Giới thiệu các khái niệm tài chính
Order book (sổ lệnh/bảng giá)
Thuật ngữ order book (sổ lệnh) đề cập đến một danh sách điện tử các lệnh mua và bán cho một chứng khoán hoặc công cụ tài chính cụ thể được tổ chức theo mức giá. Order book (Sổ lệnh) liệt kê số lượng cổ phiếu được đặt mua hoặc chào bán tại mỗi mức giá.
Dưới đây là ảnh chụp nhanh sổ đặt hàng của một stock (cổ phiếu) (chúng ta hãy gọi nó là stock A), như bạn có thể thấy, tất cả các lệnh mua dự định nằm ở phía bên trái của book được hiển thị dưới dạng "bid (giá thầu)" trong khi tất cả các lệnh bán dự định ở bên phải mặt của book được hiển thị là "offer/ ask".
Một công cụ tài chính được giao dịch tích cực luôn có một order book (sổ lệnh) dày đặc (Một sổ thanh khoản). Vì dữ liệu order book là đại diện liên tục của demand/supply (cung / cầu) thị trường nên nó luôn được coi là nguồn dữ liệu số một cho nghiên cứu thị trường.
Trade
Order book (Sổ lệnh) là đại diện cho ý định giao dịch trên thị trường, tuy nhiên thị trường cần người mua và người bán ở cùng một mức giá để giao dịch diễn ra. Vì vậy, đôi khi khi ai đó muốn giao dịch chứng khoán, họ kiểm tra order book (sổ lệnh) và tìm người có sở thích ngược lại để giao dịch.
Ví dụ, hãy tưởng tượng bạn muốn mua 20 stocks (cổ phiếu) của một stock (cổ phiếu) A khi bạn có order book (sổ lệnh) ở đoạn trước. Sau đó, bạn cần tìm một số người sẵn sàng giao dịch lại bạn bằng cách bán tổng cộng 20 cổ phiếu trở lên. Bạn kiểm tra bên offer của book bắt đầu từ mức giá thấp nhất: có 221 stocks (cổ phiếu) bán lãi ở mức 148. Bạn có thể lift (nâng) 20 cổ phiếu với giá 148 và guarantee (đảm bảo) thực hiện của bạn. Đây sẽ là sổ lệnh kết quả của cổ phiếu A sau khi bạn giao dịch:
Trong trường hợp này, (những) người bán đã bán 20 cổ phiếu và người mua mua 20 cổ phiếu, việc trao đổi sẽ khớp lệnh giữa (những) người bán và người mua và một thông điệp giao dịch sẽ được phát ra công chúng: 20 cổ phiếu A được giao dịch trên thị trường với giá 148.
Market making and market efficiency (Tạo lập thị trường và hiệu quả thị trường)
Hãy tưởng tượng, vào một ngày khác, sổ lệnh của cổ phiếu A trở thành hình dạng dưới đây, và bạn, một lần nữa, muốn mua 20 cổ phiếu từ tất cả những người bán có chủ đích. Như bạn có thể thấy cuốn sách không dày đặc như cuốn trước, và có thể nói, so với cuốn trước, cuốn này less liquid.
Bạn có thể chèn một lệnh mua với giá 148. Tuy nhiên, hiện tại không có ai sẵn sàng bán cho bạn với giá 148, vì vậy lệnh của bạn sẽ nằm trong sổ, chờ ai đó giao dịch ngược lại. Nếu bạn không may mắn, giá sẽ tăng lên và những người khác bắt đầu đặt giá thầu ở mức 149, và bạn sẽ không bao giờ mua được. Ngoài ra, bạn có thể chèn một lệnh mua với giá 155. Sàn giao dịch sẽ khớp lệnh này với lệnh bán chưa thanh toán của một cổ phiếu ở mức 149, vì vậy bạn mua 1 lô với giá 149. Tương tự, bạn sẽ mua 12 cổ phiếu với giá 150 , và 7 cổ phiếu ở mức 151. So với việc cố gắng mua ở mức 148, không có rủi ro không đạt được giao dịch như bạn muốn, nhưng cuối cùng bạn lại mua với giá cao hơn.
Bạn có thể thấy rằng trong một thị trường không hiệu quả như vậy, rất khó để giao dịch, vì giao dịch sẽ đắt hơn và nếu bạn muốn khớp lệnh có chất lượng, bạn cần phải đối mặt với rủi ro thị trường cao hơn. Đó là lý do tại sao các nhà đầu tư yêu thích tính thanh khoản và các nhà tạo lập thị trường như Optiver luôn sẵn sàng cung cấp nó, bất kể điều kiện thị trường khắc nghiệt như thế nào.
Nhà tạo lập thị trường là một công ty hoặc cá nhân tích cực báo giá thị trường hai mặt trong một sự bảo đảm, cung cấp bid giá thầu và offer/ask chào hàng (được gọi là yêu cầu) cùng với quy mô thị trường của từng thị trường. Vì nhà tạo lập thị trường sẽ hiển thị cả lệnh đặt mua và chào bán, sổ lệnh có sự hiện diện của nhà tạo lập thị trường sẽ thanh khoản hơn, do đó, một thị trường hiệu quả hơn sẽ được cung cấp để các nhà đầu tư cuối cùng giao dịch tự do mà không cần quan tâm đến việc thực hiện.
Order book statistics (Thống kê sổ lệnh)
Có rất nhiều số liệu thống kê mà nhà khoa học dữ liệu Optiver có thể lấy từ dữ liệu sổ lệnh thô để phản ánh tính thanh khoản của thị trường và định giá cổ phiếu. Các số liệu thống kê này được chứng minh là đầu vào cơ bản của bất kỳ thuật toán dự đoán thị trường nào. Dưới đây, chúng tôi muốn liệt kê một số số liệu thống kê phổ biến để truyền cảm hứng cho Kagglers khai thác thêm các tín hiệu có giá trị từ dữ liệu sổ lệnh.
Hãy quay lại sổ lệnh ban đầu của stock A.
bid/ask spread (chênh lệch giá thầu/ yêu cầu)
Khi các cổ phiếu khác nhau giao dịch ở các level khác nhau trên thị trường, chúng tôi lấy tỷ lệ giữa giá chào bán tốt nhất và giá chào mua tốt nhất để tính toán chênh lệch giá mua - bán.
Công thức của chênh lệch giá thầu / giá bán có thể được viết dưới dạng dưới đây:
Weighted averaged price
Sổ lệnh cũng là một trong những nguồn chính để định giá cổ phiếu. Định giá dựa trên sổ sách hợp lý phải tính đến hai yếu tố: mức độ và quy mô của đơn đặt hàng. Trong cuộc thi này, chúng tôi đã sử dụng giá trung bình có trọng số (WAP), để tính toán định giá cổ phiếu tức thời và tính toán realized volatility (biến động thực tế) làm mục tiêu của chúng tôi.
Công thức của WAP có thể được viết như dưới đây, có tính đến thông tin khối lượng và giá cấp cao nhất:
Như bạn có thể thấy, nếu hai book có cả giá chào mua (bid) và chào bán (ask) ở cùng một mức giá tương ứng, book nào có nhiều ưu đãi hơn sẽ tạo ra định giá cổ phiếu thấp hơn, vì book có nhiều người bán dự định hơn và nhiều người bán hơn ngụ ý thực tế là nguồn cung nhiều hơn trên thị trường dẫn đến việc định giá cổ phiếu thấp hơn.
Lưu ý rằng trong hầu hết các trường hợp, trong các giờ giao dịch liên tục, sổ lệnh không được có kịch bản đặt mua cao hơn giá chào, hoặc đặt mua. Nói cách khác, rất có thể, giá thầu và yêu cầu không bao giờ được giao nhau.
Trong cuộc thi này, mục tiêu được xây dựng từ WAP. WAP của ảnh chụp nhanh sách đặt hàng là 147,5317797.
Log returns
How can we compare the price of a stock between yesterday and today?
Phương pháp đơn giản nhất sẽ là chỉ lấy sự khác biệt. Đây chắc chắn là cách trực quan nhất, tuy nhiên không phải lúc nào chênh lệch giá cũng có thể so sánh được giữa các cổ phiếu. Ví dụ: giả sử rằng chúng ta đã đầu tư 1000$ vào cả cổ phiếu A và cổ phiếu B và cổ phiếu A chuyển từ 100$ lên 102$ và cổ phiếu B chuyển từ 10$ lên 11$. Chúng tôi có tổng cộng 10 cổ phiếu A. (1000$ / 100 đô la = 10) dẫn đến lợi nhuận 10*(102 - 100) = 20$ và tổng số 100 cổ phiếu B thu được 100$. Vì vậy, mức tăng giá lớn hơn đối với cổ phiếu A, mặc dù mức tăng tương ứng là lớn hơn nhiều đối với cổ phiếu B.
Chúng ta có thể giải quyết vấn đề trên bằng cách chia động thái cho giá khởi điểm của cổ phiếu, tính toán hiệu quả phần trăm thay đổi của giá, còn được gọi là lợi tức cổ phiếu (stock return). Trong ví dụ của chúng tôi, lợi nhuận của cổ phiếu A là ($102−$100) / $100=2% , trong khi cổ phiếu B là ($11−$10) / $10 = 10% . Lợi tức cổ phiếu (return stock) trùng với tỷ lệ phần trăm thay đổi trong vốn đầu tư của chúng ta.
Lợi nhuận được sử dụng rộng rãi trong tài chính, tuy nhiên, Log return (lợi nhuận nhật ký) được ưu tiên hơn bất cứ khi nào yêu cầu một số mô hình toán học. Gọi 𝑆𝑡 giá của cổ phiếu 𝑆 tại thời điểm 𝑡, chúng ta có thể xác định lợi tức log giữa 𝑡1 và 𝑡2 là:
Thông thường, chúng tôi xem xét log return trong các khoảng thời gian cố định, do đó, với trả về nhật ký 10 phút, chúng tôi có nghĩa là 𝑟𝑡 = 𝑟𝑡 − 10𝑚𝑖𝑛, 𝑡.
Log return có một số ưu điểm, ví dụ:
chúng cộng gộp theo thời gian 𝑟𝑡1, 𝑡2 + 𝑟𝑡2, 𝑡3 = 𝑟𝑡1, 𝑡3
return (lợi nhuận) thông thường không thể xuống dưới -100%, trong khi log return không bị giới hạn
Realized volatility (biến động thực tế)
Khi chúng ta giao dịch quyền chọn (trade options), đầu vào có giá trị cho các mô hình của chúng ta là độ lệch chuẩn (standard deviation) của log return chứng khoán. Độ lệch chuẩn sẽ khác nhau đối với log return được tính trong khoảng thời gian dài hơn hoặc ngắn hơn, vì lý do này, nó thường được chuẩn hóa thành khoảng thời gian 1 năm và độ lệch chuẩn hàng năm được gọi là độ biến động (volatility).
Trong cuộc thi này, bạn sẽ có 10 phút dữ liệu sổ lệnh (order book) và chúng tôi yêu cầu bạn dự đoán mức độ biến động sẽ như thế nào trong 10 phút tiếp theo. Độ biến động sẽ được đo lường như sau:
Chúng ta sẽ tính toán log return qua tất cả các lần cập nhật book liên tiếp và chúng tôi xác định độ biến động thực tế, 𝜎, là căn bậc hai của tổng bình phương log return.
Trong đó, sử dụng WAP làm giá cổ phiếu để tính toán log return. Chúng tôi muốn giữ các định nghĩa đơn giản và rõ ràng nhất có thể, để những Kagglers không có kiến thức về tài chính sẽ không bị phạt. Vì vậy, chúng tôi không xác định sự biến động hàng năm và chúng tôi giả định rằng log return có giá trị trung bình là 0.
Bài được dịch dựa trên notebook:
Nhận xét
Đăng nhận xét