Cette thèse étudie quelques aspects de la modélisation stochastique des carnets d'ordres. Nous analysons dans la première partie un modèle dans lequel les temps d'arrivées des ordres sont Poissoniens indépendants. Nous démontrons que le carnet d'ordres est stable (au sens des chaines de Markov) et qu'il converge vers sa distribution stationnaire exponentiellement vite. Nous en déduisons que le prix engendré dans ce cadre converge vers un mouvement Brownien aux grandes échelles de temps. Nous illustrons les résultats numériquement et les comparons aux données de marché en soulignant les succès du modèle et ses limites. Dans une deuxième partie, nous généralisons les résultats à un cadre où les temps d'arrivés sont régis par des processus auto et mutuellement existants, moyennant des hypothèses sur la mémoire de ces processus. La dernière partie est plus appliquée et traite de l'identification d'un modèle réaliste multivarié à partir des flux des ordres. Nous détaillons deux approches : la première par maximisation de la vraisemblance et la seconde à partir de la densité de covariance, et réussissons à avoir une concordance remarquable avec les données. Nous appliquons le modèle ainsi estimé à deux problèmes concrets de trading algorithmique, à savoir la mesure de la probabilité d'exécution et le coût d'un ordre limite. / This thesis presents some aspects of stochastic order book modelling. In the first part, we analyze a model in which order arrivals are independent Poisson. We show that the order book is stable (in the sense of Markov chains) and that it converges to its stationary state exponentially fast. We deduce that the price generated in this setting converges to a Brownian motion at large time scales. We illustrate the results numerically and compare them to market data. In the second part, we generalize the results to a setting in which arrival times are governed by self and mutually existing processes. The last part is more applied and deals with the identification of a realistic multivariate model from the order flow. We describe two approaches: the first based on maximum likelihood estimation and the second on the covariance density function, and obtain a remarkable agreement with the data. We apply the estimated model to two specific algorithmic trading problems, namely the measurement of the execution probability of a limit order and its cost.

Le développement des marchés électroniques organisés induit une pression constante sur la recherche académique en finance. L'impact sur le prix d'une transaction boursière portant sur une grande quantité d'actions sur une période courte est un sujet central. Contrôler et surveiller l'impact sur le prix est d'un grand intérêt pour les praticiens, sa modélisation est ainsi devenue un point central de la recherche quantitative de la finance. Historiquement, le calcul stochastique s'est progressivement imposé en finance, sous l'hypothèse implicite que les prix des actifs satisfont à des dynamiques diffusives. Mais ces hypothèses ne tiennent pas au niveau de la ``formation des prix'', c'est-à-dire lorsque l'on se place dans les échelles fines des participants de marché. Des nouvelles techniques mathématiques issues de la statistique des processus ponctuels s'imposent donc progressivement. Les observables (prix traité, prix milieu) apparaissent comme des événements se réalisant sur un réseau discret, le carnet d'ordre, et ceci à des échelles de temps très courtes (quelques dizaines de millisecondes). L'approche des prix vus comme des diffusions browniennes satisfaisant à des conditions d'équilibre devient plutôt une description macroscopique de phénomènes complexes issus de la formation des prix. Dans un premier chapitre, nous passons en revue les propriétés des marchés électroniques. Nous rappelons la limite des modèles diffusifs et introduisons les processus de Hawkes. En particulier, nous faisons un compte rendu de la recherche concernant le maket impact et nous présentons les avancées de cette thèse. Dans une seconde partie, nous introduisons un nouveau modèle d'impact à temps continu et espace discret en utilisant les processus de Hawkes. Nous montrons que ce modèle tient compte de la microstructure des marchés et est capable de reproduire des résultats empiriques récents comme la concavité de l'impact temporaire. Dans le troisième chapitre, nous étudions l'impact d'un grand volume d'action sur le processus de formation des prix à l'échelle journalière et à une plus grande échelle (plusieurs jours après l'exécution). Par ailleurs, nous utilisons notre modèle pour mettre en avant des nouveaux faits stylisés découverts dans notre base de données. Dans une quatrième partie, nous nous intéressons à une méthode non-paramétrique d'estimation pour un processus de Hawkes unidimensionnel. Cette méthode repose sur le lien entre la fonction d'auto-covariance et le noyau du processus de Hawkes. En particulier, nous étudions les performances de cet estimateur dans le sens de l'erreur quadratique sur les espaces de Sobolev et sur une certaine classe contenant des fonctions « très » lisses / The development of organized electronic markets induces a constant pressure on academic research in finance. A central issue is the market impact, i.e. the impact on the price of a transaction involving a large amount of shares over a short period of time. Monitoring and controlling the market impact is of great interest for practitioners; its modeling and has thus become a central point of quantitative finance research. Historically, stochastic calculus gradually imposed in finance, under the assumption that the price satisfies a diffusive dynamic. But this assumption is not appropriate at the level of ”price formation”, i.e. when looking at the fine scales of market participants, and new mathematical techniques are needed as the point processes. The price (last trade, mid-price) appears as events on a discrete network, the order book, at very short time scales (milliseconds). The Brownien motion becomes rather a macroscopic description of the complex price formation process. In the first chapter, we review the properties of electronic markets. We recall the limit of diffusive models and introduce the Hawkes processes. In particular, we make a review of the market impact research and present this thesis advanced. In the second part, we introduce a new model for market impact model at continuous time and living on a discrete space using process Hawkes. We show that this model that takes into account the market microstructure and it is able to reproduce recent empirical results as the concavity of the temporary impact. In the third chapter, we investigate the impact of large orders on the price formation process at intraday scale and at a larger scale (several days after the meta-order execution). Besides, we use our model to discuss stylized facts discovered in the database. In the fourth part, we focus on the non-parametric estimation for univariate Hawkes processes. Our method relies on the link between the auto-covariance function and the kernel process. In particular, we study the performance of the estimator in squared error loss over Sobolev spaces and over a certain class containing "very'' smooth functions

Sur la Rigidité des Solides Amorphes: On comprend mal les propriétés microscopiques des solides amorphes, comme le transport, la propagation des forces ou la nature de leur rigidité mécanique. Ces questions semblent liées à la présence d'un excès de modes vibratoires à basse fréquence, le ''pic boson". On explique la nature de ces modes dans les systèmes répulsifs à courte portée. On argumente que cette description s'applique aussi aux milieux granulaires, à la silice, et aux verres colloïdaux. Fluctuations des prix, Conventions et Microstructure des marches Financiers: Les fluctuations des cours de la bourse ont des propriétés étonnantes. La volatilité (l'amplitude de ces fluctuations) est environ un ordre de grandeur plus grand que les prédictions de la théorie des marches efficients, et est corrèlee sur des échelles de temps très longs. Les agents sur réagissent aux informations. On montre que ces propriétés apparaissent lorsque les agents agissent en fonction de leur expérience et du passé du marché. On étudie aussi la microstructure des marchés, qui régulent les échanges aux temps courts. On explique pourquoi le prix est diffusif bien que les ordres marchés (les chocs subis par les prix) soient très corrélés. On évalue la fourchette des prix par des arguments de symétrie.

Cette thèse étudie quelques aspects de la modélisation stochastique des carnets d'ordres. Nous analysons dans la première partie un modèle dans lequel les temps d'arrivées des ordres sont Poissoniens indépendants. Nous démontrons que le carnet d'ordres est stable (au sens des chaines de Markov) et qu'il converge vers sa distribution stationnaire exponentiellement vite. Nous en déduisons que le prix engendré dans ce cadre converge vers un mouvement Brownien aux grandes échelles de temps. Nous illustrons les résultats numériquement et les comparons aux données de marché en soulignant les succès du modèle et ses limites. Dans une deuxième partie, nous généralisons les résultats à un cadre où les temps d'arrivés sont régis par des processus auto et mutuellement existants, moyennant des hypothèses sur la mémoire de ces processus. La dernière partie est plus appliquée et traite de l'identification d'un modèle réaliste multivarié à partir des flux des ordres. Nous détaillons deux approches : la première par maximisation de la vraisemblance et la seconde à partir de la densité de covariance, et réussissons à avoir une concordance remarquable avec les données. Nous appliquons le modèle ainsi estimé à deux problèmes concrets de trading algorithmique, à savoir la mesure de la probabilité d'exécution et le coût d'un ordre limite.

Cette thèse est composée de deux parties reliées, le premier sur le carnet d'ordre et le deuxième sur les effets de valeur de tick. Dans la première partie, nous présentons notre cadre de modélisation de carnet. Le modèle queue-réactive est d'abord introduit, dans laquelle nous révisons l'approche zéro intelligence traditionnelle en ajoutant dépendance envers l'État de carnet. Une étude empirique montre que ce modèle est très réaliste et reproduit de nombreuses fonctionnalités intéressantes microscopiques de l'actif sous-jacent comme la distribution du carnet de commandes. Nous démontrons également qu'il peut être utilisé comme un simulateur de marché efficace, ce qui permet l'évaluation de la tactique de placement complexes. Nous étendons ensuite le modèle de queue-réactive à un cadre markovien général. Conditions de Ergodicité sont discutés en détail dans ce paramètre. Dans la deuxième partie de cette thèse, nous sommes intéressés à étudier le rôle joué par la valeur de la tique à deux échelles microscopiques et macroscopiques. Tout d'abord, une étude empirique sur les conséquences d'un changement de la valeur de tick est effectuée à l'aide des données du programme pilote de réduction de la taille 2014 tick japonais. Une formule de prédiction pour les effets d'un changement de valeur de tique sur les coûts de transactions est dérivé. Ensuite, un modèle multi-agent est introduit afin d'expliquer les relations entre le volume du marché, la dynamique des prix, spread bid-ask, la valeur de la tique et de l'état du carnet d'ordres d'équilibre. / This thesis is made of two connected parts, the first one about limit order book modeling and the second one about tick value effects. In the first part, we present our framework for Markovian order book modeling. The queue-reactive model is first introduced, in which we revise the traditional zero-intelligence approach by adding state dependency in the order arrival processes. An empirical study shows that this model is very realistic and reproduces many interesting microscopic features of the underlying asset such as the distribution of the order book. We also demonstrate that it can be used as an efficient market simulator, allowing for the assessment of complex placement tactics. We then extend the queue-reactive model to a general Markovian framework for order book modeling. Ergodicity conditions are discussed in details in this setting. Under some rather weak assumptions, we prove the convergence of the order book state towards an invariant distribution and that of the rescaled price process to a standard Brownian motion. In the second part of this thesis, we are interested in studying the role played by the tick value at both microscopic and macroscopic scales. First, an empirical study of the consequences of a tick value change is conducted using data from the 2014 Japanese tick size reduction pilot program. A prediction formula for the effects of a tick value change on the trading costs is derived and successfully tested. Then, an agent-based model is introduced in order to explain the relationships between market volume, price dynamics, bid-ask spread, tick value and the equilibrium order book state.