[알고리즘 트레이딩/시장미시구조] 27. PIN 모형 (3) – 우도 함수의 변형

시장미시구조론 (Market Microstructure) – (27) PIN 모형 (3) – 우도 함수의 변형 이전 포스트에서 설정한 PIN 모형의 우도 함수 (Likelihood)를 실제로 계산하려면 컴퓨터에서 연산이 가능한 형태로 변환해야 한다. 식 1)에서 B와 S 는 단위 시간당 발생한 매수/매도 거래량으로, 거래량이 수만, 혹은 수십만 정도가 되면 연산이 곤란하다 (단위 시간은 일일 단위가 될 수도 있음). 물론, 컴퓨터 […]

시장미시구조론 (Market Microstructure) – (26) PIN 모형 (2) – 우도 함수의 설정 이전 포스트에서 설정한 PIN 모형의 파라메터 (α, δ, μ, ε)를 추정하기위해 우도 함수 (Likelihood funtion)를 설정한다. 이 파라메터들은 시장에서 직접 관찰할 수 없으므로, 관찰이 가능한 아래 데이터를 이용하여 추정하기로 한다. 아래 데이터는 2015년 3월 24일 (09:10 ~ 14:50) 삼성전자의 5분봉 데이터이다. 매 5분마다 매수, […]

시장미시구조론 (Market Microstructure) – (25) PIN 모형 (1) – 모형의 설정 그 동안 여러 편의 포스트를 통해 Kyle의 모형에 대해 살펴보았다. Kyle의 모형에는 정보기반 거래자 (Informed Trader), 유동성 거래자 (Noise Trader), 그리고 시장조성자 (Market Maker)가 시장에 참여한다. 그리고 각각이 추구하는 최적의 전략들이 경쟁 (충돌)하면서 시장은 균형 상태에 이른다. Kyle의 모형은 추상적이긴 하지만 몇 가지 가정을 […]

시장미시구조론 (Market Microstructure) – (24) Kyle 모형 (14) – 이질적 신호를 가진 다수의 정보기반 거래자 이전 시간까지는 다수의 정보기반 거래자가 서로 동일한 신호 (Homogeneous Signals)를 가진 경우에 대해 알아보았다. 이번 시간에는 다수의 정보기반 거래자가 서로 다른 신호를 (Heterogeneous Signals) 가진 경우에 대해 살펴보기로 한다. 어떤 정보기반 거래자는 정확한 신호를 가지고 있고, 어떤 정보기반 거래자는 부정확한 […]

시장미시구조론 (Market Microstructure) – (23) Kyle 모형 (13) – 정보기반 거래자와 노이즈 거래자의 손익 분석이번 시간에는 정보기반 거래자와 노이즈 거래자 (유동성 거래자)의 손익구조에 대해 살펴보고, 노이즈 거래자가 시장에 미치는 영향에 대해 살펴보기로 한다. 우선 기본 모형을 통해 결과를 예측해 보자. 정보기반 거래자는 정보를 보유하고 있으므로 당연히 수익이 발생할 것이다. 다수의 정보기반 거래자가 있을 때는 개별 […]

시장미시구조론 (Market Microstructure) – (22) Kyle 모형 (12) – 시장의 효율성과 변동성 Kyle 모형(7) 에서는 정보기반 거래자가 1명일 때 시장의 효율성 (정보의 효율성)에 대해 알아보았다. 이번 시간에는 다수의 정보기반 거래자가 (k 명) 있을 때 시장의 효율성과 변동성은 어떻게 표현되는지 살펴보기로 한다. 시장의 효율성 (정보의 효율성 : Informational Efficiency) 식 (1)은 정보기반 거래자가 1명일 때 시장의 효율성에 […]

시장미시구조론 (Market Microstructure) – (21) Kyle 모형 (11) – 다수의 정보기반 거래자 모형(3) 이번 시간에는 k 명의 정보기반 거래자가 불완전한 신호 (Signal)를 통해 F를 추정하는 경우에 대해 살펴보기로 한다. 이 모형은 14. Kyle 모형(4), 15. Kyle 모형(5) 를 확장한 모형이다. k 명의 정보기반 거래자 중 i 번째 거래자의 Profit은 식 (1) 이었다 (19. Kyle 모형(9)의 식 (5) 참조). […]

시장미시구조론 (Market Microstructure) – (20) Kyle 모형 (10) – 다수의 정보기반 거래자 모형(2) 이전 시간에 이어 k 명의 정보기반 거래자가 시장에 참여할 때 정보기반 거래자의 최적 행위에 대해 좀 더 자세히 살펴보기로 한다. 정보기반 거래자 각각의 최적 주문량과, 총 주문량, 그리고 시장 충격과 가격이 어떻게 변하는지 살펴본다. 결과를 먼저 살펴보자. 정보기반 거래자가 1명인 경우의 최적 […]

시장미시구조론 (Market Microstructure) – (19) Kyle 모형 (9) – 다수의 정보기반 거래자 모형(1) 그 동안은 정보기반 거래자가 1명인 Kyle의 모형에 대해 살펴보았다. 즉,  정보기반 거래자가 시장을 독점하는 형태였다. 정보기반 거래자가 1명인 경우는 그가 가지고 있는 정보의 가치를 최대한 높일 수 있다. 그러나 여러 명이 동일 정보를 가지고 있다면 각각이 정보의 가치를 충분히 높일 수 있을까? […]

시장미시구조론 (Market Microstructure) – (18) Kyle 모형 (8) – 피기백 (Piggyback) 전략 모형 이번 시간에는 정보기반 거래자를 따라가는 거래자가 있을 때 Kyle의 시장에 어떤 변화가 있는지 살펴보기로 한다. 정보기반 거래자를 따라 주문을 내는 전략을 피기백 (Piggyback) 전략이라 하고, 피기백 거래자는 정보기반 거래자의 주문 흐름을 알고 있다고 가정한다 (Piggyback 이란 업혀 가는 것을 말함). 딜러 (Dealer)가 대형 […]