Você está perdendo oportunidades de negociação:
- Aplicativos de negociação gratuitos
- 8 000+ sinais para cópia
- Notícias econômicas para análise dos mercados financeiros
Registro
Login
Você concorda com a política do site e com os termos de uso
Se você não tem uma conta, por favor registre-se
Aula 3, parte 1: Informação e Preços (Microestrutura dos Mercados Financeiros)
Aula 3, parte 1: Informação e Preços (Microestrutura dos Mercados Financeiros)
O professor descreve três grandes partes da aula. A primeira parte concentra-se na construção de modelos matemáticos para representar aspectos relevantes dos mercados financeiros, que serão aplicados a questões específicas. Esta parte visa fornecer uma base teórica para a compreensão da dinâmica do mercado. A segunda parte aplica esses modelos para investigar questões específicas, como os custos e benefícios da fragmentação nos mercados financeiros e as interconexões entre liquidez e política corporativa. Ao aplicar os modelos a cenários do mundo real, os alunos podem obter insights práticos sobre o funcionamento dos mercados financeiros. Finalmente, a terceira parte do curso aborda tópicos específicos altamente relevantes para os mercados financeiros modernos, mas não abordados no livro-texto. Esses tópicos incluem mercados digitais, negociação algorítmica e de alta frequência, informações públicas e questões relacionadas a bolhas e manada nos mercados financeiros. Esta parte do curso visa explorar desenvolvimentos e desafios de ponta no campo.
O professor então começa a discutir a relação entre informação e preços. Eles apresentam o primeiro modelo que explora essas questões, começando com o bid-ask spread que surge como resultado de decisões conscientes tomadas pelos traders. A palestra investiga os motivos pelos quais os traders compram ou vendem ativos no mercado e como esses motivos podem ou não afetar a avaliação do ativo.
A primeira razão discutida é formar um perfil de risco exclusivo para o trader individual. Os comerciantes podem comprar ou vender ativos com base em suas preferências pessoais de risco, o que pode não afetar diretamente a avaliação do ativo. A segunda razão é para liquidez de financiamento, onde os indivíduos precisam de acesso a fundos líquidos ou desejam investir fundos excedentes. Esse tipo de negociação também não afeta a rentabilidade ou os fluxos de caixa futuros do ativo e, portanto, não altera sua avaliação. Por fim, o palestrante destaca que negociar com base nos fundamentos do mercado, como o estado da economia e fatores externos, afeta a rentabilidade e os fluxos de caixa futuros do ativo e, portanto, altera sua avaliação.
A palestra enfoca os diferentes tipos de informação, distinguindo entre informação pública e privada, e seu impacto na avaliação de ativos. Informação pública é a informação que está disponível para todos os participantes do mercado e pode ser compreendida e avaliada da mesma forma por todos. Pode levar a uma reavaliação do valor de um ativo sem gerar novas divergências entre os traders. Por outro lado, a informação privada cria uma assimetria de informação entre os comerciantes, pois os indivíduos podem ter acesso a informações específicas que outros não possuem. Essas informações privadas podem levar a diferenças nas percepções dos traders sobre o valor de um ativo com base em seu conhecimento de fatores específicos.
O palestrante discute como a informação pública, dentro dos limites do paradigma econômico clássico, não pode gerar novos negócios, mas pode levar à reavaliação dos valores dos ativos ao incorporar informações amplamente disponíveis. No entanto, o palestrante enfatiza que os modelos com informações assimétricas visam demonstrar por que o insider trading é ilegal e mostrar o que aconteceria se ele ocorresse nos mercados.
A interpretação acadêmica da informação privada é explicada, afirmando que toda informação, seja ela pública ou privada, está em princípio disponível para todos. No entanto, alguns traders podem analisar melhor as informações e ter um conhecimento superior dos fundamentos das ações. A palestra explora a conexão entre informação e preços, destacando como os preços coordenam as informações de diferentes indivíduos para permitir uma alocação eficiente na sociedade. O palestrante também aborda as diferentes formas de eficiência de mercado, incluindo a eficiência fraca, o que implica que os preços incorporam informações históricas.
A palestra passa a discutir diferentes níveis de eficiência de mercado e como a hipótese de mercados eficientes implica que os preços devem ser eficientes de algumas maneiras. A forma mais forte de eficiência, conhecida como "forma forte", exige que os preços reflitam todas as informações públicas e privadas imediatamente. No entanto, essa noção cria desafios, como o "teorema de não negociação", pois os comerciantes com informações privadas se absteriam de negociar, pois qualquer desejo de negociar se tornaria muito informativo e agiria como um sinal público, tornando qualquer negociação potencial não lucrativa. Além disso, se os preços fossem perfeitamente eficientes na forma forte, não haveria incentivos para os comerciantes adquirirem informações, pois qualquer conhecimento obtido seria imediatamente incorporado aos preços, tornando desnecessária a aquisição das informações.
A palestra discute os paradoxos da Hipótese do Mercado Eficiente, destacando a falta de explicação para a volatilidade dos preços. A hipótese não fornece uma compreensão clara de como as informações são incorporadas aos preços e falha em explicar três fenômenos importantes: o prêmio do patrimônio líquido, a volatilidade dos preços e o tamanho dos movimentos do mercado. Para abordar essas questões, o vídeo explica o conceito de valor de mercado de um ativo e apresenta duas abordagens para examiná-lo, incluindo a abordagem de fluxos de caixa descontados, que considera a expectativa de fluxos de caixa futuros.
O palestrante apresenta o conceito de avaliação de mercado, que pode ser calculado tomando-se a expectativa dos fluxos de caixa futuros de um ativo e descontando-os por um fator de desconto que responde pela incerteza. Embora exista um valor fundamental objetivo para um ativo, as informações públicas podem não incorporar totalmente todas as informações privadas e os comerciantes podem não ter conhecimento completo do verdadeiro valor fundamental. A eficiência dos preços dos ativos em termos de refletir a avaliação do mercado é determinada pela medida em que o preço se alinha com a avaliação do mercado. Se o preço for igual à avaliação de mercado, o preço é considerado eficiente semiforte. A palestra termina definindo a inovação na avaliação de mercado como uma variável aleatória do ponto de vista de um investidor.
O apresentador passa a descrever como calcular a expectativa da inovação na avaliação de mercado. A fórmula envolve tomar a expectativa da inovação no próximo período, que pode ser expressa como o valor esperado da valorização do mercado no próximo período. Aplicando a lei das expectativas iteradas, a expectativa aninhada pode ser simplificada, resultando na expectativa da inovação no próximo período igual à expectativa atual da avaliação de mercado menos o valor esperado da avaliação de mercado dada a informação atual. O apresentador observa que se os preços forem eficientes, a expectativa de variação dos preços é zero, indicando que a melhor estimativa do preço futuro do ativo é o preço atual.
O palestrante explica que na forma semiforte de eficiência, o preço da ação é considerado um martingale do ponto de vista dos participantes do mercado. Isso significa que, embora o preço possa subir ou descer, a melhor estimativa do preço futuro é simplesmente o preço atual. Essa implicação da eficiência informacional é uma suposição popular feita na literatura de precificação de ativos. A próxima seção do curso apresentará um modelo específico de negociação sob informações assimétricas, com base nesses conceitos fundamentais.
Na próxima seção do curso, o apresentador se aprofunda em um modelo específico de negociação sob informação assimétrica. Este modelo visa capturar a dinâmica e os resultados que surgem quando os traders possuem níveis variados de informações sobre o mercado e seus ativos.
O palestrante começa destacando a importância de entender como a assimetria de informações afeta o comportamento comercial e os resultados do mercado. Nos mercados financeiros do mundo real, é comum que alguns traders tenham acesso a informações privadas que outros não possuem. Esse desequilíbrio de informações pode influenciar significativamente as decisões e estratégias adotadas pelos participantes do mercado.
O apresentador introduz o conceito de seleção adversa, que ocorre quando traders com informações privadas participam seletivamente do mercado, levando a efeitos adversos na eficiência do mercado. Os comerciantes com informações superiores podem optar por negociar apenas quando acreditam ter uma vantagem, enquanto os comerciantes sem essas informações podem hesitar em se envolver em transações devido ao aumento do risco de resultados adversos.
Para ilustrar o impacto da seleção adversa, o palestrante apresenta um exemplo de mercado com dois tipos de ativos: ativos de alta qualidade e ativos de baixa qualidade. Os comerciantes possuem informações privadas sobre a qualidade dos ativos, mas essas informações não são observáveis por outros participantes do mercado. Consequentemente, os comerciantes com conhecimento de ativos de alta qualidade são mais propensos a negociar, enquanto aqueles sem essa informação podem optar por sair ou exigir preços mais altos por seus ativos. Isso leva a uma situação em que o mercado é dominado por ativos de baixa qualidade, pois os traders informados não estão dispostos a negociar ativos de alta qualidade devido ao problema de seleção adversa.
O palestrante passa a discutir as consequências da seleção adversa nos spreads bid-ask. Como os comerciantes com informações privadas negociam seletivamente, eles criam um spread mais amplo entre os preços de compra e venda. O spread bid-ask reflete o custo de negociação e serve como compensação pelo risco associado à seleção adversa. Em um ambiente de informações assimétricas, o spread bid-ask aumenta para dar conta do aumento da incerteza enfrentado pelos traders que carecem de informações completas sobre os ativos.
Além disso, o palestrante introduz a noção de sinalização nos mercados. A sinalização refere-se às ações estratégicas tomadas pelos comerciantes para revelar suas informações privadas a outras pessoas. Ao se envolver em certos comportamentos ou transações, os comerciantes tentam transmitir informações sobre a qualidade ou o valor de seus ativos. Esse processo de sinalização ajuda a mitigar a seleção adversa e melhorar a eficiência do mercado, reduzindo a assimetria de informações.
O palestrante fornece um exemplo de sinalização por meio de escolha de preço. Em um mercado com dois tipos de ativos, um vendedor com um ativo de alta qualidade pode definir um preço mais alto para sinalizar sua qualidade, enquanto um vendedor com um ativo de baixa qualidade pode definir um preço mais baixo. Observando os preços estabelecidos pelos vendedores, os potenciais compradores podem inferir informações sobre a qualidade do ativo subjacente. Esse mecanismo de sinalização permite uma melhor alocação de ativos e reduz os efeitos adversos da assimetria informacional.
Para explorar ainda mais a dinâmica da negociação sob informação assimétrica, o apresentador apresenta o conceito de risco moral. O risco moral surge quando os indivíduos assumem riscos maiores ou se envolvem em comportamentos indesejáveis devido à falta de responsabilidade total pelas consequências. Nos mercados financeiros, o risco moral pode se manifestar quando os traders possuem informações privadas que influenciam suas decisões de negociação.
O palestrante destaca que a presença de moral hazard pode afetar os resultados e a eficiência do mercado. Os comerciantes com informações privadas podem estar inclinados a assumir posições mais arriscadas ou se envolver em atividades que exploram sua vantagem informacional, levando potencialmente a distorções ou ineficiências do mercado. Compreender as implicações do risco moral é crucial para projetar regulamentos eficazes e mecanismos de mercado que promovam a transparência e práticas comerciais justas.
Esta seção do curso se concentra na negociação sob informações assimétricas, seleção adversa, sinalização e risco moral. Ao estudar esses conceitos, os alunos obtêm insights sobre as complexidades dos mercados financeiros do mundo real, onde níveis variados de informações entre os traders podem impactar significativamente o comportamento comercial e os resultados do mercado.
Aula 3, parte 2: Modelo Glosten-Milgrom (Financial Markets Microstructure)
Aula 3, parte 2: Modelo Glosten-Milgrom (Financial Markets Microstructure)
Nesta seção do curso, o professor enfatiza a importância dos modelos na captura de questões específicas presentes nos mercados financeiros do mundo real. O foco está no modelo Glosten-Milgrom, que fornece informações valiosas sobre como as questões informacionais afetam os preços e a liquidez do mercado.
O modelo Glosten-Milgrom gira em torno de um dealer de longa data que interage com dois tipos de traders: especuladores informados de forma privada e traders de ruído desinformados. O modelo assume que os especuladores visam maximizar seus lucros esperados enquanto ocultam suas informações privadas, usando noise traders como disfarce. Por outro lado, os noise traders negociam com probabilidades fixas devido a necessidades de liquidez ou risco.
O palestrante discute as hipóteses e o conceito de equilíbrio do modelo de Glosten-Milgrom. É um jogo estático com informação assimétrica, e o conceito de equilíbrio é um equilíbrio de Nash básico. O revendedor define os preços de compra e venda para maximizar os lucros, garantindo lucro zero para si. Os especuladores tomam decisões com base em seus ganhos esperados. A palestra apresenta questões instigantes sobre a ausência de especuladores desinformados, a necessidade de um dealer no modelo e a disposição do dealer em negociar com especuladores mais bem informados.
Uma análise mais aprofundada do modelo Glosten-Milgrom revela que os preços de lucro zero do revendedor devem ser iguais às avaliações esperadas do ativo, considerando todos os negócios e pedidos relevantes. O palestrante explica como ordens de compra e venda de noise traders e especuladores, que possuem informações sobre o verdadeiro valor do ativo, afetam o lucro esperado dos especuladores. A estratégia ótima para especuladores é descrita, considerando diferentes valores de ativos em relação aos preços de compra e venda.
O palestrante também enfatiza como as ordens revelam informações sobre a avaliação do ativo. A probabilidade de uma ordem de compra de um noise trader versus um especulador é explicada, com os especuladores fornecendo mais informações sobre o valor real do ativo. A expectativa condicional do valor do ativo é ampliada pela lei da probabilidade total, possibilitando o cálculo dos preços de compra e venda com maior precisão.
Utilizando o modelo de Glosten-Milgrom, confirma-se que o preço ask será maior que o preço bid, levando a preços de mercado eficientes na forma semiforte. No entanto, essa eficiência depende de os revendedores serem competitivos e não obterem margem de negociação. Se os revendedores tiverem poder de mercado, os preços se desviarão da avaliação de mercado justa do ativo. A palestra inclui um exemplo simples do modelo Glosten-Milgrom com um valor de ativo fundamental binário.
A palestra investiga a derivação dos preços de compra e venda no equilíbrio do modelo Glosten-Milgrom com o comércio. O cálculo envolve a consideração explícita da distribuição do valor do ativo, levando em consideração as ordens de compra e venda. Os preços de compra e venda são expressos em função dos parâmetros do modelo, levando a um equilíbrio no modelo.
A iliquidez e o cálculo do spread cotado no mercado são discutidos, sendo que o spread aumenta com a probabilidade de negociação informada e diminui com a presença de noise traders. A estática comparativa demonstra como o spread é influenciado pelo grau de incerteza inicial sobre o valor do ativo. A palestra também aborda uma configuração de vários períodos, onde o valor persistente do ativo e o fluxo comercial informativo contribuem para a descoberta de preços ao longo do tempo.
O modelo Glosten-Milgrom é examinado mais a fundo, destacando que o preço de longo prazo de um ativo convergirá para seu verdadeiro valor fundamental, indicando eficiência de forma forte dentro desse modelo. No entanto, a velocidade de descoberta de preço depende da proporção de traders informados, criando um trade-off entre descoberta de preço e liquidez no mercado. Equilibrar esses aspectos no design do mercado pode ser um desafio. A palestra reconhece limitações como o modelo de revendedor centralizado e a ausência de compensação de mercado, que pode não capturar totalmente a dinâmica do mercado do mundo real.
Finalmente, a palestra termina discutindo a desvantagem final do modelo Glosten-Milgrom, que considera apenas o valor fundamental sem incorporar especulação ou revenda. Essa limitação faz com que os traders que percebem um ganho na compra de um ativo pelo valor v não considerem a potencial iliquidez ao vender o ativo no futuro. No entanto, o modelo Glosten-Milgrom continua sendo uma estrutura flexível e direta para entender o impacto da seleção adversa nos preços e abordar questões específicas do mercado. O modelo também ressalta a importância da negociação de ruído na manutenção da liquidez do mercado. O capítulo termina com exercícios sobre o modelo de Glosten-Milgrom para os leitores interessados explorarem.
Aula 4: Determinantes da Liquidez (Microestrutura dos Mercados Financeiros)
Aula 4: Determinantes da Liquidez (Microestrutura dos Mercados Financeiros)
O vídeo discute dois fatores que podem gerar spreads de compra e venda em mercados de revendedores. O primeiro fator considerado é o impacto dos custos de processamento de pedidos no spread. O palestrante explica que os dealers do mercado têm vários custos para administrar, como taxas de negociação, taxas de compensação e liquidação, aluguel de escritório e despesas com pesquisa e análise. Esses custos, juntamente com quaisquer lucros extras que os revendedores possam receber, são suportados pelos comerciantes que negociam com eles, afetando assim o spread. O palestrante enfatiza a importância de separar empiricamente esses custos para entender seus efeitos na liquidez do mercado e na descoberta de preços.
O segundo fator discutido é o modelo Glosten-Milgrom e como o custo de transação de um revendedor afeta os preços de compra e venda no mercado. Nesse modelo, apenas os especuladores possuem informações sobre o valor fundamental de um ativo, enquanto os demais participantes do mercado possuem informações limitadas representadas por omega_t. O mercado avalia um ativo em mu_t, que é a expectativa condicional do valor fundamental dada a informação pública. O preço de venda é determinado como a avaliação de mercado no início do período t mais o meio spread mais o custo de transação do revendedor (gama), enquanto o preço de oferta é calculado como a avaliação de mercado menos o meio spread menos gama. Assim, o spread é estendido pelo custo de transação, sendo que o spread total compreende dois componentes: custos de transação e custos de seleção adversa.
O vídeo destaca o desafio de determinar a parcela do spread de cotação que surge dos custos do pedido versus os custos de seleção adversa ao examinar um único par de cotações. No entanto, ao observar a dinâmica das cotações ao longo do tempo, torna-se possível inferir essas informações. Os efeitos desses custos sobre os preços diferem em termos de seu impacto dinâmico. O palestrante apresenta uma equação que demonstra como o preço realizado pago por um trader está centrado na avaliação exata do mercado mais a direção da negociação multiplicada pelo meio spread, mais ou menos os custos da ordem. O impacto dinâmico dos custos de ordem difere dos custos de seleção adversa, com o desvio do preço da avaliação ex-ante de mercado dado pelo spread realizado mais o componente de ordem de transação. O vídeo também discute o cálculo do preço futuro esperado.
O impacto de longo prazo do comércio sobre os preços é então examinado analisando os componentes de seleção adversa e processamento de pedidos dos half spreads. A expectativa de preços futuros é aproximada como a avaliação de mercado ex-ante menos um. Embora o termo de seleção adversa tenha um efeito permanente e mude os preços na respectiva direção, com negociações futuras contribuindo com mais informações e mudando ainda mais os preços, os custos de processamento de pedidos apenas aumentam o spread e não têm efeitos de longo prazo na mudança dos preços médios. . As negociações futuras revertem o impacto dos custos de processamento de pedidos, enquanto o prazo de seleção adversa permanece mais permanente, fazendo com que os preços mudem na respectiva direção permanentemente.
O vídeo explora ainda mais o efeito da seleção adversa versus custos de processamento de pedidos na avaliação de mercado. A seleção adversa tem um efeito permanente nas avaliações de mercado futuras, alterando-as com base no componente de seleção adversa relevante. Em contraste, os custos de processamento de pedidos simplesmente ampliam o spread sem exercer qualquer impacto duradouro nos preços médios. Passando para o modelo de Stahl de 1978, o vídeo sugere que os custos de estoque do revendedor podem ser responsáveis pela iliquidez do mercado ou spreads de compra e venda. Os revendedores são obrigados a manter o estoque por algum tempo e, se o preço do ativo mudar durante esse período, isso pode se tornar caro para os revendedores. Portanto, os dealers podem exigir um prêmio por manter posições positivas ou negativas no ativo. O modelo baseia-se na suposição de aversão ao risco entre os revendedores.
Em seguida, o vídeo discute como os criadores de mercado ou revendedores apresentam seus cronogramas de demanda competitiva ou cronogramas de fornecimento. Essas programações fornecem preços separados para qualquer quantia que um comerciante possa querer comprar ou vender, formando essencialmente um livro de ordens de limite preenchido exclusivamente pelo revendedor. O modelo se concentra em derivar os cronogramas de oferta e demanda, assumindo comerciantes não informados e apenas comerciantes de ruído. As informações surgem no mercado por meio de anúncios públicos, que podem alterar a avaliação de todos os agentes do mercado, introduzindo assim o risco de alteração das avaliações. O palestrante observa que, embora seja natural supor que os revendedores sejam inerentemente avessos ao risco, a aversão ao risco surge instrumentalmente devido à regulamentação. Se os dealers forem obrigados por requisitos regulatórios a manter posições ou determinadas margens, eles não podem assumir grandes posições em nenhum ativo, comportando-se como se fossem avessos ao risco.
Em seguida, o palestrante explica um modelo em que os dealers do mercado mantêm posições adquiridas em um único período e só podem desfazê-las no próximo período quando o valor fundamental mudar. Os revendedores devem comprar ou vender o ativo hoje e depois vendê-lo ou comprá-lo mais tarde, respectivamente. No entanto, eles não enfrentam iliquidez futura porque podem reverter a posição pelo valor exato pelo qual a compraram ou venderam. Além disso, o modelo assume a presença de um único revendedor competitivo ou de um número muito grande de revendedores, o que não afeta o argumento. Um revendedor representativo tem uma posição inicial chamada "doação" no ativo.
O vídeo discute ainda a demanda ou oferta de ativos por um revendedor e como o revendedor age como um tomador de preços em um mercado competitivo. A decisão do dealer de ofertar ou demandar é impulsionada pelo desejo de maximizar a utilidade definida sobre sua riqueza do próximo período, que é uma variável aleatória percebida pelo dealer no tempo t. A riqueza do dealer no início do período t + 1 é determinada por sua futura posição de ativos e caixa, denotados como zt mais um e ct mais um, respectivamente. A utilidade é definida como uma função dessa riqueza. O algoritmo de solução para este modelo é complexo e pode não ser intuitivo.
A hipótese de revendedores competitivos também é discutida, o que é mais razoável se houver um milhão de revendedores no mercado. Nesse caso, nenhum revendedor sozinho pode impactar significativamente os preços e todos atuam como tomadores de preços, otimizando com base nos cronogramas de demanda e oferta definidos por todos os outros revendedores no mercado. O problema de maximização para qualquer negociante envolve decidir quanto da unidade deve ser ofertado dado qualquer preço fixo. As preferências média-variância dos dealers também são consideradas em termos de expectativa de riqueza futura. A expectativa de riqueza futura é determinada pela posição futura do agente no ativo, enquanto a variação da riqueza futura decorre da posse do ativo, pois o valor do caixa é um ativo sem risco neste modelo.
O vídeo então apresenta o algoritmo para derivar a tabela de abastecimento de um revendedor dado um preço fixo. A função de utilidade do dealer é utilizada para obter a função de oferta de ativos, que é proporcional à diferença entre o preço e a cotação média. A cotação intermediária representa o preço pelo qual o revendedor não está disposto a fornecer ou comprar nenhuma unidade do ativo e depende da posição inicial do revendedor no ativo. Uma posição inicial maior leva a uma cotação intermediária mais baixa, resultando em preços mais baixos para compra e venda do ativo.
A palestra investiga como a liquidez é afetada pela aversão ao risco de um revendedor e preferência pelo desvio padrão médio. Quanto maior a aversão ao risco do dealer e mais volátil a avaliação do ativo, menos o dealer está disposto a aceitar posições maiores. Isso resulta em uma tabela de preços mais acentuada e em um impacto de preço maior, levando a uma menor profundidade de mercado. O palestrante também explica como a preferência do revendedor pelo desvio padrão médio afeta sua disposição de fornecer ao mercado, com a inclinação da função determinando o limite de oferta do revendedor.
O palestrante descreve a indiferença do dealer em comprar e vender um ativo com base nos rendimentos. O único cenário em que o dealer pode atingir o equilíbrio é quando a inclinação da função é exatamente zero, o que significa que o dealer seria indiferente à compra ou venda de um ativo a qualquer preço. Este ponto de equilíbrio cria um único ponto de descontinuidade determinado pela posição positiva ou negativa do dealer. Em contraste com as preferências de média-variância, esse modelo de preferência de desvio padrão gera spreads de compra e venda como medidas naturais. Esses spreads representam a distância entre os preços pelos quais o dealer está disposto a aceitar uma posição positiva e o preço pelo qual o dealer está disposto a aceitar uma posição negativa no ativo. Além disso, o modelo mostra que as negociações de ruído aleatório recebidas podem mover os preços, fazendo com que o preço médio se desvie do valor esperado.
Os revendedores visam manter uma posição neutra no ativo no médio e longo prazo. No entanto, isso nem sempre é possível, e qualquer estoque diferente de zero pode fazer com que os preços se desviem da avaliação de mercado. Como comerciante, pode-se beneficiar dessa ineficiência de preço ao encontrar um revendedor com uma posição favorável. No entanto, se os termos de troca forem desfavoráveis ou se houver necessidade urgente de comprar uma determinada quantidade do ativo, o trader poderá enfrentar dificuldades. No entanto, no longo prazo, os preços convergirão de volta ao nível eficiente à medida que os revendedores eliminarem seus estoques.
O vídeo conclui apresentando um gráfico que demonstra visualmente os efeitos da seleção adversa, custos de processamento de pedidos e custos de estoque na avaliação de mercado. O componente de seleção adversa tem efeito permanente, resultando em mudanças de preço de longo prazo. Por outro lado, o componente de custo de processamento de pedidos afeta apenas os preços atuais e não tem impacto nos preços comerciais esperados. O componente de custo de controle de estoque tem um efeito de médio prazo sobre os preços, desaparecendo gradualmente. Na próxima palestra, o palestrante planeja estimar a importância de cada mecanismo e suas contribuições empíricas para o spread, fornecendo exercícios relevantes sobre risco de estoque a partir da lista de leitura. Do ponto de vista econômico, os custos de processamento de pedidos são considerados triviais em comparação com outros fatores.
Aula 5, parte 1: Determinantes de profundidade, Modelo Kyle (Financial Markets Microstructure)
Aula 5, parte 1: Determinantes de profundidade, Modelo Kyle (Financial Markets Microstructure)
A palestra começa discutindo os determinantes da profundidade do mercado e como o tamanho do comércio afeta os preços de mercado, com base na discussão da aula anterior sobre os determinantes do spread. A principal questão abordada é por que os traders têm que pagar mais quando negociam em grandes quantidades, com negociações maiores normalmente tendo um spread maior e afastando o preço do nível eficiente, indicando uma profundidade de mercado limitada.
A palestra apresenta o modelo de Kyle, que é um modelo amplamente utilizado na literatura de microestrutura de mercados financeiros que permite tamanhos de comércio flexíveis. É mencionado que a segunda parte da palestra abordará a estimativa empírica de fatores que contribuem para a liquidez, incluindo a estimativa do impacto do preço, profundidade e proporção de negociação informada.
O vídeo explora os fatores potenciais que explicam o fenômeno de pagar mais por negociações maiores, incluindo seleção adversa, risco de estoque e custos de processamento de pedidos. A seleção adversa e o risco de estoque são considerados explicações válidas para a profundidade limitada do mercado, pois os revendedores relutam em assumir grandes posições devido ao risco associado e exigem prêmios maiores dos comerciantes. No entanto, a palestra distingue entre os custos pagos aos revendedores e os custos pagos à bolsa ao discutir os custos de processamento de pedidos.
A relação entre poder de mercado, profundidade de mercado limitada e os custos decorrentes de revendedores de concorrência imperfeita também são discutidos. Os negociantes imperfeitamente competitivos podem definir spreads mais amplos e extrair o excedente dos negociantes, levando a spreads maiores para qualquer tamanho de negociação em comparação com os negociantes perfeitamente competitivos. No entanto, não está claro se essa diferença gerada pela concorrência imperfeita seria maior ou menor para negócios de grande porte. Além disso, a palestra reconhece que os custos de processamento de pedidos podem aumentar ou diminuir na expressão por ação, dependendo se os traders pagam uma taxa fixa ou uma taxa percentual. A dificuldade de organizar, compensar ou liquidar grandes negócios também pode resultar em custos de transação mais altos.
A palestra se concentra no modelo Kyle, que explica a ligação entre seleção adversa e profundidade de mercado. Ele discute as suposições sobre o comportamento dos traders, enfatizando que as ações dos traders e se eles são traders informados ou barulhentos podem afetar o valor fundamental do ativo. O palestrante explica os principais aspectos do modelo Kyle, principalmente o papel de um especulador que escolhe estrategicamente o tamanho do pedido para minimizar o impacto no preço.
As suposições feitas no modelo de Kyle são discutidas, comparando-as com o modelo de Stahl da aula anterior. No modelo de Kyle, assume-se que os formadores de mercado são neutros em relação ao risco e competitivos, obtendo lucro zero. Os negociantes observam apenas o fluxo de mercado agregado e não conseguem distinguir entre ordens especulativas e de ruído. Os pedidos são compensados em lotes por meio de um leilão de chamada, em vez de um leilão contínuo.
O especulador no modelo Kyle tem acesso ao valor real do ativo e compra estrategicamente um determinado número de unidades, visando um ganho líquido. O preço pelo qual o negócio será compensado não é explicitamente observado pelo especulador ao escolher o preço da ordem. O comerciante de ruído no modelo tem demanda aleatória, mas nenhuma informação é transmitida sobre o valor fundamental.
O palestrante explica o papel dos formadores de mercado no modelo Kyle, onde eles têm lucro zero e apresentam uma tabela de precificação. O preço de mercado é determinado pelo tamanho da ordem dos traders e a negociação é executada ao preço de mercado. O modelo busca o equilíbrio, onde a estratégia do especulador é baseada no valor fundamental do ativo. Presume-se que o especulador use uma estratégia linear, com o coeficiente beta determinando sua agressividade em reagir às novidades do mercado. O formador de mercado conhece a estratégia do especulador, estima o valor provável do ativo a partir do fluxo total de pedidos agregados e extrai a relação entre o fluxo de pedidos e o valor do ativo.
A palestra discute o coeficiente de impacto do preço, lambda, e seu papel na determinação da estratégia do formador de mercado. O coeficiente é estimado como o coeficiente de regressão do tamanho do comércio (q) sobre o valor do ativo (v) e mede a relação linear entre o tamanho do comércio e o impacto do preço. O vídeo explica a equação de precificação linear e como a distância entre o preço de negociação realizado e a avaliação de mercado ex-ante está linearmente relacionada ao tamanho da negociação (q) com o coeficiente lambda. O inverso de lambda serve como uma medida da profundidade do mercado, indicando quanto comércio pode ser conduzido antes que o preço mude em um dólar.
A medida da informação transmitida pelo tamanho do negócio (q) no modelo de Kyle também é discutida. A expectativa de q representa a informação neutra, enquanto q menos a expectativa de q indica a informação transmitida pelo tamanho do negócio. Essa medida pode ser usada para estimar o tamanho do valor fundamental (v), com um tamanho maior de comércio (q) sugerindo um valor maior (v). O palestrante apresenta uma interpretação alternativa do coeficiente normalizando todas as variáveis por seus desvios padrão, facilitando o entendimento da correlação entre o valor fundamental (v) e o tamanho do negócio (q). O processo de obtenção dos resultados dos slides usando funções de densidade de probabilidade condicional (PDFs) e aplicando a regra de Bayes é brevemente descrito.
A palestra cobre a derivação da função de densidade de probabilidade (PDF) no modelo de Kyle usando a regra de Bayes. A PDF é obtida multiplicando-se a probabilidade de um dado valor do valor fundamental (v) e a probabilidade de um dado valor do tamanho da negociação (q) dado v, dividido pela probabilidade de q. É explicado que todos os três PDFs (valor fundamental, tamanho do comércio dado o valor fundamental e tamanho do comércio) são considerados distribuições normais, e a palestra demonstra como expressá-los em termos de média e variância.
Encontrar a estratégia de especulação ótima no modelo de Kyle é discutido. A equação linear de precificação é dada ao especulador, e é inserida na expressão para o lucro do especulador, resultando em uma expressão quadrática no número de unidades negociadas (x) com um máximo único. A palestra conclui que a estratégia de negociação ótima para o especulador é dada por beta vezes a diferença entre o valor fundamental (v) e o valor estimado (mu), onde o beta é determinado por 1 sobre 2 vezes lambda. Nota-se que o modelo foca em estratégias lineares, e outros equilíbrios com regras de precificação não lineares e estratégias de negociação não são explorados devido à complexidade computacional envolvida.
A palestra discute a estratégia de negociação dos especuladores no modelo Kyle, destacando que os especuladores esperam obter um lucro médio positivo. Os intermediários competitivos e neutros ao risco no mercado obtêm lucro zero, enquanto os comerciantes de ruído geram lucros negativos em média. No entanto, a palestra menciona que o lucro negativo para os noise traders pode ser compensado por ganhos em carteiras de risco ou necessidades de liquidez, que não são explicitamente modeladas. O modelo é considerado completo depois de derivar a estratégia de precificação ótima do dealer dada a estratégia de negociação dos especuladores e resolver o problema de negociação dos especuladores dada a estratégia de precificação do dealer. O parâmetro de agressividade (beta) e o coeficiente de impacto do preço (lambda) são expressos em termos de parâmetros conhecidos do modelo, sendo o beta maior quando o valor fundamental do ativo é menos volátil.
O vídeo investiga os fatores que afetam o lucro de um especulador por unidade negociada e como isso pode levar à necessidade de mais negociações para compensar os baixos lucros. Quando o lucro por unidade não é substancial, a despesa marginal e a perda do aumento do tamanho do comércio e da negociação a preços mais adversos são relativamente menores. A profundidade do mercado, determinada por 2 vezes o desvio padrão da demanda do noise trader (sigma u) dividido pelo desvio padrão do valor fundamental (sigma v), aumenta com menos insider trading e mais noise trading. O lucro do insider melhora à medida que o número de traders de ruído aumenta no mercado e à medida que o valor do ativo se torna mais volátil. A palestra também aborda o cálculo da variância residual e sua dependência do tamanho da negociação (q).
A palestra aborda o conceito de variância residual, que representa a incerteza que resta no mercado quanto ao valor fundamental depois de consideradas todas as informações contidas no tamanho do negócio. A variância condicional quantifica a quantidade de informações desconhecidas que permanecem após a negociação, que deve ser menor do que a incerteza inicial porque os tamanhos das negociações transmitem informações sobre o valor fundamental. No modelo Kyle, o especulador interno revela metade de suas informações, e a profundidade geral do mercado é limitada devido ao insider trading. O modelo é descrito como mais abrangente do que o modelo Bloom-Milgram, pois permite explorar os efeitos do tamanho do comércio. Ao contrário do modelo Bloom-Milgram, o especulador no modelo Kyle não é um tomador de preços.
O palestrante destaca a importância do modelo Kyle no contexto dos mercados de leilões batch com um intermediário dealer. Esse modelo permite que os traders escolham a posição desejada em uma tabela de preços predeterminada, o que influencia o preço que receberão. A palestra menciona possíveis extensões do modelo para incorporar dinâmica, várias rodadas de negociação, leilões infinitos e insiders adicionais. Essas extensões introduzem mais concorrência, maior agressividade e maior liquidez, levando à descoberta de preços e maior liquidez do mercado.
O foco da palestra se volta para as extensões do modelo Kyle, considerando modelos dinâmicos com múltiplos insiders e o papel dos dealers como intermediários. Reconhece-se que alcançar liquidez e descoberta de preço pode ser um desafio devido ao fato de que os especuladores preferem o poder de mercado e procuram evitar a concorrência. A palestra explora as consequências de diferentes suposições, como a concorrência imperfeita entre os revendedores, que pode resultar em mercados menos líquidos e ineficiências de preços, bem como o impacto de formadores de mercado avessos ao risco, introduzindo preocupações de estoque no modelo. Em última análise, o modelo Kyle é apresentado como uma base teórica mais avançada e eficaz para análise de mercado em comparação com o modelo Stahl.
O palestrante conclui a discussão enfatizando que o modelo Kyle fornece uma estrutura robusta para entender a dinâmica do mercado e analisar vários fatores que influenciam a liquidez e o preço do mercado. A capacidade do modelo de incorporar o tamanho do comércio e o comportamento de diferentes participantes do mercado, como especuladores, intermediários e comerciantes de ruído, oferece informações valiosas sobre cenários de mercado do mundo real.
Além disso, a palestra destaca que o modelo Kyle pode ser estendido para abordar dinâmicas e considerações mais complexas. Por exemplo, incorporar vários insiders pode capturar a presença de vários traders informados competindo no mercado. Além disso, a introdução de dinâmica no modelo pode levar em consideração fatores variáveis no tempo e a evolução das condições de mercado em várias rodadas de negociação. Essas extensões aprimoram o realismo do modelo e fornecem uma compreensão mais abrangente dos resultados do mercado.
O palestrante também reconhece que alcançar um equilíbrio entre provisão de liquidez e descoberta de preço é uma tarefa desafiadora. Os especuladores, que desempenham um papel crucial na provisão de liquidez, tendem a preferir o poder de mercado e podem evitar a concorrência. Essa tensão inerente entre liquidez e descoberta de preço requer mais exploração e análise para identificar estruturas e mecanismos de mercado ideais que promovam ambos os objetivos.
Em conclusão, o modelo de Kyle serve como uma ferramenta valiosa para estudar a microestrutura do mercado e entender os determinantes da profundidade, precificação e liquidez do mercado. Sua capacidade de capturar o impacto do tamanho do comércio, o comportamento dos participantes do mercado e o papel dos intermediários contribui para uma análise abrangente dos mercados financeiros. Com potencial para extensões e refinamentos, o modelo de Kyle continua a ser uma estrutura teórica significativa para análise de mercado e um caminho para pesquisas futuras no campo da economia financeira.
Aula 5, parte 2: Empírica da Iliquidez (Microestrutura dos Mercados Financeiros)
Aula 5, parte 2: Empírica da Iliquidez (Microestrutura dos Mercados Financeiros)
Durante a palestra, o professor aprofunda a estimação da empírica da iliquidez, desvendando as contribuições de vários fatores teóricos para a liquidez do mercado. Esta discussão se baseia em conversas anteriores sobre medidas empíricas de liquidez e as teorias que elucidam como a liquidez é influenciada por fatores como seleção adversa, custos de pedidos e risco de estoque.
Para facilitar a análise, o professor introduz a notação para três fatores-chave: lambda, que representa o componente de seleção adversa do coeficiente de impacto do preço; beta, que se refere ao coeficiente de impacto do preço associado às questões de risco de estoque; e gama, que serve como um componente abrangente para liquidez. Os dados utilizados no processo de estimativa compreendem preços de transação, fluxo líquido de pedidos de mercado e assinatura de pedidos. O objetivo é avaliar o efeito do tamanho do pedido de uma transação específica e assinar no mercado geral.
Em seguida, o palestrante explora a estimativa do efeito de uma determinada transação nos preços de transações futuras nos mercados financeiros. Eles empregam o modelo Gloston Milgram, que incorpora custos de processamento de pedidos. De acordo com esse modelo, o preço da transação consiste na avaliação de mercado e no componente de custo de processamento do pedido, que depende da direção do comércio. Tomando a primeira diferença, pode-se obter a mudança na avaliação de mercado, refletindo o componente de seleção adversa que incorpora as informações da transação anterior. O palestrante demonstra como esta informação pode ser utilizada para estimar preços de transações futuras, resultando em uma expressão que não contém termos não observáveis, exceto o termo de ruído.
Seguindo em frente, o palestrante explica o processo de estimar o componente de seleção adversa e o componente de custo de processamento de pedidos separadamente. A estimação é realizada em duas etapas. O primeiro estágio envolve descobrir que os custos de estoque ou processamento de pedidos são independentes da quantidade comercializada. Na segunda etapa, uma regressão é realizada considerando apenas a direção do comércio e o volume do comércio. O palestrante menciona um trabalho de pesquisa específico que emprega dados de transações da Bolsa de Valores de Nova York no início dos anos 1980, alertando que o número de observações nesse trabalho é limitado.
Além disso, são discutidas as limitações de um procedimento de estimação em dois estágios usado em um artigo específico. Este artigo estimou apenas dois fatores que contribuem para a iliquidez, negligenciando os custos de estoque. O palestrante destaca que desvincular os custos de estoque dos componentes de seleção adversa apresenta desafios, impossibilitando a identificação dos coeficientes separadamente. O palestrante então destaca que o fluxo de pedidos exibe autocorrelação, e a introdução de pedidos divididos adiciona um grau positivo de autocorrelação a um fluxo de pedidos não correlacionado. Pesquisadores subsequentes tentaram estimar todos os três componentes do spread usando essa especificação, resultando em um processo autorregressivo de ordem um, que altera a expressão na equação estimada.
O palestrante passa a discutir um estudo no qual os autores estimaram uma equação para 20 das principais ações da Bolsa de Valores de Nova York. O estudo revelou que a autocorrelação do fluxo de pedidos é, na verdade, negativa e não positiva. Eles atribuíram essa descoberta à inclinação dos revendedores de liberar imediatamente qualquer estoque que possam ter acumulado, em vez de dividir o pedido. O estudo determinou ainda que os custos do pedido representam mais de 60% do spread, enfatizando a importância dos custos do pedido na geração de iliquidez. Além disso, um terço do spread é impulsionado pelas preocupações de estoque dos revendedores, enquanto 10% é atribuído ao componente de seleção adversa. O estudo também descobriu que o componente de seleção adversa é mais forte pela manhã.
A palestra então explora como a seleção adversa e as questões de estoque são equilibradas durante as horas de abertura e fechamento da negociação. Pela manhã, o mercado incorpora todas as informações acumuladas fora do horário de mercado, incluindo notícias e informações geradas pelos mercados em todo o mundo. Isso leva a uma necessidade de o mercado assimilar rapidamente uma quantidade significativa de informações, afetando os preços. À noite, os traders pretendem desfazer suas posições antes do final do dia de negociação, o que afeta significativamente os preços de fechamento. No entanto, essa ineficiência é rapidamente resolvida pela manhã por meio de negociações no after hours que revertem os preços de volta à avaliação de mercado estabelecida antes do leilão de fechamento.
Além disso, o palestrante discute dois trabalhos que estimam o impacto dos negócios nos preços e a extensão da seleção adversa nos mercados financeiros. O primeiro artigo se concentra em estimar a resposta ao impulso dos preços às negociações e encontra um efeito significativo de curto prazo, mas um impacto menor de longo prazo devido aos custos de processamento de pedidos. O estudo confirma a hipótese de seleção adversa, pois o impacto é mais pronunciado para ações menos líquidas. O segundo artigo utiliza um modelo para estimar a probabilidade de negociação informada, assumindo um processo de chegada de comerciantes que inclui comerciantes informados e desinformados. O modelo identifica seleção adversa significativa nos mercados financeiros.
O orador então se aprofunda na estimativa da probabilidade de negociação informada (PIN) usando dados da Bolsa de Valores de Nova York de 1983 a 1998. A PIN representa a probabilidade de que qualquer negociação tenha origem em um comerciante informado. A estimativa revela que a probabilidade média de negociação informada em ativos e ações é de aproximadamente 19%, com 90% das ações tendo uma probabilidade de negociação informada entre 10% e 30%. No entanto, para os 10% restantes de ações, particularmente aquelas com pequena capitalização e negociação pouco frequente, a probabilidade de negociação informada pode ser muito maior. Adicionalmente, esta probabilidade está positivamente correlacionada com o spread e a volatilidade dos preços.
Além disso, os palestrantes discutem como a probabilidade de negociação informada tende a ser maior em mercados mais anônimos devido à dificuldade de ganhar uma má reputação como trader informado. Nesses mercados, os traders informados estão mais inclinados a negociar, o que leva ao aumento da iliquidez. A seção termina com um resumo dos tópicos abordados na palestra, enfatizando a importância dos custos de ordem na determinação dos custos de liquidez. No entanto, os autores lembram aos espectadores que os custos do pedido abrangem vários fatores e que diferentes componentes do spread podem ter explicações distintas.
Por fim, o apresentador menciona um post de blog que relata um incidente em que o preço do petróleo caiu para valores negativos na primavera de 2020 devido a restrições de estoques físicos de armazenamento de petróleo. Além disso, o apresentador recomenda consultar o Capítulo 4 de um livro didático, que fornece variações do modelo Kyle e exercícios para prática posterior. Por fim, é fornecida uma prévia do foco da próxima semana, que se concentra nas diferenças entre os mercados de revendedores e os mercados de ordens limitadas, bem como em como os comerciantes e reguladores podem utilizar a heterogeneidade para alcançar os resultados desejados.
Aula 6: Limit Order Book Markets (Microestrutura dos Mercados Financeiros)
Aula 6: Limit Order Book Markets (Microestrutura dos Mercados Financeiros)
A palestra enfoca a microestrutura dos mercados financeiros e aprofunda a distinção entre mercados de revendedores e mercados orientados a pedidos. Nos mercados de revendedores, um intermediário atua como intermediário e fornece cotações de preços, servindo essencialmente como representante de todas as transações. Por outro lado, os mercados dirigidos por ordens operam de forma diferente, onde todos os participantes submetem suas ordens a um livro de ofertas limitadas. As ordens de mercado podem acessar diretamente a liquidez deste livro sem a necessidade de um revendedor dedicado. Essa mudança tecnológica levou ao surgimento do comércio on-line ou eletrônico, em que os pedidos podem ser correspondidos e encaminhados automaticamente por meio de sistemas eletrônicos.
O vídeo detalha as diferenças entre os mercados de revendedores e os mercados orientados a pedidos. Para operadores de mercado que enviam ordens de mercado, a distinção entre os dois tipos de mercado pode não ser significativa. No entanto, os traders que optam por enviar ordens limitadas assumem um papel semelhante ao dos dealers. Ao fornecer liquidez de mercado, esses operadores de ordens limitadas enfrentam riscos de não execução e risco de atraso, que não são encontrados pelos revendedores. Em mercados orientados por ordens, os traders podem escolher entre ordens de mercado e ordens limitadas, uma escolha que não está presente nos mercados de revendedores. Apesar dos riscos adicionais envolvidos, as ordens limitadas são geralmente preferidas, pois oferecem aos traders um preço melhor para suas transações, embora devam aceitar os riscos potenciais de não execução e atraso.
O vídeo continua explicando o conceito e a escolha entre ordens de mercado e ordens limitadas em um mercado orientado a ordens. As ordens de mercado são executadas ao preço de venda, enquanto as ordens de limite são executadas ao preço de compra. O palestrante enfatiza a natureza de auto-equilíbrio dos mercados e como a escolha entre ordens de mercado e limitadas pode afetar a profundidade e a liquidez do livro de ordens limitadas. O vídeo discute como o custo de envio de uma ordem limitada varia dependendo da saturação do mercado. Em um mercado saturado, o custo é maior, mas o benefício torna-se mais significativo quando o mercado está escasso. A palestra apresenta um modelo de Glosten de 1994, que explora como os preços são determinados em um mercado orientado por ordens e como os comerciantes de limite estabelecem seus preços, garantindo a eficiência dos preços. Além disso, o vídeo aborda a determinação da profundidade do livro de ordens limitadas e como os traders tomam decisões sobre obter ou fornecer liquidez.
Seguindo em frente, o vídeo investiga a composição de um livro de ordens limitadas com traders competitivos para um único lado do mercado, focando especificamente em ordens limitadas para vender e ordens de mercado para comprar. Uma vez que o livro de ordens limitadas é construído, uma tabela de preços é criada, e os traders do mercado se deparam com essa programação. Os preços são ajustados com base no volume, e o preço marginal para comprar uma determinada quantidade de ativos é definido como o preço pelo qual ocorreu a última negociação. O valor total pago para comprar um volume q é obtido integrando o preço marginal sobre todos os negócios realizados, e a derivada desse pagamento total em relação a q produz o preço marginal p linha de q.
Um modelo do processo de tomada de decisão de um trader de mercado em um mercado de livro de ordens limitadas é apresentado no vídeo. O modelo assume a presença de um trader de mercado por período, denotado como “i”. O comerciante do mercado determina o tamanho de sua ordem de compra, denotada como "q", igualando sua avaliação marginal para uma unidade adicional do ativo com o preço marginal para essa unidade. A avaliação marginal representa a taxa de substituição do comerciante entre dinheiro e ativos, referida como "theta i de q". O vídeo explica que negociações maiores exigem mais capital, resultando em custos adicionais para comprar mais ativos. Como resultado, a disposição efetiva de pagar por mais unidades diminui.
O palestrante discute como o estado de q se relaciona com o valor fundamental do ativo na microestrutura dos mercados financeiros. Embora não explicitamente delineado, o modelo assume que uma avaliação mais alta para uma negociação de um determinado tamanho sugere um valor de ativo mais alto. O vídeo explica como os operadores de limite publicam ordens limitadas de forma competitiva, mas são executadas apenas se um operador de mercado fizer um pedido de tamanho igual ou superior. No entanto, como os traders com limite não têm acesso a todas as informações, eles sabem que, se sua ordem for executada, ela terá pelo menos o tamanho especificado, mas pode não ser maior.
O vídeo aprofunda a precificação de ordens limitadas, explicando que o preço definido por um trader limitado para a q-ésima unidade de um ativo em um mercado de livro de ordens limitadas é a expectativa condicional do valor fundamental do ativo, dado que o tamanho da ordem é de pelo menos q. Isso cria um spread interno entre os preços de compra e venda conforme o tamanho do pedido se aproxima de zero, resultando em uma descontinuidade devido ao condicionamento. O vídeo destaca que os traders limitados sempre lucram com a venda das últimas unidades, já que seus preços rendem lucro médio zero entre diferentes casos de grandes tamanhos de pedidos e notícias otimistas sobre o valor fundamental do trader do mercado. No entanto, o preço marginal do primeiro ativo pode ou não ser inferior a isso.
Em seguida, o palestrante discute as condições que as melhores ofertas de compra e venda em um mercado de livros de ordens limitadas devem satisfazer. Essas cotações estão condicionadas à disposição dos operadores do mercado de comprar e vender, mas não podem ser condicionadas a valores específicos de compra ou venda. Essa condição cria o spread interno, que representa a diferença entre os melhores preços de compra e venda. O palestrante também explica como a discrepância dos preços entra em jogo, já que os preços geralmente seguem um tamanho de escala que limita a quantidade de subcotação entre os concorrentes.
Para ilustrar melhor os conceitos, o palestrante apresenta um modelo semelhante ao anterior, mas que incorpora uma grade de preços discreta com tamanho de tick constante. O modelo assume que as ordens limitadas são priorizadas com base no tempo e no preço, com as ordens postadas primeiro sendo executadas primeiro e as ordens limitadas com preços mais baixos sendo executadas antes daquelas com preços mais altos. O palestrante introduz a notação para representar a quantidade ofertada a um determinado preço e a quantidade total que um comerciante do mercado pode obter a preços não superiores a um determinado preço. O modelo também leva em consideração que pedidos maiores geralmente indicam valorizações mais altas, o que influencia o cálculo das expectativas. A palestra termina explicando como a competição funciona dentro do modelo.
A palestra então explica o processo de ordens limitadas sendo fornecidas a cada tick em um sistema semelhante a uma fila. O trader marginal que envia a última ordem em cada nível de preço ganha lucro zero, enquanto o próximo trader que tenta enviar uma ordem no mesmo nível de preço não a considera mais lucrativa e passa para o próximo tick. Esse processo pode ser ilustrado usando um gráfico em que a curva de oferta se assemelha a uma função degrau. O primeiro trader normalmente ganha um lucro esperado positivo, enquanto o último trader geralmente recebe lucro esperado zero.
O palestrante passa a discutir a condição de lucro zero para ordens marginais em um mercado de livros de ordens limitadas. Ordens infra-marginais podem obter lucro positivo com base no lucro esperado do trader de limite multiplicado pela probabilidade de execução da ordem, que é igual ao custo de exibição "c". A expressão que conecta o nível de preços "ak" e a profundidade cumulativa "yk" é composta por dois componentes: o termo de seleção adversa ao preço e o componente de risco de execução. O palestrante incorpora o custo de exibição "c" no gráfico e fornece exemplos de variáveis aleatórias binárias e contínuas para modelar os traders no mercado.
O conceito de equilíbrio na microestrutura do mercado financeiro é então introduzido. É utilizado o modelo com preços contínuos e equilíbrio discreto, onde dois preços, "a1" e "a2", são determinados de forma que a profundidade em "a1" seja igual a "qs" e a profundidade cumulativa em "a2" seja igual para "ql." Supõe-se que um noise trader emprega um dos quatro negócios com probabilidades iguais: uma pequena compra, uma grande compra, uma pequena venda ou uma grande venda. O especulador também negocia apenas em uma das duas unidades, "qs" ou "ql". Finalmente, os preços de "a1" e "a2" devem satisfazer duas equações para determinar o valor fundamental esperado para cada tamanho de ordem em um determinado lado do comércio.
O palestrante explica o conceito de equilíbrio em um modelo simples de mercado de livros de ordens limitadas. O equilíbrio engloba estratégias de ambos os grupos de players ativos no mercado: traders com limite e traders de mercado. Os operadores de limite estabelecem preços, como "a1" e "a2", com base na condição de lucro zero, enquanto os operadores de mercado decidem quais ordens enviar e negociar de maneira ideal de acordo com as probabilidades condicionadas de serem informados ou desinformados. As expressões derivadas demonstram que as condições de equilíbrio são atendidas, estabelecendo esse modelo como um equilíbrio.
O vídeo passa a discutir exemplos de mercados de livros de ordens limitadas. Em um exemplo, níveis de preços discretos surgem devido à discrepância das estratégias dos traders de ruído, resultando em apenas dois níveis de ordem possíveis e, efetivamente, em dois grupos de eventos possíveis. O impacto do preço é positivo devido à estratégia dos traders desinformados. Outro exemplo é introduzido onde os tamanhos das ordens de mercado seguem uma distribuição exponencial. A equação de impacto de preço assume lambda vezes x para algum fator de impacto de preço constante lambda, que mede a informatividade do fluxo de pedidos. Embora esse exemplo seja significativo, o vídeo se concentra principalmente em como o livro de ordens limitadas é formado com base no comportamento dos traders do mercado e apresenta uma análise de forma reduzida.
O palestrante explica como derivar uma expectativa condicional usando a função de densidade de probabilidade condicional (pdf) de "q", que se baseia na profundidade cumulativa "yk" para traders com limite. Ao aplicar a regra de Bayes, o palestrante demonstra um método direto para calcular o valor fundamental esperado "v", que representa o preço que o trader com limite definiria para a unidade "ykth" do ativo. A expressão final para a pdf condicional dos tamanhos de comércio "q" incorpora a distribuição exponencial e a integração por partes é usada para derivar a equação linear do impacto do preço. A inclusão do fator "1/teta" produz a distribuição interna da equação.
A palestra conclui resumindo a conexão entre a equação que relaciona o tick "ak" e a profundidade acumulada no tick "yk" em um mercado com ticks pré-determinados, levando em consideração os parâmetros do modelo de custo de exibição. A palestra enfatiza o impacto do custo de exibição e a necessidade de inverter a expressão em um mercado com ticks pré-determinados. O palestrante indica que o papel da provisão de liquidez é diferente para traders e dealers com limite devido a seus ambientes informacionais distintos, resultando em diferentes resultados de mercado. A próxima palestra explorará como o tamanho do tick e as regras de prioridade afetam os resultados do mercado por meio de uma análise dinâmica que considera um modelo de salão onde os traders têm a escolha entre ordens de limite e ordens de mercado. O instrutor fornece questões práticas do livro didático para os alunos reforçarem ainda mais sua compreensão.
O palestrante inicia apresentando o conceito de tamanho do tick, que se refere ao incremento mínimo de preço pelo qual os títulos podem ser cotados ou negociados. O tamanho do tick desempenha um papel crucial na microestrutura do mercado, pois afeta a granularidade dos níveis de preços e a lucratividade potencial dos traders de limite. Um tamanho de tick menor permite mais níveis de preços e diferenciação de preços mais refinada, o que pode levar ao aumento da concorrência e spreads mais apertados no mercado. Por outro lado, um tamanho de tick maior pode resultar em menos níveis de preços e spreads mais amplos.
Em seguida, a palestra explora o impacto do tamanho do tick no resultado de equilíbrio em um mercado de livros de ordens limitadas. O modelo assume que os traders podem escolher entre enviar ordens limitadas ou ordens de mercado. As ordens limitadas têm prioridade sobre as ordens de mercado, o que significa que são executadas primeiro a um determinado nível de preço. O palestrante explica que o tamanho do tick afeta o número de ordens limitadas que podem ser enviadas e executadas em cada nível de preço.
O palestrante apresenta um modelo de salão para analisar a interação dinâmica entre ordens de limite e ordens de mercado. Nesse modelo, os traders alternam entre enviar ordens de limite e ordens de mercado, com base no resultado da rodada anterior. A palestra se concentra no caso em que o tamanho do tick é pequeno em relação ao desvio padrão das mudanças no valor fundamental. Neste cenário, o resultado do equilíbrio é caracterizado por um preço estável, onde as ordens limitadas dominam as ordens de mercado devido à sua prioridade.
O palestrante explica que a estabilidade do preço de equilíbrio decorre de um mecanismo de feedback. Quando um trader observa que o livro de ordens limitadas é pequeno, indicando baixa liquidez, é mais provável que ele envie uma ordem limitada. Este aumento das ordens limitadas aumenta a liquidez do mercado, atraindo mais ordens de mercado e reforçando o domínio das ordens limitadas. Por outro lado, quando o livro de ordens limitadas é espesso, indicando alta liquidez, os traders estão mais inclinados a enviar ordens de mercado, reduzindo o domínio das ordens limitadas.
A palestra enfatiza que o tamanho do tick desempenha um papel crucial neste mecanismo de feedback. Com um tamanho de tick menor, há mais níveis de preço, permitindo uma diferenciação mais fina e um processo de feedback mais eficaz. Isso leva a um preço de equilíbrio mais estável e spreads mais apertados. Em contraste, um tamanho de tick maior limita o número de níveis de preço, reduzindo a eficácia do mecanismo de feedback e potencialmente levando a um equilíbrio menos estável com spreads mais amplos.
O palestrante também discute o impacto das regras de prioridade nos resultados do mercado. As regras de prioridade determinam a ordem em que as ordens são executadas em um determinado nível de preço. A palestra apresenta duas regras de prioridade: prioridade preço-tempo e prioridade proporcional. Sob a prioridade preço-tempo, a primeira ordem enviada em um determinado nível de preço é executada primeiro. Sob prioridade proporcional, as ordens em um determinado nível de preço são executadas proporcionalmente com base em seu tamanho.
O palestrante explica que as regras de prioridade podem afetar os resultados do mercado ao influenciar o comportamento dos traders. A prioridade preço-tempo incentiva os traders a enviar pedidos com antecedência para obter prioridade, o que pode levar a um nível mais alto de liquidez exibida no mercado. A prioridade proporcional, por outro lado, incentiva os traders a enviar ordens maiores para receber uma parcela maior do volume executado.
A palestra termina destacando a interação entre o tamanho do tick e as regras de prioridade na determinação dos resultados do mercado. A escolha do tamanho do tick afeta o número de níveis de preços e a eficácia do mecanismo de feedback, enquanto as regras de prioridade influenciam o comportamento dos traders e a distribuição do volume executado. Ambos os fatores desempenham um papel significativo na formação da dinâmica do mercado e na provisão de liquidez em um mercado de livros de ordens limitadas.
Os alunos são incentivados a explorar ainda mais esses tópicos por meio de leituras e exercícios práticos para aprofundar sua compreensão da microestrutura do mercado e suas implicações para estratégias de negociação e resultados de mercado.
Aula de exercício 3, parte 1 (Microestrutura dos Mercados Financeiros)
Aula de exercício 3, parte 1 (Microestrutura dos Mercados Financeiros)
Na palestra sobre a microestrutura dos mercados financeiros, o palestrante fornece uma explicação detalhada sobre as diferenças entre os mercados de revendedores e os mercados orientados a pedidos. Nos mercados de revendedores, existe um intermediário que cota os preços e administra todas as transações em nome dos participantes do mercado. Por outro lado, em mercados dirigidos por ordens, os participantes submetem suas ordens a um livro de ordens limitadas, e as ordens de mercado são executadas retirando liquidez do livro sem o envolvimento de um revendedor dedicado. O advento da tecnologia de negociação eletrônica permitiu o desenvolvimento de mercados orientados a pedidos, onde as negociações ocorrem online e as ordens são correspondidas e roteadas automaticamente.
O vídeo enfatiza que, para os operadores de mercado que enviam ordens de mercado, a escolha entre mercados de revendedores e orientados a ordens não faz uma diferença significativa. No entanto, para os comerciantes que enviam ordens limitadas, eles assumem o papel de revendedores, fornecendo liquidez ao mercado. Esses comerciantes enfrentam risco de não execução e risco de atraso, que não são enfrentados pelos revendedores nos mercados de revendedores. Em mercados orientados por ordens, os traders podem escolher entre ordens de mercado e ordens limitadas. Apesar dos riscos envolvidos, as ordens limitadas são preferidas porque oferecem aos traders um preço melhor em suas transações.
O conceito de ordens de mercado e ordens limitadas em um mercado orientado a ordens é explicado no vídeo. As ordens de mercado são executadas ao preço de venda na compra ou ao preço de oferta na venda. As ordens limitadas, por outro lado, permitem que os traders especifiquem o preço pelo qual estão dispostos a comprar ou vender o ativo. O vídeo destaca a natureza de autoequilíbrio dos mercados e como a escolha entre ordens de mercado e limitadas afeta a profundidade e a liquidez do livro de ordens limitadas. Ele também discute como o custo e o benefício de enviar uma ordem limitada variam dependendo da saturação do mercado. Em mercados estreitos, o benefício de um preço melhor supera os riscos de não execução e atraso.
O palestrante apresenta um modelo proposto por Glosten em 1994, que examina como os preços são determinados em um mercado orientado por ordens e como os comerciantes de limite definem seus preços para garantir a eficiência do mercado. O vídeo também aborda como a profundidade do livro de pedidos com limite é determinada e como os traders fazem escolhas entre obter e obter liquidez.
A composição de um livro de ordens limitadas com traders competitivos para um único lado do mercado (por exemplo, ordens de venda) é explicada. Depois que o livro é composto, uma tabela de preços é criada e os operadores do mercado enfrentam essa tabela. Os preços são ajustados com base no volume e o preço marginal para uma quantidade desejada de ativos a serem comprados é determinado. O valor total pago para comprar um determinado volume é calculado usando a integral do preço marginal de todas as negociações. A primeira derivada desse valor total pago representa o preço marginal da quantidade desejada.
O vídeo apresenta um modelo do processo de tomada de decisão de um trader de mercado em um mercado de livros de ordens limitadas. Cada período, rotulado como "i", está associado a um operador de mercado que determina o tamanho da ordem de compra "q" igualando sua avaliação marginal para a próxima unidade do ativo com o preço marginal para uma unidade adicional. A avaliação marginal representa a taxa marginal de substituição do comerciante entre dinheiro e ativos. Negociações maiores requerem mais capital, levando a uma diminuição da disposição efetiva de pagar por mais unidades.
O palestrante discute a relação entre o estado da quantidade "q" e o valor fundamental do ativo na microestrutura dos mercados financeiros. Embora o vídeo não explique explicitamente a conexão exata entre o estado e o valor do ativo, o modelo assume que avaliações mais altas para um determinado tamanho de comércio indicam um valor de ativo mais alto. O palestrante também explica como os traders de limite publicam suas ordens de limite de forma competitiva, mas as ordens são executadas apenas quando um trader de mercado coloca uma ordem de tamanho igual ou maior. O trader com limite pode não saber o tamanho exato da ordem de mercado que executou sua ordem com limite.
O vídeo investiga a precificação de ordens limitadas em um mercado de livros de ordens limitadas. O preço estabelecido por um trader com limite para a q-ésima unidade de um ativo é dado pela expectativa condicional do valor fundamental do ativo, dado que o tamanho da ordem é pelo menos q. Isso leva ao spread interno entre os preços de compra e venda à medida que o tamanho do pedido se aproxima de zero. No entanto, a equação de preços cria uma descontinuidade em zero devido ao condicionamento. O vídeo observa que os traders limitados sempre lucram com a venda das últimas unidades, já que seu preço gera lucro médio zero entre casos de grandes tamanhos de pedidos e notícias otimistas sobre o valor fundamental do trader do mercado. O preço marginal para o primeiro ativo pode ou não ser menor do que isso.
O palestrante discute as condições que as melhores cotações ask e bid em um mercado de livros de ordens limitadas devem satisfazer. Essas cotações estão condicionadas à disposição dos comerciantes do mercado de comprar ou vender, mas não podem ser condicionadas ao valor específico de compra ou venda. Isso cria o spread interno, que representa a diferença entre os melhores preços de compra e venda. O palestrante também explica como a discrepância dos preços entra em jogo, já que os preços muitas vezes estão sujeitos a um tamanho de tick que limita a subcotação entre os concorrentes.
É introduzido um modelo semelhante ao anterior, mas que incorpora uma grade de preços discreta com um tamanho de tick constante. Nesse modelo, as ordens limitadas são priorizadas com base no tempo e no preço, com as ordens anteriores executadas primeiro e as ordens com preços mais baixos executadas antes das ordens com preços mais altos. O palestrante introduz a notação para denotar a quantidade ofertada a um determinado preço e a quantidade total que pode ser obtida por um comerciante do mercado a preços não superiores a esse preço. O modelo assume que pedidos maiores geralmente indicam avaliações mais altas, o que é levado em consideração no cálculo da expectativa. A palestra termina com uma explicação de como funciona a concorrência neste modelo.
O vídeo explica o processo de ordens limitadas fornecidas a cada tick em um sistema semelhante a uma fila. O trader marginal que envia a última ordem em cada nível de preço obtém lucro zero, enquanto o próximo trader que tenta enviar uma ordem no mesmo nível de preço não a considera mais lucrativa. Consequentemente, eles passam para o próximo tick. Esse processo pode ser ilustrado por meio de um gráfico em que a curva de oferta assume a forma de uma função degrau. O primeiro trader normalmente obtém um lucro esperado positivo, enquanto o último trader geralmente recebe lucro esperado zero.
O palestrante discute a condição de lucro zero para ordens marginais em um mercado de livros de ordens limitadas. Ordens infra-marginais podem obter lucro positivo com base no lucro esperado do trader de limite multiplicado pela probabilidade de execução da ordem, que é igual ao custo de exibição "c". A expressão que conecta o nível de preços "ak" e a profundidade cumulativa "yk" compreende dois termos: o termo de seleção adversa e o componente de risco de execução. O palestrante incorpora o custo de exibição "c" no gráfico e fornece exemplos de variáveis aleatórias binárias e contínuas para modelar os traders no mercado.
O equilíbrio na microestrutura do mercado financeiro é então discutido. É utilizado o modelo com preços contínuos e equilíbrio discreto, envolvendo dois preços, "a1" e "a2". A profundidade em "a1" é igual a "qs", enquanto a profundidade cumulativa em "a2" é igual a "ql". Supõe-se que um noise trader emprega um dos quatro negócios com probabilidades iguais: compra pequena, compra grande, venda pequena ou venda grande. O especulador também negocia apenas em uma das duas unidades, "qs" ou "ql". Finalmente, os preços de "a1" e "a2" devem satisfazer duas equações para determinar o valor fundamental esperado para cada tamanho de ordem em um lado específico do negócio.
O palestrante explica o conceito de equilíbrio em um modelo simples de mercado de livros de ordens limitadas. O equilíbrio consiste em estratégias de ambos os grupos de participantes ativos no mercado: traders com limite e traders de mercado. Os traders de limite estabelecem preços como "a1" e "a2" com base em condições de lucro zero, enquanto os traders de mercado decidem quais ordens enviar e negociar de maneira otimizada com base nas probabilidades condicionadas de serem informados ou desinformados. As expressões derivadas mostram que as condições de equilíbrio são atendidas, tornando esse modelo um equilíbrio.
O vídeo discute um exemplo de mercado de livros de ordens limitadas em que níveis de preços discretos surgem devido à distinção da estratégia do trader de ruído, resultando em apenas dois níveis de pedidos possíveis e, efetivamente, em dois grupos de eventos possíveis. O impacto do preço é positivo devido à estratégia dos traders desinformados. Outro exemplo é introduzido onde os tamanhos das ordens de mercado são distribuídos de acordo com uma distribuição exponencial. A equação de impacto de preço assume um fator de impacto de preço constante, lambda, que mede a informatividade do fluxo de pedidos. Embora este exemplo seja significativo, o vídeo se concentra principalmente em como o livro de ordens de limite é formado, dado o comportamento dos traders do mercado e fornece uma análise de forma reduzida.
O palestrante explica como derivar uma expectativa condicional usando a função de densidade de probabilidade condicional (pdf) de "q", que se baseia na profundidade cumulativa "yk" para traders com limite. Aplicando a regra de Bayes, o palestrante demonstra uma maneira simples de calcular o valor fundamental esperado "v", que é o preço que o trader com limite estabeleceria para a "yk"-ésima unidade do ativo. A expressão final para o pdf condicional de tamanhos de comércio "q" faz uso da distribuição exponencial, e a integração por partes é empregada para derivar a equação de impacto de preço linear. No entanto, o fator de um sobre "teta" produz a dispersão interna da equação.
O palestrante conclui a discussão sobre mercados orientados a ordens focando na conexão entre a equação que relaciona o tick "ak" e a profundidade cumulativa no tick "yk", considerando os parâmetros do modelo de custo de exibição. A palestra destaca o impacto do custo de exibição e a necessidade de inverter a expressão em um mercado com ticks pré-determinados. O palestrante indica que o papel de provisão de liquidez de um mercado difere para os comerciantes de limite e revendedores devido a seus ambientes informacionais distintos, resultando em diferentes resultados de mercado. A próxima palestra irá explorar como o tamanho do tick e as regras de prioridade afetam os resultados do mercado com análise dinâmica, considerando um modelo de salão que dá aos traders a escolha entre ordens de limite e de mercado. O instrutor fornece algumas questões práticas do livro-texto para os alunos trabalharem.
representado em função do número de comerciantes informados, demonstrando que à medida que o número de comerciantes informados aumenta, o lucro agregado de todos os especuladores diminui enquanto o lucro de cada especulador individual também diminui.
Aula de exercício 3, parte 2 (Microestrutura dos Mercados Financeiros)
Aula de exercício 3, parte 2 (Microestrutura dos Mercados Financeiros)
O instrutor apresenta o modelo de glossing, que é um modelo de mercado semelhante ao modelo de Kyle, mas com um operador de limite em vez de um revendedor. Nesse modelo, o trader com limite envia ordens com limite e não tem informações sobre o tamanho total da fila de negociação. O operador de limite só pode condicionar o fato de que sua ordem foi executada. Como resultado, o preço neste modelo será discriminatório, o que significa que o operador de mercado que envia uma ordem de mercado executará diferentes partes de seu pedido a preços diferentes à medida que sobe no livro.
Para analisar esse modelo, o instrutor discute a suposição de uma distribuição de tamanhos de negociação no mercado e como os traders informados se comportam para gerar uma equação linear de impacto de preço. Eles assumem que os traders com limite não afetam esse comportamento. O instrutor então investiga o valor esperado do preço marginal para a última unidade negociada e explica como ele pode ser representado usando a lei das expectativas iteradas. Eles também expressam o valor esperado do tamanho da negociação condicional sendo maior do que um determinado limite.
Em seguida, o instrutor explica como encontrar o valor esperado de um ativo, dado que o tamanho da negociação está acima de um determinado nível. Eles derivam uma densidade de probabilidade condicional para tamanhos de comércio maiores que um determinado valor e a usam para calcular a expectativa condicional. O processo envolve a obtenção da integral do tamanho do comércio em relação à densidade condicional dos tamanhos do comércio. Eles apresentam duas expressões possíveis para o resultado final.
O instrutor explica ainda como usar a densidade condicional para encontrar o valor esperado do valor fundamental, dado que o tamanho da negociação está acima de um nível fixo. Eles consideram o lucro total esperado do trader com limite, levando em consideração a probabilidade de negociação, o lucro da negociação e o custo de exibição. Supõe-se que os comerciantes de limite são competitivos. Considerando a distribuição dos tamanhos dos negócios e a distribuição do valor fundamental condicionada ao tamanho dos negócios, é derivada uma expressão que conecta o preço de uma unidade específica e a profundidade do mercado.
O vídeo então passa de assumir tamanhos de ticks e procurar valores específicos para examinar como os traders informados se comportariam de acordo com os limites do mercado. A suposição é feita de que alguns traders são informados enquanto outros não, e os traders informados otimizam com uma probabilidade pi. Os comerciantes desinformados enviam ordens de compra ou venda com igual probabilidade em um tamanho de distribuição exponencial. O cenário assume um livro de ordens de limite contínuo sem tamanho de tick. O instrutor fornece uma dica do livro didático de que a expectativa condicional para essa configuração pode ser encontrada por meio do parâmetro de distribuição sigma.
A intuição geométrica da decisão de negociação do especulador é discutida. O especulador pretende comprar uma determinada parcela do ativo quando seu valor estiver acima de um preço mínimo denotado por uma estrela. O comerciante do mercado sobe a curva de oferta, pagando preços discriminatórios por cada unidade comprada. A estratégia ideal para o comerciante informado é enviar um tamanho de pedido com base em uma proporção do valor do ativo até que a curva de oferta cruze com o valor. O custo marginal de compra da primeira unidade é dado pelo preço marginal na curva de oferta, enquanto o benefício marginal é dado pelo valor do ativo.
Em seguida, o instrutor discute a relação entre receita marginal e custo marginal na microestrutura do mercado financeiro. O comerciante comprará unidades desde que o custo marginal esteja abaixo do valor e o preço marginal esteja abaixo da receita marginal. A Parte B do vídeo concentra-se em derivar a curva de oferta usando os conceitos discutidos na Parte A e a condição de lucro zero. A condição de lucro zero afirma que o preço marginal da q-ésima unidade deve ser igual ao valor esperado da avaliação fundamental. A probabilidade da ordem de mercado vir de um trader informado pode ser determinada usando a regra de Bayes.
A probabilidade condicional de um trader ser informado é discutida, dado que o tamanho do negócio é pelo menos um certo valor. A probabilidade é calculada multiplicando a probabilidade incondicional de um comerciante ser informado pela probabilidade de o comerciante informado enviar um tamanho de ordem de compra de pelo menos esse valor. Probabilidades semelhantes para comerciantes desinformados estão envolvidas nos denominadores e, mediante simplificação, uma expressão para a probabilidade condicional é obtida com múltiplos termos exponenciais. Esse valor de alfa é necessário para calcular a expectativa condicional do valor fundamental, que ajuda a derivar a curva de oferta ou a profundidade cumulativa do mercado.
O vídeo discute como o livro de mercado se torna mais fino quando há traders mais informados ou quando a volatilidade aumenta. À medida que ocorre uma negociação mais informada, o custo da negociação para o revendedor aumenta, levando a menos ânsia dos operadores de limite em enviar seus pedidos. Da mesma forma, a profundidade do mercado diminui quando a volatilidade aumenta, tornando os operadores de limite mais relutantes em enviar seus pedidos. A matemática envolvida nesses desenvolvimentos é relativamente simples e a intuição por trás deles se alinha com o que foi observado em muitos modelos.
Além disso, o vídeo explora a escolha que os traders informados enfrentam entre negociar a preços discriminatórios em uma carteira de pedidos com limite ou negociar com um revendedor, revelando o tamanho do pedido. A principal diferença está em como os preços são formados, já que os revendedores condicionam os preços ao tamanho total da negociação, enquanto os comerciantes limitados condicionam os preços ao tamanho do pedido acima de um certo nível. Em geral, os comerciantes devem optar por negociar pequenas encomendas contra um revendedor para transmitir que carecem de uma forte vantagem de informação. Por outro lado, eles devem optar por negociar grandes pedidos usando um livro de pedidos limitados para explorar as informações limitadas dos operadores limitados e obter preços melhores do que um revendedor ofereceria.
Além disso, o vídeo explora a escolha que os traders informados enfrentam entre negociar a preços discriminatórios em uma carteira de pedidos com limite ou negociar com um revendedor, revelando o tamanho do pedido. A principal diferença está em como os preços são formados, já que os revendedores condicionam os preços ao tamanho total da negociação, enquanto os comerciantes limitados condicionam os preços ao tamanho do pedido acima de um determinado nível. Em geral, os comerciantes devem optar por negociar pequenas encomendas contra um revendedor para transmitir que carecem de uma forte vantagem de informação. Por outro lado, eles devem optar por negociar grandes pedidos usando um livro de pedidos limitados para explorar as informações limitadas dos operadores limitados e obter preços melhores do que um revendedor ofereceria.
Por fim, o instrutor aborda a preocupação com os tamanhos dos ticks no livro de ordens limitadas. Nesse contexto, os tamanhos dos ticks referem-se a certos níveis de preços fixos que determinam os preços permitidos no mercado. Quanto maior o tamanho do tick, mais os traders com limite de lucro podem obter, potencialmente às custas dos traders do mercado. Como resultado, submeter-se a um livro de pedidos limitado torna-se menos atraente em comparação com um mercado de revendedores, onde o revendedor pode cotar qualquer preço desejado.
Aula 7, parte 1: Projeto de Mercado (Microestrutura dos Mercados Financeiros)
Aula 7, parte 1: Projeto de Mercado (Microestrutura dos Mercados Financeiros)
Na palestra anterior, o palestrante fez uma atualização sobre os mercados de livros de ordens limitadas ou mercados orientados a pedidos, com foco no modelo de Claussen. Este modelo destacou que os traders de limite atuam como provedores de liquidez no mercado, semelhantes aos dealers, mas com uma abordagem diferente devido a uma desvantagem informacional. A palestra apresentou várias dimensões do design do mercado que podem influenciar a negociação e o ambiente de mercado em mercados orientados a pedidos. Essas dimensões incluem tamanhos de ticks, regras de prioridade e a inclusão de revendedores. O palestrante enfatizou que a compreensão dessas dimensões é crucial para uma regulação efetiva do mercado, e seus efeitos serão explorados mais adiante na palestra.
O foco principal da palestra foi a análise dinâmica dos mercados orientados a pedidos e o processo de tomada de decisão para os comerciantes sobre a apresentação de ordens de mercado ou ordens limitadas. Esta decisão é comum feita por traders em mercados reais. A palestra aprofundou a regulamentação dos tamanhos dos ticks e seu impacto na liquidez e profundidade do mercado. No entanto, também destacou as possíveis consequências não intencionais de tais regulamentações, pois podem ter o efeito oposto e distorcer os incentivos dos agentes, levando a resultados ineficientes. Gráficos foram usados para ajudar a explicar como a curva de oferta gerada pelo livro de ordens limitadas representa a informação disponível para os traders quando ocorre uma negociação.
O palestrante passou a discutir o conceito da linha de lucro zero para traders com limite em um mercado competitivo com ticks contínuos. Esta linha representa o preço ao qual um trader de limite define sua ordem para garantir que nenhum lucro seja obtido. No entanto, com ticks discretos, a linha de lucro zero muda à medida que os traders de limite enviam pedidos, potencialmente gerando lucros positivos. Em um mercado com prioridade de tempo, o livro de ofertas limitadas opera por ordem de chegada, priorizando as ordens anteriores sobre as posteriores. Conseqüentemente, uma vez que o ponto de lucro zero é atingido a um preço específico, nenhuma outra ordem de limite estará presente no livro.
O impacto da redução do tamanho do tick no mercado foi então examinado. Tamanhos de ticks menores resultam em preços sendo definidos em incrementos mais finos, o que se traduz geometricamente em um declínio no potencial de lucro para traders com limite. O lucro médio para os traders com limite diminui, levando a uma redução no número de traders com limite que participam do mercado e, consequentemente, a uma profundidade menor no livro de ofertas. Embora possa ocorrer uma diminuição no spread de compra e venda, ela é normalmente mínima devido a erros de arredondamento, em vez de uma diminuição significativa.
Seguindo em frente, o palestrante discutiu os efeitos do tamanho do tick na microestrutura do mercado financeiro. O tamanho do tick refere-se ao incremento mínimo de preço no qual um título pode se mover. Diminuir o tamanho do tick leva a um spread bid-ask mais estreito e maior liquidez, mas também pode levar alguns traders de limite para fora do mercado. Como consequência, a profundidade do mercado diminui e a recuperação da liquidez após as negociações torna-se mais lenta, impactando a resiliência do mercado. Essas conclusões foram apoiadas por testes realizados na NYSE quando o tamanho do tick passou de 1/8 para 1/16 de dólar, alinhando-se com os efeitos previstos. Para iniciar uma discussão mais aprofundada, o palestrante fez uma pergunta aberta sobre o papel da prioridade de tempo no mercado e incluiu uma citação de Man Winner no HFT 101.
A importância do tamanho do tick no desenho do mercado e seu impacto na prioridade de preço versus prioridade de tempo foram então discutidos. Tamanhos de ticks menores dão maior destaque à prioridade de preço em relação à prioridade de tempo. Tamanhos de ticks mais baixos podem ser utilizados para equilibrar as duas prioridades, potencialmente afastando os traders de alta frequência e atraindo traders mais lentos. A palestra também apresentou a alocação pro rata como alternativa à prioridade de tempo. A alocação pro rata aloca ações para todas as ordens de limite em um determinado nível de preço proporcionalmente com base em seu tamanho quando uma ordem de mercado é recebida.
O vídeo então explorou a alocação pro rata em mercados competitivos. Nesses mercados, o último operador de limite que enviou um pedido em um determinado tick recebe lucro zero. No entanto, todos os traders nesse nível de tick são tratados igualmente, resultando em lucro zero para todos os traders coletivamente naquele tick. Consequentemente, a curva de oferta agregada no mercado exibe maior profundidade em qualquer tick. No entanto, isso não implica necessariamente que uma quantidade maior estará disponível a um nível de preço específico.
O conceito de alocação pro-rata foi examinado, particularmente em mercados como futuros eletrônicos para taxas de juros de curto prazo e o mercado de títulos do Tesouro dos Estados Unidos de dois anos. Embora a alocação pro rata possa aumentar a profundidade em cada nível de preço, ela também pode levar a lucros menores para os traders com limite, potencialmente levando-os para fora do mercado. A palestra também abordou os mercados híbridos, onde os revendedores são introduzidos em mercados orientados por pedidos para fornecer liquidez adicional. No entanto, essa inclusão pode compensar os benefícios, pois os traders com limite adaptam seu comportamento à presença dos dealers.
Por fim, o palestrante discutiu as ações de um dealer em um mercado com red ticks e prioridade de preço. A lucratividade para traders com limite foi revisada, revelando que pedidos pequenos geram lucros, enquanto pedidos grandes resultam em perdas. Nesse cenário, o revendedor observa o tamanho das ordens de mercado recebidas e deve oferecer um preço que ultrapasse o ponto de equilíbrio e, ao mesmo tempo, melhorar os preços cotados no livro de ordens limitadas. Ao fazer isso, o revendedor pode gerar lucros e potencialmente melhorar a execução do comércio.
Além disso, o impacto dos revendedores na carteira de pedidos com limite e na liquidez geral do mercado foi abordado. Os revendedores podem lucrar cotando preços mais favoráveis do que os do livro de pedidos limitados. No entanto, isso significa que eles aceitam seletivamente ordens de limite lucrativas enquanto retransmitem apenas as não lucrativas de volta ao livro de pedidos. Como resultado, os operadores de limite são gradualmente expulsos do mercado e a liquidez fornecida pelos revendedores substitui a liquidez anteriormente oferecida pelos operadores de limite. Consequentemente, a adição de revendedores diminui a liquidez e a profundidade do mercado em condições de mercado favoráveis. No entanto, pode aumentar a liquidez em tempos desfavoráveis, fornecendo uma forma de seguro de liquidez para o mercado.
Em conclusão, a palestra esclareceu vários aspectos dos mercados orientados por pedidos e sua dinâmica. Ele enfatizou a importância de entender as dimensões do design do mercado, como tamanhos de ticks, regras de prioridade e o papel dos revendedores na formação dos resultados do mercado. A regulamentação do tamanho do tick foi examinada, revelando seu impacto na liquidez do mercado, profundidade e comportamento dos traders de limite.
O palestrante destacou que a redução do tamanho do tick pode levar a um spread de compra e venda mais estreito e maior liquidez, mas também pode levar alguns traders de limite para fora do mercado. Essa redução na profundidade do mercado pode resultar em uma recuperação mais lenta da liquidez após as negociações e afetar a resiliência geral do mercado. Os efeitos do tamanho do tick foram suportados por testes empíricos realizados na NYSE, reforçando as consequências antecipadas.
A palestra também explorou a interação entre prioridade de preço e prioridade de tempo, enfatizando que tamanhos de ticks menores elevam a importância da prioridade de preço em relação à prioridade de tempo. Tamanhos de ticks mais baixos podem ser utilizados para equilibrar as duas prioridades, potencialmente atraindo traders mais lentos e desencorajando traders de alta frequência. A alocação pro rata foi introduzida como uma alternativa à prioridade de tempo, o que pode aumentar a profundidade em cada nível de preço, mas pode reduzir os lucros dos traders com limite.
O papel dos revendedores em mercados movidos a pedidos foi outro ponto focal. Foi revelado que os revendedores podem lucrar oferecendo preços melhores do que aqueles no livro de pedidos limitados, escolhendo seletivamente pedidos com limites lucrativos, deixando os não lucrativos para o livro de pedidos. Consequentemente, a liquidez fornecida pelos revendedores substitui a dos traders com limite, levando potencialmente à diminuição da liquidez e profundidade do mercado. No entanto, a presença de revendedores pode oferecer garantia de liquidez durante condições de mercado desfavoráveis.
Ao longo da palestra, gráficos e exemplos foram empregados para ilustrar os principais conceitos e facilitar o entendimento. Ao aprofundar os meandros dos mercados orientados por pedidos, a palestra forneceu informações valiosas sobre a dinâmica do mercado, o processo de tomada de decisão dos traders e as possíveis consequências das escolhas de design de mercado.
A análise abrangente dos mercados de livros de pedidos com limite, tamanhos de ticks, regras de prioridade e o papel dos revendedores ofereceram uma compreensão mais profunda das complexidades e trade-offs envolvidos no projeto e regulamentação dos mercados orientados a pedidos. A palestra serviu como base para uma maior exploração e discussão sobre a natureza dinâmica desses mercados e as implicações para os participantes e reguladores do mercado.
Aula 7, parte 2: LOB Markets - Análise Dinâmica (Financial Markets Microstructure)
Aula 7, parte 2: LOB Markets - Análise Dinâmica (Financial Markets Microstructure)
Neste segmento da palestra, o foco muda para a análise dinâmica dos mercados de carteira de ordens limitadas (LOB), particularmente o processo de tomada de decisão dos traders quando se trata de escolher entre obter ou obter liquidez e enviar ordens de mercado ou limitadas. O palestrante aprofunda o trade-off envolvido nessas escolhas, destacando que as ordens de mercado oferecem execução imediata, mas ao preço de mercado atual, enquanto as ordens limitadas têm potencial para um preço melhor, mas carregam risco de não execução e são suscetíveis a seleção adversa.
Dois modelos notáveis são apresentados para examinar a análise dinâmica da escolha entre ordens de mercado e de limite: o modelo de Christine Parlor e o modelo de Foucault. Esses modelos diferem em suas considerações de seleção adversa, risco de não execução e atraso, visando entender quais tipos de ordens são submetidas por diferentes traders. No entanto, o palestrante reconhece a complexidade de realizar uma análise dinâmica abrangente dos mercados LOB devido à multiplicidade de fatores em jogo.
O palestrante passa a discutir a dependência dinâmica entre os agentes futuros na microestrutura dos mercados financeiros. A atratividade de enviar uma ordem limitada hoje depende da probabilidade de execução ou das escolhas feitas pelos futuros agentes que negociarão contra ela. Isso cria um loop dinâmico desafiador, onde o envio de ordens limite depende das escolhas futuras dos agentes, que, por sua vez, dependem das probabilidades de execução. Para ilustrar este conceito, é introduzido um modelo simples onde os traders chegam e decidem se irão apresentar um limite ou ordem de mercado para uma unidade do ativo. A escolha é influenciada pela probabilidade de execução da ordem limite, que é menor que um, levando a um atraso no processo de tomada de decisão.
A palestra explora ainda mais um modelo que considera o risco de não execução, em que os traders recebem uma avaliação como V mais y. Embora os traders tenham avaliações diferentes para o ativo, isso não se deve ao fato de possuírem informações diferentes sobre o valor fundamental V. V representa o valor fundamental do ativo, conhecido ou desconhecido por todos os participantes do mercado. Os comerciantes atribuem avaliações diferentes para fins de gerenciamento de risco ou liquidez. Cada trader incorpora uma ideia de um componente de crédito distribuído uniformemente em um intervalo, centrado em zero e independente entre os traders. As probabilidades de equilíbrio de execuções de ordens de limite ou de mercado são determinadas, levando em consideração o atraso explícito, que serve como as incógnitas buscadas no modelo.
Para facilitar o entendimento, o apresentador apresenta uma representação gráfica de quatro linhas lineares que representam os lucros associados a diferentes tipos de ordens nos mercados LOB. Espera-se que os traders racionais escolham o tipo de ordem que maximize seu lucro esperado com base em sua avaliação Y. Os traders com Y alto optarão pela compra imediata por meio de uma ordem de mercado, enquanto aqueles com avaliações altas, mas sem senso de urgência, podem arriscar um fim de limite para garantir um preço melhor. Por outro lado, traders com avaliações baixas irão preferir vender o ativo. Esse processo de tomada de decisão garante que todos os traders tenham a oportunidade de comprar o ativo pelo melhor preço possível.
A estratégia de negociação ideal é discutida com base em vários níveis de urgência para vender. Os traders com avaliações extremamente baixas de manter o ativo estão dispostos a vender a um preço mais baixo, enquanto aqueles com avaliações moderadamente baixas podem correr o risco de um período de execução mais longo em troca de um preço ligeiramente mais alto. A probabilidade das próximas ordens de mercado para vender ou comprar pode ser calculada com base na distribuição de Y, o componente de crédito das avaliações e os pontos de interrupção no gráfico. A palestra reconhece que os cortes e probabilidades de equilíbrio ainda não foram determinados.
O falante então investiga as probabilidades associadas com a distribuição uniforme e a determinação de limites para y usando pontos de indiferença. Os pontos de indiferença representam as avaliações nas quais os traders estão igualmente inclinados a apresentar uma ordem limitada de venda ou uma ordem limitada de compra, pois os lucros esperados de ambas as escolhas são equivalentes. O palestrante demonstra como resolver o sistema e encontrar o equilíbrio usando um modelo simplificado. Um exemplo é fornecido, ilustrando que os traders com avaliações extremas entre -2 e -0,4 enviarão ordens de mercado para vender, enquanto aqueles com avaliações altas entre 1,4 e 2 enviarão ordens de mercado para comprar. Embora a probabilidade de execução de ordens limitadas seja baixa, os traders estão dispostos a assumir o risco devido à potencial melhoria significativa de preço que podem alcançar.
Além disso, o palestrante menciona a inclusão da seleção adversa em um modelo, juntamente com o risco de não execução. No entanto, como esses dois atritos não interagem significativamente entre si, o modelo não oferece insights substanciais além do que já foi explorado em discussões anteriores sobre seleção adversa (modelo de Clausten) e risco de não execução (modelo de Parlor). O palestrante adverte que os esforços regulatórios destinados a aumentar a liquidez e a profundidade do mercado podem ter consequências não intencionais, conforme evidenciado pelos vários aspectos do design do mercado examinados ao longo da palestra.
No final da palestra, o palestrante propõe um exercício para os alunos trabalharem, explorando o efeito das taxas cobradas por ordens de limite e ordens de mercado dentro da estrutura do modelo Parlor. Este exercício encoraja mais exploração e análise da intrincada dinâmica e implicações de diferentes mecanismos de mercado. Além disso, a palestra termina convidando os espectadores a se inscreverem em um próximo curso de design de mecanismos, indicando que há mais a ser aprendido e discutido sobre o fascinante campo da dinâmica e do design do mercado.