論文の概要: Exponential Kernels with Latency in Hawkes Processes: Applications in Finance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.06348v1
• Date: Sat, 16 Jan 2021 01:57:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-28 04:34:08.061815
• Title: Exponential Kernels with Latency in Hawkes Processes: Applications in Finance
• Title（参考訳）: ホークスプロセスにおける遅延を伴う指数カーネル:ファイナンスへの応用
• Authors: Marcos Costa Santos Carreira
• Abstract要約: 遅延を考慮した注文帳イベントの適切な因果性を考慮する。 1次元および多次元の場合の対数様相の表現を最小化するために導出する。 実際のデータでは、すべての減衰は同じではないが、遅延自体が崩壊のほとんどを決定することがわかっている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Tick library allows researchers in market microstructure to simulate and learn Hawkes process in high-frequency data, with optimized parametric and non-parametric learners. But one challenge is to take into account the correct causality of order book events considering latency: the only way one order book event can influence another is if the time difference between them (by the central order book timestamps) is greater than the minimum amount of time for an event to be (i) published in the order book, (ii) reach the trader responsible for the second event, (iii) influence the decision (processing time at the trader) and (iv) the 2nd event reach the order book and be processed. For this we can use exponential kernels shifted to the right by the latency amount. We derive the expression for the log-likelihood to be minimized for the 1-D and the multidimensional cases, and test this method with simulated data and real data. On real data we find that, although not all decays are the same, the latency itself will determine most of the decays. We also show how the decays are related to the latency. Code is available on GitHub at https://github.com/MarcosCarreira/Hawkes-With-Latency.
• Abstract（参考訳）: tickライブラリにより、市場構造の研究者は、最適化されたパラメトリックおよび非パラメトリック学習者を用いて、高周波データでホークスプロセスをシミュレートし、学習することができる。 But one challenge is to take into account the correct causality of order book events considering latency: the only way one order book event can influence another is if the time difference between them (by the central order book timestamps) is greater than the minimum amount of time for an event to be (i) published in the order book, (ii) reach the trader responsible for the second event, (iii) influence the decision (processing time at the trader) and (iv) the 2nd event reach the order book and be processed. そのため、レイテンシの量によって指数カーネルを右にシフトすることができる。 1次元および多次元の場合において、ログ類似度を最小化する式を導出し、シミュレーションデータと実データを用いてこの方法をテストする。 実際のデータでは、すべての減衰が同じとは限らないが、レイテンシ自体が崩壊のほとんどを決定する。 また,減衰が遅延とどのように関連しているかを示す。 コードはgithubのhttps://github.com/marcoscarreira/hawkes-with-latencyで入手できる。

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