High-frequency trading : statistical analysis, modelling and regulation

par Pamela Saliba

Thèse de doctorat en Mathématiques appliquées

Sous la direction de Mathieu Rosenbaum.

  • Titre traduit

    Trading haute fréquence : Analyse statistique, modélisation et régulation


  • Résumé

    Cette thèse est constituée de deux parties liées l’une à l’autre. Dans la première, nous étudions empiriquement le comportement des traders haute fréquence sur les marchés financiers européens. Nous utilisons les résultats obtenus afin de construire dans la seconde partie de nouveaux modèles multi-agents. L’objectif principal de ces modèles est de fournir aux régulateurs et plateformes de négociation des outils innovants leur permettant de mettre en place des règles pertinentes pour la microstructure et de quantifier l’impact des divers participants sur la qualité du marché.Dans la première partie, nous effectuons deux études empiriques sur des données uniques fournies par le régulateur français. Nous avons accès à l’ensemble des ordres et transactions des actifs du CAC 40, à l’échelle de la microseconde, avec par ailleurs les identités des acteurs impliqués. Nous commençons par comparer le comportement des traders haute fréquence à celui des autres intervenants, notamment pendant les périodes de stress, en termes de provision de liquidité et d’activité de négociation. Nous approfondissons ensuite notre analyse en nous focalisant sur les ordres consommant la liquidité. Nous étudions leur impact sur le processus de formation des prix et leur contenu informationnel selon les différentes catégories de flux : traders haute fréquence, participants agissant pour compte client et participants agissant pour compte propre.Dans la seconde partie, nous proposons trois modèles multi-agents. À l’aide d’une approche à la Glosten-Milgrom, nous parvenons avec notre premier modèle à construire l’ensemble du carnet d’ordres (spread et volume disponible à chaque prix) à partir des interactions entre trois types d’agents : un agent informé, un agent non informé et des teneurs de marché. Ce modèle nous permet par ailleurs de développer une méthodologie de prédiction du spread en cas de modification du pas de cotation et de quantifier la valeur de la priorité dans la file d’attente. Afin de se concentrer sur une échelle individuelle, nous proposons une deuxième approche où les dynamiques spécifiques des agents sont modélisées par des processus de type Hawkes non linéaires et dépendants de l’état du carnet d’ordres. Dans ce cadre, nous sommes en mesure de calculer en fonction des flux individuels plusieurs indicateurs pertinents relatifs à la microstructure. Il est notamment possible de classer les teneurs de marché selon leur contribution propre à la volatilité. Enfin, nous introduisons un modèle où les fournisseurs de liquidité optimisent leurs meilleurs prix à l’achat et à la vente en fonction du profit qu’ils peuvent générer et du risque d’inventaire auquel ils sont confrontés. Nous mettons alors en évidence théoriquement et empiriquement une nouvelle relation importante entre inventaire et volatilité.


  • Résumé

    This thesis is made of two related parts. In the first one, we study the empirical behaviour of high-frequency traders on European financial markets. We use the obtained results to build in the second part new agent-based models for market dynamics. The main purpose of these models is to provide innovative tools for regulators and exchanges allowing them to design suitable rules at the microstructure level and to assess the impact of the various participants on market quality.In the first part, we conduct two empirical studies on unique data sets provided by the French regulator. It covers the trades and orders of the CAC 40 securities, with microseconds accuracy and labelled by the market participants identities. We begin by investigating the behaviour of high-frequency traders compared to the rest of the market, notably during periods of stress, in terms of liquidity provision and trading activity. We work both at the day-to-day scale and at the intra-day level. We then deepen our analysis by focusing on liquidity consuming orders. We give some evidence concerning their impact on the price formation process and their information content according to the different order flow categories: high-frequency traders, agency participants and proprietary participants.In the second part, we propose three different agent-based models. Using a Glosten-Milgrom type approach, the first model enables us to deduce the whole limit order book (bid-ask spread and volume available at each price) from the interactions between three kinds of agents: an informed trader, a noise trader and several market makers. It also allows us to build a spread forecasting methodology in case of a tick size change and to quantify the queue priority value. To work at the individual agent level, we propose a second approach where market participants specific dynamics are modelled by non-linear and state dependent Hawkes type processes. In this setting, we are able to compute several relevant microstructural indicators in terms of the individual flows. It is notably possible to rank market makers according to their own contribution to volatility. Finally, we introduce a model where market makers optimise their best bid and ask according to the profit they can generate from them and the inventory risk they face. We then establish theoretically and empirically a new important relationship between inventory and volatility.


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