极的。介绍了另一个示例，其中市场订单大小根据指数分布进行分布。价格影响方程假设一个恒定的价格影响因子 lambda，它衡量订单流的信息量。虽然这个例子很重要，但该视频主要关注限价订单簿是如何根据市场交易者的行为形成的，并提供了简化形式的分析。
演讲者解释了如何使用“q”的条件概率密度函数 (pdf) 推导条件期望，该函数基于限价交易者的累积深度“yk”。通过应用贝叶斯法则，演讲者展示了一种计算预期基本价值“v”的简单方法，即限价交易者将为第“yk”个资产单位设定的价格。交易规模“q”的条件 pdf 的最终表达式利用指数分布，并采用分部积分来推导线性价格影响方程。但是，“theta”上的因数 1 会产生等式的内部扩展。
讲师通过关注与报价“ak”相关的方程式和报价“yk”处的累积深度之间的联系，并考虑显示成本模型参数来结束对订单驱动市场的讨论。该讲座强调了显示成本的影响以及在具有预定价格变动的市场中反转表达的必要性。讲师指出，限价交易者和交易商由于信息环境不同，市场的流动性提供作用不同，导致市场结果不同。下一讲将探讨报价大小和优先级规则如何通过动态分析影响市场结果，考虑让交易者在限价单和市价单之间进行选择的客厅模型。讲师提供一些课本上的练习题供学生练习。
表示为知情交易者数量的函数，表明随着知情交易者数量的增加，所有投机者的总利润减少，而每个投机者的利润也减少。