Quant Sandbox
DerivatívákPortfólió és kockázatKötvényekVállalati pénzügyekValószínűség és mértékSztochasztikus modellekPiaci mikrostruktúraÚtmutató
Útmutató
Derivatívák árazása0 / 17
01Határidős ügyletek, call és put opciók02Pozíciók kombinálása03Arbitrázs és a határidős ár04Put–call paritás05Az egylépéses binomiális modell06Kockázatsemleges valószínűségek07Többlépéses fák és visszafelé indukció08Amerikai opciók és korai lehívás09Delta és fedezés10Geometriai Brown-mozgás11A Black–Scholes-képlet12A görögök: gamma, vega, théta és rhó13Opciók osztalékos részvényre, indexre, devizára és határidős ügyletre14Implikált volatilitás és a volatilitás-mosoly15Sztochasztikus volatilitás és a Heston-modell16Statikus replikáció: Breeden–Litzenberger és Carr–Madan17Egzotikus opciók: korlátos, ázsiai és digitális opciók
Portfólió és kockázat0 / 12
01Hozamok és volatilitás02Diverzifikáció és korreláció03Hatékony front és tőkepiaci egyenes04Kockázatkerülés és az optimális teljes portfólió05CAPM, béta és az értékpapír-piaci egyenes06Teljesítménymutatók: Sharpe, Treynor, Jensen és információs ráta07Faktormodellek és szisztematikus kockázat08A Fama–French-faktormodellek09Kockáztatott érték (VaR) és várható veszteség (ES)10Rendszerkockázat és fertőzés11Portfóliókorlátok és a shortolás nélküli hatékony front12A várható hozam és a kovariancia becslése
Kötvények és kamatlábak0 / 10
01Kötvényárak és hozamok02Duráció és konvexitás03Immunizáció és durációillesztés04Azonnali kamatok, forward kamatok és a hozamgörbe05Nem párhuzamos hozamgörbe-mozgások és kulcskamat-durációk06Kötvényfutures és a legolcsóbban szállítható kötvény07Kamatswapok08Visszahívható kötvények és negatív konvexitás09Hitelkockázat: csődvalószínűség és hitelfelár10Reálkamat, infláció és inflációkövető kötvények
Vállalati pénzügyek0 / 10
01Kamat, kamatozás és diszkontálás02Annuitások, örökjáradékok és hiteltörlesztés03Nettó jelenérték és belső megtérülési ráta04Projektkockázat: érzékenység, forgatókönyvek és Monte Carlo NPV05Súlyozott átlagos tőkeköltség06Tőkeszerkezet és a Modigliani–Miller-tételek07Osztalék, kifizetési politika és az osztalékdiszkont-modell08Diszkontált pénzáram alapú értékelés09Relatív értékelés szorzókkal10Reálopciók: a rugalmasság értéke
Valószínűség és mérték0 / 13
01Halmazok méretének mérése02σ-algebrák és Borel-halmazok03A Lebesgue-mérték és a nullmértékű halmazok04Mérhető függvények05A Lebesgue-integrál06Konvergenciatételek07Valószínűségi mezők és a Kolmogorov-axiómák08Valószínűségi változók és eloszlásaik09Várható érték, szórásnégyzet és egyenlőtlenségek10Függetlenség és szorzatmértékek11Konvergenciafajták és a nagy számok törvénye12Feltételes valószínűség és feltételes várható érték13Mértékelmélet az opcióárazásban
Sztochasztikus modellek0 / 17
01Véletlen bolyongás és Brown-mozgás02A nagy számok törvénye és a centrális határeloszlás-tétel03Valószínűségi mezők, σ-algebrák és valószínűségi változók04Filtrációk, adaptált folyamatok és megállási idők05Feltételes várható érték és martingálok06A Brown-mozgás tulajdonságai07A tükrözési elv és az első elérési idők08A Brown-híd09Az Itô-integrál10Az Itô-lemma11Kolmogorov-egyenletek és a Feynman–Kac-formula12Mértékcsere és a Girsanov-tétel13Monte Carlo-opcióárazás14SDE-k szimulációja: az Euler–Maruyama-séma15Korrelált Brown-mozgások és többeszközös modellek16Átlaghoz visszahúzó folyamatok: Ornstein–Uhlenbeck és Vasicek17Ugrások és a Merton-féle ugró diffúzió
Piaci mikrostruktúra0 / 11
01Market makerek és a likviditás02A limitáras ajánlati könyv03A sorban elfoglalt hely és a teljesülés valószínűsége04Kedvezőtlen kiválasztás és informált kereskedés05A Glosten–Milgrom-modell06A bid–ask spread mérése és felbontása07Informált kereskedés és Kyle lambdája08Árhatás és optimális végrehajtás09Készletkockázat és a jegyzések eltolása10Optimális jegyzés: az Avellaneda–Stoikov-modell11A market making eredményének felbontása
Tudásgráf

© 2026 Quant Sandbox · Tanulást segítő eszköz a kvantitatív pénzügyekhez

Adatvédelem és adatokNincsenek sütik

Ez az oldal nem használ sütiket (cookie-kat), és nem kér személyes adatokat. Néhány apró beállítást a böngésződ helyi tárolójában (local storage) őriz meg — a választott témát és nyelvet, az oldalsáv elrendezését, valamint az útmutatókban elért haladást és a válaszaidat —, hogy a következő látogatáskor is emlékezzen rájuk. Ezek az adatok nem hagyják el az eszközödet; a böngésző tárhelyének törlésével eltávolíthatók. A módosított bemenetek az oldal URL-címében is rögzülhetnek, így megoszthatsz vagy könyvjelzőként elmenthetsz egy adott beállítást. Az oldal a Vercel Web Analytics szolgáltatást használja, amely adatvédelem-barát és süti nélküli: csak névtelen, összesített használati adatokat (például oldalletöltéseket) rögzít, anélkül hogy azonosítana téged vagy más oldalakon követne.

Útmutatók/Piaci mikrostruktúra/06

A bid–ask spread mérése és felbontása

6. lecke / 11 · 1 perc

„A limitáras ajánlati könyv” a spreadet a legjobb ask és a legjobb bid különbségeként definiálta, „A Glosten–Milgrom-modell” pedig megmutatta, miért kell a market makernek (árjegyzőnek, aki folyamatosan vételi és eladási jegyzést tart a könyvben) elég szélesre szabnia, hogy fedezze a jobban informált kereskedőkkel szembeni veszteségeit. A kutatók és a felügyeletek azonban gyakran csak a kötési árak listáját látják, a mögöttük álló jegyzések nélkül. Ez a lecke megmutatja, mennyi nyerhető vissza a spreadből pusztán a kötési árakból, miért torzított ez a becslés informált kereskedés mellett, és hogyan bontható a spread arra, amiért fizetnek érte.

Végig centben számolunk; mtm_tmt​ a hatékony ár (az eszköz értéke mindazt figyelembe véve, amit a piac a ttt-edik kötésig megtudott), SSS a teljes bid–ask spread, QtQ_tQt​ pedig a ttt-edik kötés iránya: Qt=+1Q_t = +1Qt​=+1, ha vevő kezdeményezte az ask áron, és Qt=−1Q_t = -1Qt​=−1, ha eladó a bid áron.

Háromféle spread

A jegyzett spread a legjobb ask (aaa) és a legjobb bid (bbb) különbsége egy adott pillanatban. Azt mutatja, mennyibe kerülne egy oda-vissza kötés annak, aki egyszerre vesz és elad egy darabot.

Az effektív spread azt méri, mennyibe került egy tényleges kötés. Ha a ptp_tpt​ áron létrejött kötés pillanatában a jegyzések középára mmm, akkor

effektıˊv spread=2 ∣pt−m∣.\text{effektív spread} = 2\,|p_t - m|.effektıˊv spread=2∣pt​−m∣.

Egy egycentes fél spread mellett az ask áron vett kötés effektív spreadje két cent, ugyanannyi, mint a jegyzett spread; a jegyzéseken belül létrejött kötésé kisebb.

A realizált spread azt kérdezi, mennyit tart meg ebből a market maker, miután az árnak volt ideje reagálni. Egy hhh időtávval (például öt perccel) a kötési árat a táv végén érvényes középárral veti össze:

realizaˊlt spread=2 Qt (pt−mt+h).\text{realizált spread} = 2\,Q_t\,(p_t - m_{t+h}).realizaˊlt spread=2Qt​(pt​−mt+h​).

Ha a középár a kötés irányába mozdul, ahogy informált vételek után szokott, a realizált spread kisebb az effektívnél. A különbség a kötés árhatása, a spreadnek az a része, amely a jobban informált kereskedőknél marad. Ez a lecke a táv megválasztását a definíciónál hagyja, és az effektív spreaddel, illetve csak kötési árakkal dolgozik.

Bid–ask pattogás

Tegyük fel először, hogy a kötések nem hordoznak információt. A hatékony ár véletlen bolyongás, mt=mt−1+εtm_t = m_{t-1} + \varepsilon_tmt​=mt−1​+εt​, független, σ2\sigma^2σ2 szórásnégyzetű εt\varepsilon_tεt​ sokkokkal, és minden kötés az előtte érvényes ár saját oldali jegyzésén jön létre:

pt=mt−1+S2 Qt.p_t = m_{t-1} + \tfrac{S}{2}\,Q_t.pt​=mt−1​+2S​Qt​.

Az irányok függetlenek, a vétel és az eladás egyformán valószínű. A kötési ár akkor is a bid és az ask között ugrál, ha mtm_tmt​ alig mozdul: a vétel magasan íródik, a következő kötés az esetek felében eladás, és alacsonyan íródik. Ez a bid–ask pattogás. Egy áremelkedést így jellemzően esés követ, az egymást követő árváltozások negatívan korrelálnak.

A Roll-becslés

Írjuk fel két kötés közti árváltozást ptp_tpt​ és pt−1p_{t-1}pt−1​ kifejezésének különbségeként:

Δpt=pt−pt−1=εt−1+S2 (Qt−Qt−1).\Delta p_t = p_t - p_{t-1} = \varepsilon_{t-1} + \tfrac{S}{2}\,(Q_t - Q_{t-1}).Δpt​=pt​−pt−1​=εt−1​+2S​(Qt​−Qt−1​).

Vegyük a kovarianciáját az előző változással, Δpt−1=εt−2+S2(Qt−1−Qt−2)\Delta p_{t-1} = \varepsilon_{t-2} + \tfrac{S}{2}(Q_{t-1} - Q_{t-2})Δpt−1​=εt−2​+2S​(Qt−1​−Qt−2​)-vel. Az ε\varepsilonε sokkok egymástól és minden mástól függetlenek, ahogy az irányok is. A két változás egyetlen közös tagja Qt−1Q_{t-1}Qt−1​, amely az elsőben mínusz, a másodikban plusz előjellel szerepel. Var(Q)=1\text{Var}(Q) = 1Var(Q)=1 mellett:

cov(Δpt,Δpt−1)=S2⋅S2⋅cov(−Qt−1,Qt−1)=−S24.\text{cov}(\Delta p_t, \Delta p_{t-1}) = \tfrac{S}{2} \cdot \tfrac{S}{2} \cdot \text{cov}(-Q_{t-1}, Q_{t-1}) = -\frac{S^2}{4}.cov(Δpt​,Δpt−1​)=2S​⋅2S​⋅cov(−Qt−1​,Qt−1​)=−4S2​.

A spreadre megoldva kapjuk a Roll-becslést, amelyhez a kötési árak sorozatán kívül semmi sem kell:

S=2−cov(Δpt,Δpt−1).S = 2\sqrt{-\text{cov}(\Delta p_t, \Delta p_{t-1})}.S=2−cov(Δpt​,Δpt−1​)​.

Mintában a kovarianciát becsüljük, és a zaj miatt pozitív is lehet. Ekkor a négyzetgyöknek nincs valós értéke: a Roll-becslés erre a mintára nem értelmezett. Ez leggyakrabban rövid vagy volatilis mintákban fordul elő, és már önmagában jelzi, hogy a becslésben nem lehet megbízni.

Az informált kereskedés torzítja a Roll-becslést

Most legyen minden fél spread α\alphaα része információ. Egy vétel után a piac megtudja, hogy az eszköz valószínűleg többet ér, és a hatékony ár α S/2\alpha\,S/2αS/2-vel feljebb lép; eladás után lejjebb:

mt=mt−1+α S2 Qt+εt.m_t = m_{t-1} + \alpha\,\tfrac{S}{2}\,Q_t + \varepsilon_t.mt​=mt−1​+α2S​Qt​+εt​.

A kötések továbbra is mt−1±S/2m_{t-1} \pm S/2mt−1​±S/2 áron jönnek létre, így az effektív spread továbbra is pontosan SSS. Az árváltozás viszont

Δpt=S2 Qt−(1−α) S2 Qt−1+εt−1,\Delta p_t = \tfrac{S}{2}\,Q_t - (1-\alpha)\,\tfrac{S}{2}\,Q_{t-1} + \varepsilon_{t-1},Δpt​=2S​Qt​−(1−α)2S​Qt−1​+εt−1​,

mert az előző kötés ugrásából csak az (1−α)S/2(1-\alpha)S/2(1−α)S/2 rész fordul vissza; az αS/2\alpha S/2αS/2 rész az árban marad. A kovarianciaszámítást megismételve a közös tag Qt−1Q_{t-1}Qt−1​, −(1−α)S/2-(1-\alpha)S/2−(1−α)S/2 és S/2S/2S/2 együtthatóval:

cov(Δpt,Δpt−1)=−(1−α) S24,2−cov=S1−α.\text{cov}(\Delta p_t, \Delta p_{t-1}) = -(1-\alpha)\,\frac{S^2}{4}, \qquad 2\sqrt{-\text{cov}} = S\sqrt{1-\alpha}.cov(Δpt​,Δpt−1​)=−(1−α)4S2​,2−cov​=S1−α​.

A Roll-becslés tehát S1−αS\sqrt{1-\alpha}S1−α​-hoz tart, a valódi spread alá, miközben az effektív spread nem változik. Minél informáltabb a megbízásáramlás, annál nagyobb része a spreadnek tartós árváltozás, nem pattogás, és annál kevesebbet lát belőle a Roll-becslés.

Kidolgozott példa

Roll-becslés egy kovarianciából, és a torzítása

  1. Az árváltozások mintabeli kovarianciája −0{,}0004 USD². Vegyük a kovariancia mínusz egyszeresének négyzetgyökét.

    0,0004\displaystyle \sqrt{0{,}0004}0,0004​=0,02
  2. A Roll-féle spread ennek kétszerese, USD-ben.

    S=2⋅0,02\displaystyle S = 2 \cdot 0{,}02S=2⋅0,02=0,04
  3. Most egy 10 centes valódi spreadű piac, ahol α=0,35\alpha = 0{,}35α=0,35 része információ. Az átmeneti rész 1−α=0,651 - \alpha = 0{,}651−α=0,65; ennek négyzetgyöke:

    0,65\displaystyle \sqrt{0{,}65}0,65​=0,80623
  4. A Roll-becslés ennyi centhez tart.

    100,65\displaystyle 10\sqrt{0{,}65}100,65​=8,0623
  5. Az effektív spread továbbra is 10 cent, így a Roll-becslés ennyi centet téveszt el: ez az informált rész hatása.

    10−8,0623\displaystyle 10 - 8{,}062310−8,0623=1,9377

A spread felbontása

Ha minden kötés iránya ismert (a jegyzésekből vagy a kötések vételre és eladásra sorolásával), a két rész szétválasztható. Írjuk át az árváltozást ΔQt=Qt−Qt−1\Delta Q_t = Q_t - Q_{t-1}ΔQt​=Qt​−Qt−1​ segítségével:

Δpt=S2 ΔQt+α S2 Qt−1+εt−1.\Delta p_t = \tfrac{S}{2}\,\Delta Q_t + \alpha\,\tfrac{S}{2}\,Q_{t-1} + \varepsilon_{t-1}.Δpt​=2S​ΔQt​+α2S​Qt−1​+εt−1​.

Ez a kétváltozós Huang–Stoll-regresszió: Δpt=β1 ΔQt+β2 Qt−1+et\Delta p_t = \beta_1\,\Delta Q_t + \beta_2\,Q_{t-1} + e_tΔpt​=β1​ΔQt​+β2​Qt−1​+et​. A legkisebb négyzetek módszere β1=S/2\beta_1 = S/2β1​=S/2-t, a fél spreadet, és β2=αS/2\beta_2 = \alpha S/2β2​=αS/2-t, a fél spread tartóssá váló részét becsüli. Hányadosuk a kedvezőtlen kiválasztás aránya:

α^=β2β1.\hat\alpha = \frac{\beta_2}{\beta_1}.α^=β1​β2​​.

A fennmaradó 1−α1 - \alpha1−α rész a megbízáskezelést és a készlettartás kockázatát fizeti meg. Ez a modell a kettőt nem választja szét; gazdagabb, háromtagú változatai külön tagot vesznek fel arra, ahogy a market maker készlete a jegyzéseket módosítja.

Mintanagyság

A fenti becslések mind mintaátlagok, így a nagy számok törvénye miatt konvergálnak, „A nagy számok törvénye és a centrális határeloszlás-tétel” pedig azt is megmondja, milyen gyorsan: a hibájuk a kötések számával 1/n1/\sqrt{n}1/n​ ütemben csökken. A hatékony ár volatilitása zajt ad hozzá, de a spreadről nem hordoz információt, ugyanúgy, ahogy a volatilitás a „Hozamok és volatilitás” leckében nehezen becsülhetővé teszi az átlagos hozamot. Egy 120 kötéses nap durva választ ad, több ezer kötés stabilat.

Az ábra ezt a piacot szimulálja 120, 1000 vagy 10 000 kötéssel, felrajzolja az első 120 kötést rejtett hatékony árral, és minden árváltozást az előző függvényében ábrázol a legkisebb négyzetes egyenessel. Indulj az alapbeállításból: 10 centes spread, α=0,35\alpha = 0{,}35α=0,35 és kötésenként 2{,}5 cent hatékonyár-volatilitás. 120 kötésnél a Roll-becslés 9{,}66 cent, ami a véletlen folytán, nem a módszer érdeméből van közel a 10 centhez, a Huang–Stoll-féle α^\hat\alphaα^ pedig 27{,}9%. Válts 10 000 kötésre: a Roll-becslés 8{,}28 centre áll be, közel a 8{,}06 centes határértékhez és 17{,}2%-kal a valódi spread alatt, α^\hat\alphaα^ 34{,}6%-ra mozdul, az effektív spread pedig végig 10 cent. Ezután állítsd α\alphaα-t 0-ra, és figyeld, ahogy a rés bezárul, majd növeld a volatilitást, és nézd, mennyit ugrál a 120 kötéses becslés.

Bid–ask pattogás és a Roll-becslésMegnyitás: Spreadbecslés
10¢
220
35%
00.9
2.5¢
010
Kötési árak
Egymást követő árváltozásokLegkisebb négyzetes egyenes
Roll-becslés
9.66¢
Határérték S·√(1 − α)
8.06¢
Effektív spread
10.00¢
Huang–Stoll α̂
27.9%
A Roll-becslés hibája
−3.4%

A pontfelhő meredeksége -0.505; a Roll-becslés a teljes mintát használja, a grafikonok csak egy részét mutatják.

A Roll-becsléshez elég az ár, de csak a spread átmeneti részét látja. Az effektív spreadhez kellenek a jegyzések, és a teljes spreadet látja. A kettő közti rés az informált kereskedés mértéke.

Összefoglalás

  • A jegyzett spread a−ba - ba−b, egy kötés effektív spreadje 2∣pt−m∣2|p_t - m|2∣pt​−m∣, a realizált spread, 2Qt(pt−mt+h)2Q_t(p_t - m_{t+h})2Qt​(pt​−mt+h​), pedig az, amit a market maker egy hhh táv után megtart.
  • A kötések a bid és az ask között pattognak, így az egymást követő árváltozások kovarianciája −S2/4-S^2/4−S2/4, és a Roll-becslés S=2−covS = 2\sqrt{-\text{cov}}S=2−cov​; pozitív mintabeli kovariancia esetén nem értelmezett.
  • Ha minden fél spread α\alphaα része információ, a kovariancia −(1−α)S2/4-(1-\alpha)S^2/4−(1−α)S2/4-re zsugorodik, és a Roll-becslés S1−αS\sqrt{1-\alpha}S1−α​-hoz tart, miközben az effektív spread SSS marad.
  • Ismert kötési irányokkal a Huang–Stoll-regresszió a β1\beta_1β1​ fél spreadet és a β2/β1\beta_2/\beta_1β2​/β1​ kedvezőtlenkiválasztás-arányt becsüli.
  • A néhány száz kötésből számolt becslések zajosak; a hibájuk 1/n1/\sqrt{n}1/n​ ütemben csökken.
Próbáld kiNyisd meg a spreadbecslés labort
2 kérdés ehhez a leckéhez a sorozat végén
Előző · 05A Glosten–Milgrom-modellKövetkező · 07Informált kereskedés és Kyle lambdája
Kapcsolatok

A bid–ask spread mérése és felbontása

Teljes gráf megnyitása
Erre épül
07.05A Glosten–Milgrom-modell07.02A limitáras ajánlati könyv06.02A nagy számok törvénye és a centrális határeloszlás-tétel02.01Hozamok és volatilitás
Ide vezet
07.07Informált kereskedés és Kyle lambdája
Megtekintés a tudásgráfon
Laborok ehhez a leckéhez
Spreadbecslés