Aprendizado baseado em comportamentos na identificação de estratégias de negociação de alta freqüência

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Behavior Based Learning in Identifying High Frequency Trading Strategies.
8 Pages Posted: 8 Nov 2011.
Steve Y. Yang.
Stevens Institute of Technology.
Mark E. Paddrik.
Government of the United States of America - Office of Financial Research.
University of Virginia.
Andrew Todd.
University of Virginia.
Andrei A. Kirilenko.
Imperial College London - Centre for Global Finance and Technology.
Peter Beling.
University of Virginia, Dept. of System & Information Engineering.
William Scherer.
IEEE Intelligent Transportation Systems Society.
Date Written: November 7, 2011.
Electronic markets have emerged as popular venues for the trading of a wide variety of financial assets, and computer based algorithmic trading has also asserted itself as a dominant force in financial markets across the world. Identifying and understanding the impact of algorithmic trading on financial markets has become a critical issue for market operators and regulators. We propose to characterize traders’ behavior in terms of the reward functions most likely to have given rise to the observed trading actions. Our approach is to model trading decisions as a Markov Decision Process (MDP), and use observations of an optimal decision policy to find the reward function. This is known as Inverse Reinforcement Learning (IRL). Our IRL-based approach to characterizing trader behavior strikes a balance between two desirable features in that it captures key empirical properties of order book dynamics and yet remains computationally tractable. Using an IRL algorithm based on linear programming, we are able to achieve more than 90% classification accuracy in distinguishing high frequency trading from other trading strategies in experiments on a simulated E-Mini S&P 500 futures market. The results of these empirical tests suggest that high frequency trading strategies can be accurately identified and profiled based on observations of individual trading actions.
Keywords: Limit order book, Inverse Reinforcement Learning, Markov Decision Process, Maximum likelihood, Price impact, High Frequency Trading.
Steve Y. Yang (Contact Author)
Stevens Institute of Technology ( email )
Hoboken, NJ 07030.
Mark Endel Paddrik.
Government of the United States of America - Office of Financial Research ( email )
717 14th Street, NW.
Washington DC, DC 20005.
Roy Lee Hayes.
University of Virginia ( email )
Andrew Todd.
University of Virginia ( email )
1400 University Ave.
Charlottesville, VA 22903.
Andrei A. Kirilenko.
Imperial College London - Centre for Global Finance and Technology ( email )
South Kensington Campus.
Peter Beling.
University of Virginia, Dept. of System & Information Engineering ( email )
1400 University Ave.
Charlottesville, VA 22903.
William Scherer.
IEEE Intelligent Transportation Systems Society.
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Behavior based learning in identifying high frequency trading strategies

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Yang, Steve.
Department of Systems and Information Engineering at University of Virginia.
Paddrik, Mark.
Department of Systems and Information Engineering at University of Virginia.
Department of Systems and Information Engineering at University of Virginia.
Todd, Andrew.
Department of Systems and Information Engineering at University of Virginia.
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Behavior Based Algorithmic Trading Strategy Identification.
Yang, Steve, Department of Systems Engineering, University of Virginia.
Scherer, William, Systems and Information Engineering, University of Virginia.
Beling, Peter, Systems and Information Engineering, University of Virginia.
Electronic markets have emerged as popular venues for the trading of a wide variety of financial assets, and computer based algorithmic trading has also asserted itself as a dominant force in financial markets across the world. Identifying and understanding the impact of algorithmic trading on financial markets has become a critical issue for market operators and regulators. We propose to characterize traders' behavior in terms of the reward functions most likely to have given rise to the observed trading actions. Our approach is to model trading decisions as a Markov Decision Process (MDP), and use observations of an optimal decision policy to find the reward function. This is known as Inverse Reinforcement Learning (IRL), and a variety of approaches for this problem are known. Our IRL-based approach to characterizing trader behavior strikes a balance between two desirable features in that it captures key empirical properties of order book dynamics and yet remains computationally tractable. Using an IRL algorithm based on linear programming, we are able to achieve more than 90% classification accuracy in distinguishing High Frequency Trading from other trading strategies in experiments on a simulated E-Mini S&P 500 futures market.
Furthermore we investigate and address incomplete observation and non-deterministic police issues related to real market observations. We develop models based on Gaussian Process Inverse Reinforcement Learning as well. The primary objective of this study is to model Algorithmic trading behavior using Bayesian inference under the framework of inverse reinforcement learning (IRL). We model trader's behavior as a Gaussian process in the reward space. With incomplete observations of different market participants, we aim to recover the optimal policies and the corresponding reward functions to explain their behaviors under different circumstances. We show that Algorithmic trading behavior can be accurately identified using Gaussian Process Inverse Reinforcement Learning (GPIRL) algorithm developed by Qiao and Beling (Qiao and Beling [2011]), and it is superior to the linear.
features maximization approach. Real market data experiments using GPIRL model give more than 95% trader identification accuracy consistently using support vector machines (SVM) based classification method. We also show that there is a clear connection between the existing summary statistic based trader classification (Kirilenko et al. [2011]) and our behavior based classification. In order to address potential change of trading behavior over time, we propose a score based classification approach to address variations of Algorithmic trading behavior under different market conditions. We further conjecture that because our behavior based identification is a better re.
ection of traders' choice of actions and value propositions under different market conditions than the summary statistic based method, it is therefore more informative and robust than the summary statistic based approach, and it is well suited for discovering new behavior patterns of market participants.
Overall, we prove the hypothesis that that Algorithmic Trading strategies can be accurately identified using behavior based modeling techniques under the Inverse Reinforcement Learning framework and these strategies can be proposed based on observations of individual trading actions for market surveillance and other economic researches regarding the impact of different Algorithmic Trading strategies to financial market quality in general.
Algorithmic Trading, High Frequency Trading, Inverse Reinforcement Learning, Optimization, Gaussian Process.
All rights reserved (no additional license for public reuse)

Nanex.
What did they know,
and when did they know it?
Sumário executivo.
An academic paper, co-authored by the CFTC's Chief Economist at the time, Dr. Kirilenko, states that spoofing is a commonly observed form of manipulation used in High Frequency Trading (HFT) and that empirical evidence shows it exists in both equities and futures. Furthermore, spoofing relies on canceling orders fast enough so that fewer participants can trade against them. The paper uses a concrete example from actual trading data; however, because of an ongoing investigation, specifics were left out. We now know that the example was HFT spoofing crude oil futures, and the ongoing investigation led to the Panther Energy Trading fine.
This academic paper's portrayal of HFT manipulation and high quote cancel rates runs contrary to public statements made by the SEC and CFTC as well as the newly formed HFT lobbying group.
The academic paper Behavior Based Learning In Identifying High Frequency Trading Strategies was co-authored by Dr. Andrei Kirilenko, the Chief Economist at the CFTC at the time of publication, November 7, 2011.
The paper establishes that there exists empirical evidence of High Frequency Trading (HFT) manipulation; specifically, a strategy known as Spoofing or "Hype and Dump":
The paper affirms that spoofing is illegal and that the practice is frequently discovered in both stocks and futures:
Stock markets are regulated by the SEC, and futures by the CFTC. Since Dr. Kirilenko was a primary author of the final SEC Flash Crash Report, and because of his role as the Chief Economist for the CFTC, we know he had regular discussions with the SEC.
The paper, dated November 7, 2011, states it cannot disclose specifics due to an ongoing CFTC investigation. We firmly believe that investigation concluded with the fine against Panther Energy Trading for spoofing the oil futures markets. We analysed this case and included dozens of charts, many of which show the 600 millisecond order cancellation rate discussed in the paper.
We have since documented other events that closely resemble the Panther case, as well as thousands of other instances of questionable HFT trading practices.
Let's review the time-line:
October 18, 2011.
It took the CFTC a full 21 months to bring action against an HFT firm for manipulating oil futures. Maybe that is the normal pace for government action, but right now, it is the least of our concern. There is something far more egregious exposed by this academic paper than the glacial pace of enforcement action, and it has to do with the question:
What did the SEC know, and when did they know it?
The paper clearly establishes that regulators (SEC and CFTC) were aware of illegal HFT manipulation strategies involving fast order cancellation rates. They knew this in November 2011, and probably many months earlier, considering the time it takes for an academic paper to get published.
If we juxtapose this knowledge with recent statements made by regulators regarding HFT, manipulation and high order cancellation rates, we see denial, uncertainty and doubt. We have even witnessed the regulator being told to shut down an academic program which was investigating other HFT manipulation strategies. That program was headed by none other than Dr. Andrei Kirilenko, who left the CFTC 2 months earlier.
What we don't see are actions or policy changes, or even discussions about reigning in HFT manipulation. This lack of regulator attention shows up in the market: the evidence of the same behavior continues to pile up, to the point that.
HFT manipulators believe they are untouchable.
Just this week we refuted a claim made by a recently formed HFT lobbyist group who stated that there was no value to rapidly placing and cancelling orders and therefore HFT wouldn't do that. The week before, the CEO of an exchange expressed no concern about flickering quotes, which are a manifestation of HFT rapidly placing and cancelling orders.
Conclusão.
A paper co-authored by the former CFTC Chief Economist makes it clear that regulators have known about High Frequency Trading manipulation in both stocks and futures as early as November 2011, and that this behavior is common and detectable. The appropriate response is for regulators to impose frequent fines and guidance to ensure a fair market place.

Behavior Based Algorithmic Trading Strategy Identification.
Yang, Steve, Department of Systems Engineering, University of Virginia.
Scherer, William, Systems and Information Engineering, University of Virginia.
Beling, Peter, Systems and Information Engineering, University of Virginia.
Electronic markets have emerged as popular venues for the trading of a wide variety of financial assets, and computer based algorithmic trading has also asserted itself as a dominant force in financial markets across the world. Identifying and understanding the impact of algorithmic trading on financial markets has become a critical issue for market operators and regulators. We propose to characterize traders' behavior in terms of the reward functions most likely to have given rise to the observed trading actions. Our approach is to model trading decisions as a Markov Decision Process (MDP), and use observations of an optimal decision policy to find the reward function. This is known as Inverse Reinforcement Learning (IRL), and a variety of approaches for this problem are known. Our IRL-based approach to characterizing trader behavior strikes a balance between two desirable features in that it captures key empirical properties of order book dynamics and yet remains computationally tractable. Using an IRL algorithm based on linear programming, we are able to achieve more than 90% classification accuracy in distinguishing High Frequency Trading from other trading strategies in experiments on a simulated E-Mini S&P 500 futures market.
Furthermore we investigate and address incomplete observation and non-deterministic police issues related to real market observations. We develop models based on Gaussian Process Inverse Reinforcement Learning as well. The primary objective of this study is to model Algorithmic trading behavior using Bayesian inference under the framework of inverse reinforcement learning (IRL). We model trader's behavior as a Gaussian process in the reward space. With incomplete observations of different market participants, we aim to recover the optimal policies and the corresponding reward functions to explain their behaviors under different circumstances. We show that Algorithmic trading behavior can be accurately identified using Gaussian Process Inverse Reinforcement Learning (GPIRL) algorithm developed by Qiao and Beling (Qiao and Beling [2011]), and it is superior to the linear.
features maximization approach. Real market data experiments using GPIRL model give more than 95% trader identification accuracy consistently using support vector machines (SVM) based classification method. We also show that there is a clear connection between the existing summary statistic based trader classification (Kirilenko et al. [2011]) and our behavior based classification. In order to address potential change of trading behavior over time, we propose a score based classification approach to address variations of Algorithmic trading behavior under different market conditions. We further conjecture that because our behavior based identification is a better re.
ection of traders' choice of actions and value propositions under different market conditions than the summary statistic based method, it is therefore more informative and robust than the summary statistic based approach, and it is well suited for discovering new behavior patterns of market participants.
Overall, we prove the hypothesis that that Algorithmic Trading strategies can be accurately identified using behavior based modeling techniques under the Inverse Reinforcement Learning framework and these strategies can be proposed based on observations of individual trading actions for market surveillance and other economic researches regarding the impact of different Algorithmic Trading strategies to financial market quality in general.
Algorithmic Trading, High Frequency Trading, Inverse Reinforcement Learning, Optimization, Gaussian Process.
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