Impacts of HFT on commodities markets

Le but de notre papier est d’étudier l’impact de la fréquence du passage d’ordre sur le prix des matières premières.

Pour ce faire, nous avons tout d’abord réfléchi sur comment nous allions traiter les données brutes que nous allions récupérer par la suite. En ce sens, nous avons étudier le format des données et construit un algorithme que nous avons codé sous VBA pour obtenir des données compréhensibles et exploitables pour la suite de notre projet.

Là, nous avons rencontré notre premier problème qui était de récupérer des données haute fréquence afin de mener notre étude. En effet, ce genre de données est compliqué à récupérer mais nous avons finalement réussi, grâce à notre mentor, à obtenir des données de la BATS_Europe qui est une base de données haute fréquence. Ceci réalisé, nous avons pu ainsi baser notre réflexion sur le fait de traiter des donnés sur une fourchette de temps limitée et d’étudier l’impact du passage de certains ordres à une fréquence plus élevée que d’autre sur le prix de la matière première. A ce moment là, nous avons rencontré un deuxième problème qui fut de choisir une matière première sur laquelle baser notre étude. Après avoir vérifier dans nos données, nous avons choisi de traiter celles sur le sous-jacent Tabac et plus particulièrement les données du « British American Tobacco » (BATSl). Apres de nombreuses recherches, nous nous sommes aperçus que le tabac était grandement présent et plus particulièrement BATSl et IMTl, cependant les données IMTl n’était pas assez pertinentes du fait qu’il y avait essentiellement des passages d’ordre unique et donc pas de fréquence associée à ces données.

Effectivement, nous avons identifié de nombreux passeurs d’ordre et nous leur avons associé une fréquence de passage d’ordre (Fp = Nombre d’ordres passés/temps mis pour effectuer ces ordres). De là nous avons distingué les passeurs d’ordre en fonction de leur capacité de passer des ordres à une fréquence plus ou moins élevée.

Ainsi nous avons basculé nos traitements de données sur MATLAB afin d’obtenir des courbes représentatives de l’impact de la fréquence du passage d’ordre sur la courbe des prix. .Pour commencer, nous avons séparé les données en deux parties, celles au dessus d’une fréquence (Fc) que nous avons choisi et celles en dessous. C’est à ce moment la que nous avons eu nos premiers résultats, en effet nous avons pu observer un écart entre le prix moyen de vente lorsque les ordres sont passés à une fréquence plus élevée. Nous avons donc séparé nos données en fonction de nos fréquences obtenues et avons comparé les courbes représentatives des prix.

Cependant, nous nous sommes rendus compte que ces courbes n’étaient pas pertinentes pour le but de notre projet. Nous avons donc calculer les prix moyens en dessous et au dessus de notre fréquence de référence et obtenu des écarts de prix. Nous avons renouveler l’expérience pour différentes fréquences de référence. Ainsi nous avons obtenu les résultats de nos recherches et constaté une corrélation logarithmique entre l’écart des prix des actions et la fréquence de passage des ordres d’achat ou de vente.

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