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Hypothetical Market Impact/ Exchange Liquidity Measure
Aufbau einer analytischen Backend Applications zur Liquiditätsbestimmung eines Börsenhandelsplatzes
Ausgangssituation
Liquidität ist das zentrale Qualitätskriterium einer Börse und beschreibt die Fähigkeit eines Marktes, zusätzliches Kauf- oder Verkaufsinteresse jederzeit ohne Auswirkung auf das aktuelle Preisniveau sofort zu befriedigen. Liquidität wird mittlerweile über vier Dimensionen der Marktmikrostruktur definiert:
Markttiefe (market depth): In einem tiefen Markt stehen Kauf- und Verkauforder dicht um den aktuellen Marktpreis.
Marktbreite (market breadth): Ein breiter Markt weist volumenmäßig hohe Kauf- und Verkaufsorder um den aktuellen Marktpreis auf, so dass auch große Order ohne nennenswerte Preisausschläge befriedigt werden können.
Markterholungsfähigkeit (market resiliency): Ein Markt besitzt eine Markterholungsfähigkeit, wenn er nach Preisveränderungen aufgrund temporärer Orderungleichgewichte möglichst schnell wieder ein Marktgleichgewicht mit ausreichender Markttiefe und -breite hergestellen kann.
Immediacy (Sofortigkeit): Kann ein Markt neues Transaktionsinteresse ohne nennenswerten Zeitverzug und bei gegebener Markttiefe und -breite bedienen, so besitzt dieser die Eigenschaft der Sofortigkeit.
Eine Börse hat großes Interesse daran, seine Liquidität kontinuierlich messen und ggf. mit anderen konkurrierenden Märkten vergleichen zu können. Kenntnisse über die Liquidität sind entscheidend für die Produktentwicklung, bieten Einblicke in die tatsächliche Marktmikrostruktur, ermöglichen Marketing für den eigenen Marktplatz und machen Risikobetrachtungen möglich - beispielsweise bei der Liquidierung eines Portfolios im Insolvenzfall.
Aufgabenstellung
Berechnung eines eXchange Liquidty Measures (XLM) basierend auf den Dimensionen Markttiefe, Marktbreite und Sofortigkeit sowie den Order- und Quote-Transaktionen aus den Handelssystemen und zwar als Berechnung der impliziten Transaktionskosten bei Orderausführung.
Hierzu Rekonstruktion der Orderbuch-Situationen zu äquidistant verteilten Zeitpunkten, d.h. Ermittlung aller zu einem Zeitpunkt gültigen und Orderbuch-wirksamen Order sowie Aufbereitung/Aggregation zu einem Orderbuch.
Simulation des Eingangs von Immediate-or-Cancel Orders verschiedener Größen auf Kauf- und Verkaufseite
Ermittlung der Liquidity Premium (LP) auf Basis der halben Geld-Brief-Spanne und des auf dem ersten Level (Inside Market) ausgeführten Volumens.
Ermittlung des Adverse Price Movements (APM) auf Basis der weiteren Ausführung der simulierten / hypothetischen Order auf Orderbuch-Leveln unterhalb des Inside Markets.
Aggregation der relativen Basispunktwerte zum XLM als Summe von LP und APM und Darstellung als Buy-, Sell- bzw. Roundtrip-XLM.
Visualisierung der Ergebnisse.
Teilweise Zuführung der Ergebnisse in operative Prozesse wie beispielsweise der Definition von Quotierungsanforderungen im Spezialistenmodell.
Lösung
Datenintegration und -transformation auf Basis von Informatica PowerCenter.
Anwendung der Verfahren zur Dynamic Partition Routing und Time Slicing.
Berechnung des Order-Lifecycle und der Orderbuch-Situationen (minütliche Snapshots).
Berechnung des XLM für den Kassa- als auch Terminmarkt.
Verdichtung zu einem aggregierbaren Maß.
Facts & Figures
Initiales Implementierungsprojekt: Umfang 50 Personentage
Projektdauer: 2 Monate
Heute wird das XLM auf Basis von ca. 70 Millionen Order- und Quote-Transaktionen am Kassamarkt und 700 bis 1100 Millionen Order- und Quote-Transaktionen am Terminmarkt berechnet.
Technik: Oracle, Informatica PowerCenter
