Giải thích mất cân bằng sổ lệnh và microprice

Sổ lệnh giới hạn ghi nhận các lệnh mua và bán đủ điều kiện tại từng mức giá cho một công cụ và một địa điểm giao dịch. Giá mua tốt nhất là giá mua hiển thị cao nhất; giá bán tốt nhất là giá bán hiển thị thấp nhất. Chênh lệch giữa chúng là spread được niêm yết. Khối lượng hiển thị cạnh mỗi báo giá là lượng hiện đang được thể hiện ở mức giá đó trong nguồn dữ liệu bạn xem.

Phạm vi nguồn dữ liệu rất quan trọng. Màn hình có thể chỉ hiển thị báo giá tốt nhất, nhiều mức giá hoặc sổ lệnh của một sàn riêng lẻ. Khối lượng hiển thị không bao gồm mọi nguồn quan tâm tiềm năng, không đảm bảo lượng đó sẽ còn nguyên và không phải lịch sử giao dịch đã khớp. Quy tắc Nasdaq mô tả dữ liệu độ sâu của sàn theo các lệnh và báo giá được hiển thị trong Nasdaq Market Center. Tài liệu SEC cũng phân biệt nguồn dữ liệu theo lệnh với sổ theo mức giá; muốn tái dựng thanh khoản đã đăng từ nguồn theo lệnh phải xử lý lệnh thêm, hủy, sửa và khớp. Xem định nghĩa dữ liệu độ sâu của Nasdaq và phương pháp báo cáo sổ lệnh của SEC.

Trước khi tính, hãy ghi lại công cụ hoặc tháng hợp đồng, phạm vi sàn hay nguồn dữ liệu, thời điểm báo giá và đơn vị là cổ phiếu, hợp đồng hay đơn vị khác. Giá trị từ hàng đợi của một sàn không nên được mô tả là cân bằng của toàn thị trường. Hướng dẫn về thứ tự ưu tiên giá và thời gian trong sổ lệnh hợp đồng tương lai giải thích riêng cách quy tắc sàn phân bổ lệnh đến cho các lệnh đang chờ.

Gọi Qb là khối lượng hiển thị ở giá mua tốt nhất và Qa là khối lượng ở giá bán tốt nhất. Một thước đo chuẩn hóa thường dùng là:

I = (Qb - Qa) / (Qb + Qa)

Với khối lượng không âm và tổng dương, I nằm trong khoảng từ -1 đến +1. Giá trị 0 nghĩa là hai phía hiển thị khối lượng bằng nhau. Giá trị dương nghĩa là phía mua có khối lượng hiển thị lớn hơn; giá trị âm nghĩa là phía bán lớn hơn. Nếu bên mua có 90 cổ phiếu và bên bán có 30, thì I = (90 - 30) / (90 + 30) = 0.50. Kết quả chỉ nói hàng đợi mua lớn hơn trong ảnh chụp này. Nó không cho biết người mua vừa giao dịch nhiều hơn, 90 cổ phiếu sẽ còn lại hay giá kế tiếp chắc chắn tăng.

Hướng dẫn so sánh khối lượng mua và bán trong hợp đồng tương lai bàn về phép so sánh tương tự cho báo giá futures. Hãy tách tỷ lệ chuẩn hóa khỏi khối lượng thô: mất cân bằng 90 so với 30 và 9.000 so với 3.000 đều bằng 0,50, nhưng độ sâu hiển thị và bối cảnh khớp lệnh tiềm năng rất khác nhau. Nếu thiếu một phía, tổng bằng 0, nguồn bị cũ, hoặc báo giá bị khóa hay chéo, phép tính hai phía thông thường có thể không còn ý nghĩa; hãy xem đó là vấn đề chất lượng dữ liệu hoặc trạng thái thị trường thay vì cố rút ra tín hiệu.

Quy ước về chỉ số có thể khác nhau. Một số nguồn dùng tỷ trọng phía mua Qb / (Qb + Qa) trên thang từ 0 đến 1. Với ví dụ 90 so với 30, giá trị này là 0.75, còn công thức lấy tâm ở trên cho kết quả +0.50. Gould và Bonart phân biệt hai cách chuẩn hóa trong nghiên cứu của họ; hãy xác định cùng công thức trước khi so sánh.

Trung điểm thông thường bỏ qua khối lượng báo giá: m = (Pb + Pa) / 2, trong đó Pb là giá mua tốt nhất và Pa là giá bán tốt nhất. Trung điểm có trọng số theo khối lượng đặt trọng số lớn hơn lên giá đối diện với hàng đợi lớn hơn:

w = (Pa × Qb + Pb × Qa) / (Qb + Qa)

Với s = Pa - Pb và chỉ số mất cân bằng ở trên, có thể viết cùng phép tính là w = m + (s / 2) × I. Cách viết này cho thấy hướng và quy mô điều chỉnh. Nếu hai hàng đợi bằng nhau, I bằng 0 và trung điểm có trọng số bằng trung điểm thông thường. Nếu khối lượng mua lớn hơn, ước lượng dịch lên trên trung điểm, về phía giá bán; nếu khối lượng bán lớn hơn, nó dịch xuống dưới, về phía giá mua. Khi cả hai khối lượng không âm, mức dịch chuyển không vượt quá nửa spread.

Cách đặt trọng số có thể ban đầu hơi ngược trực giác. Hàng đợi mua lớn hơn không kéo ước lượng về giá mua. Thay vào đó, công thức này tăng trọng số cho giá bán. Đây là quy ước nhằm phản ánh mối liên hệ giữa mất cân bằng hàng đợi và biến động trung điểm tiếp theo trong một mô hình sổ lệnh giới hạn. Đây là ước lượng tính từ báo giá, không phải báo giá mới do người mua hoặc người bán đặt.

Giả sử giá mua tốt nhất giả định là $99.98, có 90 cổ phiếu hiển thị, còn giá bán tốt nhất là $100.02, có 30 cổ phiếu. Trung điểm là $100.00, spread là $0.04, và mất cân bằng hàng đợi là +0.50. Trung điểm có trọng số là:

($100.02 × 90 + $99.98 × 30) / 120 = $100.01

Công thức rút gọn cho cùng kết quả: $100.00 + ($0.04 / 2 × 0.50) = $100.01. Nếu khối lượng đổi chỗ thành 30 ở giá mua và 90 ở giá bán trong khi giá không đổi, trung điểm vẫn là $100.00 nhưng trung điểm có trọng số thành $99.99. Chênh lệch hai xu hoàn toàn đến từ dữ liệu khối lượng; không cần có giao dịch ở trung điểm hay báo giá thay đổi.

Vì vậy, biểu đồ hoặc nhật ký hữu ích nên hiển thị đồng thời trung điểm thông thường, spread, khối lượng của cả hai hàng đợi, chỉ số mất cân bằng, trung điểm có trọng số và thời điểm. Chỉ lưu giá trị có trọng số sẽ che khuất việc nó thay đổi do giá, khối lượng, spread mở rộng hay nguồn dữ liệu cập nhật. Hình minh họa sau phần này chỉ mang tính khái niệm: hàng đợi phía mua lớn hơn làm dịch dấu trung điểm có trọng số trong khi trung điểm ở giữa vẫn đứng yên. Các dấu trong hình không phải dữ liệu hay dự báo.

Trong cách nói thông thường, “microprice” đôi khi được dùng cho trung điểm có trọng số vừa tính. Trong nghiên cứu, thuật ngữ này cụ thể hơn: nó chỉ các ước lượng trung điểm tương lai hoặc trung điểm hiệu quả, có điều kiện theo thông tin trong sổ lệnh. Bài viết của Sasha Stoikov xác định microprice từ chuỗi kỳ vọng của các trung điểm tương lai và ước lượng mức điều chỉnh dựa trên spread cùng trạng thái mất cân bằng quan sát được. Điều đó cần dữ liệu tần suất cao trong quá khứ và một quan hệ được khớp; phép tính từ hai báo giá ở trên là chuẩn tham chiếu trung điểm có trọng số đơn giản hơn, không phải toàn bộ ước lượng nghiên cứu. Hãy đọc bài nghiên cứu microprice của tác giả trước khi coi hai khái niệm là một.

Sự khác nhau này có ý nghĩa trong mã, kiểm định lịch sử và báo cáo. Hãy đặt tên công thức theo dữ liệu nó thực sự dùng: “trung điểm có trọng số ở giá tốt nhất” nếu chỉ dùng giá và khối lượng tốt nhất hiện tại; chỉ gọi là “ước lượng microprice” nếu triển khai mô hình và quy trình ước lượng đã nêu. Một con số chính xác đến xu vẫn có thể nhiễu. Đừng gọi nó là giá trị hợp lý nếu không nói rõ dữ liệu và mô hình tạo ra nó, khoảng thời gian mục tiêu và cách kiểm định.

Mất cân bằng hàng đợi là trạng thái: nó so sánh khối lượng đang hiển thị tại một thời điểm. Mất cân bằng dòng lệnh (OFI) là thước đo theo chuỗi sự kiện. Nó theo dõi cung và cầu tại báo giá tốt nhất thay đổi ra sao khi lệnh đến, giao dịch tiêu thụ thanh khoản, và lệnh chờ bị hủy hoặc sửa. Nếu sổ lệnh hiển thị 90 cổ phiếu ở bên mua và 30 ở bên bán, riêng tỷ lệ hàng đợi không cho biết 90 cổ phiếu vừa được thêm, đã tồn tại lâu hay liên tục được bổ sung sau các giao dịch.

Cont, Kukanov và Stoikov nghiên cứu sự kiện sổ lệnh của 50 cổ phiếu Hoa Kỳ, và báo cáo mối liên hệ trong khoảng thời gian ngắn giữa OFI với thay đổi giá; độ dốc thay đổi nghịch chiều với độ sâu thị trường. Đây là kết quả về luồng sự kiện trên một bộ dữ liệu cụ thể, không phải bằng chứng rằng một ảnh chụp khối lượng đơn lẻ dự đoán giao dịch có lời. Gould và Bonart nghiên cứu mất cân bằng hàng đợi và hướng đi tiếp theo của trung điểm trên 10 cổ phiếu Nasdaq. Kết quả phân loại của họ khác nhau giữa cổ phiếu có bước giá lớn và nhỏ. Không nghiên cứu nào biến mất cân bằng dương thành quy tắc phổ quát; phân loại hướng đi cũng chưa tính spread phải trả, phí, vị trí hàng đợi, độ trễ hay lệnh không khớp. Xem nghiên cứu của Cont, Kukanov và Stoikov và Gould cùng Bonart.

Hai màn hình sổ lệnh có thể bất đồng mà không màn hình nào đại diện cho “toàn thị trường”. Một màn hình có thể chỉ là độ sâu của một sàn, màn hình khác là báo giá mua bán tốt nhất hợp nhất, màn hình nữa có thể bị trễ hoặc lấy mẫu. Sản phẩm dữ liệu toàn độ sâu có thể bổ sung nhiều mức giá nhưng vẫn chỉ bao phủ sàn khớp lệnh được nêu tên. Khối lượng ẩn hoặc dự trữ có thể không xuất hiện như khối lượng hiển thị. Hàng đợi cũng có thể thay đổi từ lúc chụp ảnh đến khi lệnh đến sàn. Hãy kiểm tra đúng sản phẩm dữ liệu thay vì giả định mọi nền tảng dùng cùng một sổ.

Chỉ so sánh các giá trị cùng công cụ, quy ước phía mua bán, phạm vi sàn, phiên giao dịch, thời điểm và đơn vị. Nếu nguồn này báo cổ phiếu còn nguồn kia báo lô chẵn, hợp đồng hoặc độ sâu gộp, hãy chuẩn hóa trước khi so sánh. Đừng ghép giá mua ở một thời điểm với khối lượng bán từ bản cập nhật sau. Với futures, ghi rõ tháng hợp đồng và thị trường tương ứng; với quyền chọn, số hợp đồng không tương đương trực tiếp với mức phơi nhiễm cổ phiếu cơ sở. Chỉ số có đầu vào không khớp vẫn có thể cho ra con số hợp lệ về toán học nhưng không có ý nghĩa thị trường nhất quán.

Để tham khảo thủ công, trước hết xác nhận báo giá hai phía hợp lệ và kiểm tra spread. Tính mất cân bằng hàng đợi cùng trung điểm có trọng số từ một ảnh chụp đồng bộ. Sau đó quan sát xem tình trạng đó kéo dài hay biến mất khi báo giá và giao dịch cập nhật. So sánh với thay đổi trung điểm gần đây và dòng lệnh đã khớp; đừng xem màu sắc hay kích thước trên thang giá là bằng chứng về ý định của bên mua hoặc bán. Hướng dẫn về spread và trượt giá futures giải thích vì sao giá tham chiếu và giá có thể khớp cho một lệnh thực tế là hai thứ khác nhau.

Với mô hình, hãy xác định mục tiêu dự báo trước khi xem kết quả: biến động trung điểm kế tiếp, biến động trong khoảng thời gian cố định, xác suất khớp lệnh hay chi phí thực hiện là các kết quả khác nhau. Dành riêng giai đoạn ngoài mẫu, tính đến bước giá và spread, đồng thời đưa vào phí, hoàn phí, ưu tiên hàng đợi, độ trễ, khớp một phần, hủy và chi phí vượt spread. Kiểm định theo mã, sàn, phiên và trạng thái thị trường; so sánh với chuẩn chỉ dùng trung điểm hoặc spread. Nếu mất cân bằng chỉ phân loại được một bước giá rất nhỏ nhưng không bù nổi chi phí thực hiện, mối liên hệ thống kê chưa phải lợi thế có thể sử dụng.

Vai trò thực tế khá hẹp nhưng hữu ích: giá tham chiếu có trọng số hàng đợi có thể bổ sung bối cảnh cho một ảnh chụp báo giá và giúp định hình câu hỏi nghiên cứu về áp lực giá ngắn hạn. Nó không chọn hướng giao dịch, đảm bảo lệnh được khớp hay thay thế chuẩn đo hiệu quả khớp lệnh. Hãy ghi rõ công thức và nguồn dữ liệu để người khác có thể tái tạo kết quả.