从零智能到队列反应：高频波动估计和最优执行的限价订单簿建模
摘要：高频数据的波动率估计存在微观结构噪音，导致估计结果偏倚。已经开发和测试了替代估计方法，要么基于噪音的特定结构，要么基于快速收敛到渐近分布的速度。Gatheral和Oomen（2010）提出使用限价盘口的零智能模型来测试几种综合方差估计器的有限样本性能。在这篇论文中，我们在此基础上引入了三个主要创新：（i）我们使用排队反应模型的限价盘口作为数据生成过程（Huang等人（2015）），与零智能模型相比，生成更真实的微观结构动态，通过Hausman检验证明了这一点；（ii）我们不仅考虑综合波动率的估计器，还考虑现货波动率的估计器；（iii）我们展示了估计器在预测模拟VWAP执行成本方差方面的相关性。总体而言，我们发现对于综合波动率，预均值估计器优化了估计偏差，而统一估计器和交替估计器导致了最优的均方误差值。而在现货波动率的情况下，Fourier估计器在偏差和均方误差方面都能达到最佳精度。后者估计器还导致了对VWAP执行成本方差的最佳预测。
作者：Tommaso Mariotti, Fabrizio Lillo, Giacomo Toscano
论文ID：2202.12137
分类：Trading and Market Microstructure
分类简称：q-fin.TR
提交时间：2022-09-20