基于 Markov 分析的不同市值股票日内限价订单价格变动转移动态
统计金融
2026-01-09 v1 交易与市场微观结构
应用统计
摘要
对限价订单价格变动的随机动态进行定量理解对于执行策略设计至关重要。我们使用高频 NASDAQ100 tick 数据分析了不同市值层级间买单和卖单的日内转移动态。采用离散时间 Markov 链框架，我们将连续的价格变动划分为九个状态，并估计了高市值（）、中市值（）和低市值（）股票在六个日内时间段的转移概率矩阵（TPM）。逐元素 TPM 比较揭示了系统性模式：价格惯性在开盘和收盘时段达到峰值，在午盘趋于稳定。观察到存在市值梯度： 股票表现出最强的惯性，而 股票表现出较低的稳定性和更宽的价差。Markov 指标，包括谱隙、熵率和平均复发时间，量化了这些动态。聚类分析在买方识别出三个不同的时间阶段——开盘、午盘和收盘，并在卖方通过区分开盘、午盘、盘前和收盘识别出四个阶段。这表明卖方比买方更早开始日终仓位调整。平稳分布显示限价订单动态由中性和轻微的价格变动主导。Jensen-Shannon 散度证实收盘时段是最具特异性的阶段，市值调节了时间对比和买卖不对称性。这些发现支持市值感知和时间自适应的执行算法。
引用
@article{arxiv.2601.04959,
title = {Intraday Limit Order Price Change Transition Dynamics Across Market Capitalizations Through Markov Analysis},
author = {Salam Rabindrajit Luwang and Kundan Mukhia and Buddha Nath Sharma and Md. Nurujjaman and Anish Rai and Filippo Petroni},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.04959},
year = {2026}
}