Ampirik Piyasa Mikro Yapısı

Ağustos 2020'den bu yana Binance'te 800 milyar dolardan fazla USDT cinsinden Bitcoin işlem gördü. büyük Bitcoin değişimi. Diğer piyasalarda olduğu gibi, Binance'te sağlanan likiditenin büyük kısmı piyasa yapıcılardan geliyor: Alış-satış farkından kâr elde etme umuduyla Bitcoin almaya veya satmaya istekli şirketler.

Piyasa Mikro Yapısı Nedir?

Pazar Mikroyapısal teori tanınırzFiyat oluşumunun dışsal faktörlerin yanı sıra içsel faktörler tarafından da belirlendiği görülmektedir. Likidite, piyasa etkisi, işlem maliyetleri (kayma), oynaklık ve limit emir defterinin mekaniği önemli bir rol oynamaktadır.

Klasik ekonomik arz ve talep teorisi, denge fiyatından alım satım yapmak isteyen herhangi bir yatırımcının genellikle bunu yapabileceğini varsayar. Gerçekte, bir menkul kıymetin satın alınması veya satılması eyleminin kendisi piyasa fiyatını değiştirir; İşlemlerin piyasa etkisi vardır.

Büyük miktarda Bitcoin almak veya satmak isteyen bir yatırımcı, emrin tamamını bir anda yerine getirmeyecektir. Bunun yerine, en düşük fiyattan satın almak veya en yüksek fiyattan satmak için bunu zaman içinde kademeli olarak yapacaklar. Stan Druckenmiller - George Soros'la birlikte İngiltere Merkez Bankası'nı kırdımn 1992— yakın zamanda şunu söyledi: satın almaya çalıştım 100'de 2018 milyon dolarlık Bitcoin. Likidite eksikliği nedeniyle 20 milyon dolar satın alması iki haftasını aldı ve bu noktada vazgeçti.

Dolayısıyla, bir işlemin piyasa etkisi, yatırımcının bir menkul kıymeti satın alma veya satma kararlarında önemli bir rol oynar ve bu da menkul kıymetin işlem gördüğü fiyatı etkiler.

Peki ya sipariş akışı toksisitesi?

Tüm piyasa katılımcıları kâr elde etme umuduyla bir piyasaya girerler, ancak piyasa yapıcılar ve tüccarlar temelde farklı şekillerde para kazanır (veya kaybederler). Piyasa yapıcılar alış-satış farkını kazanma umuduyla Bitcoin'i hem alıp satarlar. Yatırımcılar Bitcoin'i satın alır ve satarlar çünkü gelecekteki fiyat değişiklikleri hakkında bilinçli veya bilgisiz bir inançları vardır.

Teklif sorma spreadini kazanmak için piyasa yapıcıların hem Bitcoin hem de Tether envanterini aktif olarak yönetmesi gerekiyor. Ticaret akışları dengelendiğinde Bitcoin'i talep üzerine satabilir ve teklif üzerine geri satın alarak kar elde edebilirler. Ancak ticaret akışları çok dengesiz hale gelirse piyasa yapıcıların stoklarını kar elde ederek yenilemeleri daha zor hale gelir. Genellikle piyasa yapıcılar hizmetleri için talep ettikleri fiyatı (alış-satış farkı) artıracak ve bu da yatırımcılar için işlem maliyetlerini (kayma) artıracaktır.

Piyasa yapıcılar ve tüccarlar temelde farklı şekillerde para kazanır (veya kaybederler)

Piyasa yapıcıların likidite sağlamaya istekli oldukları alış ve satış, bilgili tüccarlar tarafından ne ölçüde olumsuz seçilme derecesine göre belirlenir. Bilgili tüccarların Bitcoin alması veya satması nedeniyle sipariş akışları dengesiz hale gelirse, bu sipariş akışının toksik olduğu kabul edilir.

Sipariş Akışı Toksisitesi ve Ani Çöküş

2010 yılında Cornell'den üç araştırmacı, Tudor Yatırım Grubu ile işbirliği içinde bir rapor yayınladı. kâğıt Dow Jones Endüstri Ortalaması'nın (DJIA) hemen toparlanmadan önce kısa süreliğine %2010 düştüğü 9'daki ani çöküşün, aşırı miktarda sipariş akışı toksisitesinden kaynaklandığını anlatıyor.

Toksik emir akışını tanımlamak için kullanılan model - VPIN (bilgili ticaretin hacim senkronizasyonlu olasılığı) - ani çöküşten önceki saatte tüm zamanların en yüksek seviyelerine yükseldi ve hala gizemli bir olay olarak kabul edilen olayı başarıyla tahmin etti.

Tudor gazetesi medyanın ilgisini çekti: Bloomberg göre VPIN'in "düzenleyicilerin 6 Mayıs'taki çöküş gibi çökmeleri önlemesine yardımcı olabileceğine" dikkat çekti. Lawrence Berkeley Ulusal Laboratuvarı'ndaki araştırmacılar, VPIN'in Ocak 2007'den Temmuz 2012'ye kadar Vadeli İşlem piyasalarındaki yüksek volatilite olaylarını iyi tahmin ettiğini gösterdi.

muhteşem sonraki makaleAynı yazarlar, yüksek dereceli akış toksisitesinin sadece piyasa yapıcıları piyasadan çıkmaya zorlamadığına dikkat çekiyor; Piyasa yapıcılar stoklarını zararına boşaltmak zorunda kalırlarsa, kalan likiditeyi sağlamak yerine tüketebilirler.

6 Mayıs çöküşünden önceki saatlerde, bilgili yatırımcılar pozisyonlarını sürekli olarak artan kayıplarla karşı karşıya kalan piyasa yapıcılara satıyorlardı. Aynı piyasa yapıcılar eninde sonunda pozisyonlarını gevşetmek zorunda kaldıklarında sonuçlar felaket oldu. Araştırmacıların ifadesiyle: “Aşırı toksisite, likidite sağlayıcılarını likidite tüketicilerine dönüştürme yeteneğine sahiptir”.

"Aşırı toksisite, likidite sağlayıcılarını likidite tüketicilerine dönüştürme yeteneğine sahiptir" — 'Flaş Çöküşü'nün Mikro Yapısı

Peki VPN nedir?

VPIN, ticareti üç tür katılımcı arasındaki bir oyun olarak gören PIN modelini temel alır: bilgili tüccarlar, bilgisiz tüccarlar ve piyasa yapıcılar.

VPIN, geçmiş bir pencerede alım ve satım hacmi arasındaki mutlak fark olarak yaklaşık olarak hesaplanır. VPIN, zamana göre örnekleme yerine sabit miktardaki hacim çubukları kullanılarak hesaplanır. Örneğin, her 1000 Bitcoin değişiminde bir kez numune alabilirsiniz.

Piyasaya yeni bilgiler geldikçe hacim artma eğiliminde, gelmediğinde ise azalma eğilimindedir. Bu nedenle, hacme göre örnekleme, volatiliteye (ve bilgi akışına) göre örneklemeye benzer.

Alıcının bilgili bir tacir olması durumunda emir, satın alma emri olarak sınıflandırılır; benzer şekilde, satıcının bilgili bir tacir olması durumunda emir, satış emri olarak sınıflandırılır. Daha sonra alım ve satım işlemlerinin belirlenmesi hakkında daha fazla bilgi vereceğiz.

Bilgilendirilmiş Ticaretin Belirlenmesi

Onay Kuralı, ticari saldırganı, yani fiyat alan tarafı belirleyerek bilinçli alım ve satım işlemlerini sınıflandırır. Bitcoin'i piyasa emri yoluyla satın alan bir tüccar, emir defterindeki alış-satış ortalamasının üzerindeki en iyi satışla eşleştirilecektir. Bu onu saldırgan yapar. Bir tüccar Bitcoin'i alış-satış ortalamasının altında satın almak için bir Limit Emri gönderirse, başka bir tüccar Bitcoin'i bir piyasa emri yoluyla agresif bir şekilde satarsa ​​bu emir sonunda karşılanabilir.

Tick ​​Kuralı, ticari saldırganı basit bir gözleme dayanarak tanımlar. Agresif satın alma emirleri, emir, emir defterindeki en düşük taleple eşleştirildiğinden varlığın fiyatını artırma eğilimindedir. Benzer şekilde agresif satış emirleri, en yüksek teklif eşleştirildikten sonra varlığın fiyatını düşürme eğilimindedir. Sonraki fiyat değişikliği, ticari saldırganın kimliğini belirlemek için kullanılabilir.

Daha sonra fiyat artışına neden olan işlemler 1 - satın alma olarak etiketlenir. Fiyat düşüşüne neden olan işlemler -1 - satış olarak etiketlenir. Fiyatta değişikliğe neden olmayan işlemler (en yüksek teklifi veya en düşük talebi tam olarak doldurmadıkları için) bir önceki onay işaretiyle etiketlenir.

Onay Kuralıyla İlgili Sorunlar

Tick ​​Kuralı (genel olarak) saldırgan tarafı başarılı bir şekilde tanımlarken, yakın zamanda yapılan bazı araştırmalar, saldırgan taraf tüccarları ile bilgili tüccarların yüksek frekanslı piyasalarda eşdeğer olmayabileceğini öne sürüyor. Örneğin, bilgili bir tüccar, emir defteri boyunca birden fazla limitli emir gönderebilir, dolmayanları iptal edebilir ve Onay Kuralına göre hala bilgisiz görünebilir.

VPIN'in orijinal uygulaması, Bayesian yaklaşımını kullanır. Toplu Hacim Sınıflandırması (BVC) her bir çubuktaki bilgilendirilmiş alım ve satım hacminin oranını yaklaşık olarak tahmin etmek için (zamana veya hacme dayalı). BVC ile olan pratik deneyimim oldukça karışıktı. BVC kullanmak yerine başka bir seçeneği tercih etmeye karar verdim: Ham Binance Trade verilerinde alıcının mı yoksa satıcının piyasa yapıcı mı olduğunu belirten ticaret etiketlerini kullanın.

Binance, geçen yılın Ağustos ayının başından beri bir AWS sunucusunda topladığım Websocket akışı aracılığıyla canlı ticaret verilerini yayınlıyor; verilerim buradan geliyor. Mart 2021'den bu yana geçmiş verileri de indirebilirsiniz .

VPN'e Bir Bakış

1600 pencere boyutunda günde yaklaşık 1000 örnek içeren dönen Dolar Çubuklarını kullanarak VPIN'i hesapladım. Bu, her hacim kümesinin tam olarak aynı boyutta olmadığı anlamına gelir. Öyle olsa bile, farklar minimum düzeyde olduğundan, bireysel kovaları ağırlıklandırmak zorunda kalmadan orijinal uygulamayı kullanırken kendimi rahat hissediyorum.

Orijinal uygulamanın aksine, alış ve satış hacmi, alıcının piyasa yapıcı olup olmadığını belirten ticari seviye etiketleri kullanılarak sınıflandırılmıştır. Ayrıca orijinal uygulamanın aksine VPN sabit değildir.

Bitcoin'in piyasa değeri ve işlem hacmi arttıkça sipariş akışı dengesizlikleri geçtiğimiz yıl önemli ölçüde azalmış görünüyor. Bu, daha büyük hisse senetlerinin daha düşük teklif-ask spreadlerine sahip olduğunu ve daha az ters seçim anlamına geldiğini gösteren araştırmalarla uyumludur.

Saldırgan taraf alım ve satım emirleri arasındaki son düzeltmeye (19 Mayıs 2021) kadar olan sipariş akışı dengesizliği minimum düzeyde görünüyor. Nispeten düşük VPIN metriği, toksisitenin düzeltmede bir rol oynamadığını ima ediyor.

Bazen yerelleştirilmiş sipariş akışı dengesizlikleri, fiyattaki dramatik düşüşün hemen öncesinde zirveye ulaşıyor gibi görünüyor; 12 ve 18 Haziran bunun en iyi örnekleridir. Ancak bu sadece grafiği okuyan ben olabilirim.

VPIN ile Üçlü Bariyer Etiketlerini Tahmin Etme

VPIN mutlaka gelecekteki getirileri tahmin etmek için tasarlanmamıştır. Bunun yerine yalnızca geçmiş bir penceredeki ortalama, hacim ağırlıklı emir akışı dengesizliklerini tanımlar. Bu dengesizliklere ilişkin bilgi, gelecekteki dengesizliklerin kalıcılığını, artışını veya azalmasını tahmin etmek için mutlaka kullanılamaz. Yine de bir şans verebileceğimi düşündüm.

Marcos López de Prado tarafından önerilen oldukça standart bir kurulum kullandım - aşağıdaki paragraf Finansal Makine Öğrenimi'ne aşina olmayanlar için anlamsız gelecektir, bu yüzden atlamaktan çekinmeyin.

Örnekleri Uzun veya Kısa pozisyonlar olarak sınıflandırmak için volatiliteye göre ayarlanmış Üçlü Bariyer Etiketleri hesapladım. Maksimum etiket genişliği her iki yönde de %3.5 ile sınırlandırılmıştır; Dikey bariyer vuruşları, konumun uzunluğu üzerinden mutlak getiriye göre sınıflandırılır. Örnek ağırlıklarını ortalama benzersizliğe göre hesapladım. RF, 100 ağaçla, ağaç başına ilgili maksimum örnek sayısıyla, ağaç başına birden fazla özellik olmayacak şekilde ve maksimum 6 derinlikle eğitilir. Veriler ölçeklendirilir, temizlenir, ambargolanır (%5) ve beş kat boyunca çapraz doğrulanır . Marcos'un ilk iki bölümünü okuyun kitap eğer ayrıntılarla ilgileniyorsanız.

Geçen yılın sonlarında VPIN'de keskin bir kırılma olduğu görüldüğünden, yalnızca son altı buçuk aya ait verileri kullanmaya karar verdim; yani katlama başına yaklaşık bir aylık veri. Bu toplam ~250,000 örnek anlamına gelir.

Orijinal makalede olduğu gibi, log-normal dağılım kullanarak VPIN metriğini yerleştirdim ve modeli VPIN'in CDF'si üzerinde eğittim. Yedi farklı pencere boyutu kullandım: 50, 100, 250, 500, 1000, 2500 ve 5000. Beş katın tamamındaki ROC eğrileri aşağıda çizilmiştir.

Model, ortalama olarak 0.5 AUC kriterinin açıkça altında performans gösterirken, performans katlar arasında farklılık gösteriyor. Ancak ROC eğrisi ve AUC puanı VPIN'in (CDF) performansını değerlendirmenin en iyi yolu olmayabilir.

VPIN'in Kuyruk Ucu Performansını Değerlendirme

Finansal Makine Öğrenimindeki ROC eğrisiyle ilgili sorun, bunların kuyruk performansı hakkında iyi bir fikir vermemesidir. Normal piyasa koşullarında VPIN'in fiyat oluşumu üzerinde hiçbir etkisinin olmaması tamamen mümkün ve hatta muhtemeldir. Aslında piyasa yapıcılar alım ve satım hacimleri arasında dalgalanmalar bekliyor; bu sadece iş yapmanın maliyeti.

Aşırı piyasa koşullarında aşırı yüksek veya düşük dereceli akış toksisitesinin Bitcoin'de herhangi bir tahmin kapasitesi olup olmadığını bilmek istiyorum. Cevap (aşağıda) evet gibi görünüyor.

Hassas Geri Çağırma Eğrilerine Bir Bakış

Hassas Geri Çağırma eğrisi, farklı eşikler üzerinden Hassasiyet ve Geri Çağırma arasındaki dengeyi gösterir. Bu durumda, çok yüksek eşiklerde, yani çok düşük hatırlama seviyelerinde (0.05 ve daha düşük), modelin beş kıvrımın tümü boyunca uzun pozisyonları belirlemedeki ortalama hassasiyetinin yüksek ellili (ve hatta belki altmışlı) seviyelere yükseldiğini göstermektedir. 0.6 Eşiğinde, beş katın tamamında Rastgele Orman, AUC 75'in oldukça altında olmasına rağmen Uzun pozisyonların %0.5'ini doğru şekilde tanımlar.

Kısa pozisyonlar için Hassas Geri Çağırma eğrisi de benzer bir hikaye anlatıyor. Her ne kadar beş eğrinin tamamında ortalama AUC 0.5'in altında kalsa da, çok yüksek eşiklerde hassasiyette ani bir artış var.

Bu, VPIN'in yalnızca çok nadir durumlarda tahmin kapasitesine sahip olabileceğini gösteriyor; bu veri setinde belki de ayda en fazla bir veya iki kez.

Volatilitenin Rolü

Piyasalar genellikle yüksek ve düşük volatilite dönemlerinde oldukça farklı davranır. Volatilite şoku sırasında bazı özelliklerin öngörülebilirliği önemli ölçüde azalırken, diğer özellikler (Piyasa Mikroyapısal özellikleri dahil) daha alakalı hale gelir.

Sipariş Akışı Toksisitesine ilişkin önlemler, piyasa yapıcıların likidite sağladıkları spread'i zaten genişletmiş olduğu, zaten değişken olan bir piyasada özellikle anlamlı olabilir. Yüksek fiyat oynaklığıyla başa çıkmanın yanı sıra, piyasa yapıcılar aynı zamanda bilgili tüccarlar tarafından olumsuz bir şekilde seçiliyorsa, bu bir tür "çifte sorun" oluşturabilir (tabii ki burada tamamen spekülasyon yapıyorum).

Bu spekülasyona devam etmek için piyasa yapıcıların oldukça değişken bir piyasada zarar etme olasılıkları daha yüksek olabilir. Bu, stoklarını terk etme olasılığını artırır (2010'daki Ani Çöküşte olduğu gibi) ve fiyatların düşmesine neden olur.

VPIN'i Volatilite Eşiğiyle Değerlendirme

Volatilite eşiği, volatilitenin belirli bir referans noktasının altına düştüğü veri kümesindeki tüm örnekleri kaldırır. Örneğin, bu veri setinde 0.02'lik bir volatilite eşiği, verilerin kabaca beşte üçünü hariç tutuyor ancak AUC, Uzun Hassasiyet Geri Çağırma Eğrisi ve Kısa Hassasiyet Geri Çağırma Eğrisi'nde çarpıcı iyileştirmelere yol açıyor.

AUC puanı 0.49'dan (rastgele sınıflandırıcıdan daha kötü) saygın bir 0.55'e yükselir. Biri hariç tüm kıvrımlardaki AUC puanı 0.5'in oldukça üzerindedir.

Hassasiyet Geri Çağırma eğrileri için, volatilite eşiğinin dahil edilmesi, Hassasiyeti çeşitli Eşiklerde önemli ölçüde artırmış gibi görünüyor. VPIN'in zaten değişken olan piyasalarda önemli ölçüde daha yüksek bir tahmin kapasitesi var gibi görünüyor.

Elbette (bir şekilde) verilere fazla uyum sağlamam mümkün. Daha kapsamlı bir analiz, VPIN'in aslında fiyat hareketlerini tahmin edebildiğinden ve tahmin kapasitesinin volatiliteyle birlikte arttığından emin olmak için aynı yaklaşımı Ethereum, Ripple ve Cardano gibi diğer Kripto para birimlerine de uygulayabilir.

Ayrılık Düşünceleri

Piyasa yapıcılar bir borsadaki en önemli rollerden birini oynarlar; likidite sağlarlar. Ancak bilgili tüccarlar emirlerini aldıklarında bu likidite sağlayıcıları zarara uğrar. Daha sonra bir seçimle karşı karşıya kalıyorlar: Hizmetlerinin maliyetini artırabilirler veya - ciddi durumlarda - piyasadan tamamen çekilebilirler. Alım ve satım hacmi arasındaki sipariş akışı dengesizliklerini analiz ederek bilgili yatırımcılar ve piyasa yapıcılar arasındaki etkileşimleri modelleyebiliriz.

Akış toksisitesi sadece sipariş vermekle kalmaz, kısa vadeli volatilitenin iyi bir öngörücüsü — öyle görünüyor ki, bazı (çok) nadir durumlarda daha büyük fiyat hareketlerini bile tahmin edebiliyor.

Söz konusu pazar zaten oldukça değişken olduğunda VPIN'in tahmin kapasitesi keskin bir şekilde artar. Sebepler hakkında sadece spekülasyon yapabilirim ama gerçekte iki tane görüyorum.

Birincisi, piyasa yapıcıların çok ince marjlarla faaliyet göstermesidir. Sonuç olarak, daha değişken piyasalarda ters seçim nedeniyle büyük kayıplara uğrama olasılıkları daha yüksektir.

Üstelik değişken piyasalardaki spreadler zaten oldukça geniş. Volatiliteye ek olarak sipariş akışı toksisitesi spreadleri (ve yatırımcılar için kayma maliyetlerini) büyük ölçüde artırabilir. Bu gerçekleştiğinde ticaret çok maliyetli hale gelir; Trader'ların yüksek fiyat etkisi nedeniyle alım yapma olasılıklarının azalacağını, ancak piyasa çöküyorsa yine de satmak zorunda kalacaklarını varsayıyorum.

Kaynak: https://medium.com/@lucasastorian/empirical-market-microstructure-f67eff3517e0?source=rss——-8—————–cryptocurrency