Artificial neural networks and foreign exchange : a financial micro-structure approach

Abstract

Market micro-structure variables provide a novel approach to foreign exchange price determination. More precisely, the order flow has been recognised in literature as a main driver of short-term price dynamics in foreign exchange markets. I present an Artificial Neural Network to improve the estimation of order flow as an "aggreagtor" of private information. The result yields a significant improvement into a Vector Autoregression model prediction, in terms of the chosen metric, that could imply an empirical backing to the order flow as an "aggregator" of private information theory.

Las variables de la micro-estructura financiera del mercado proveen una innovadora aproximación al proceso de determinación de precios en los mercados cambiarios. Más precisamente, el flujo de órdenes ha sido reconocido en la literatura como un componente principal de las dinámicas cambiarias de corto plazo. En este documento presento una Red Neuronal Artificial para mejorar la estimación del flujo de órdenes como un 'agregador' de información privada. Este resultado arroja una mejora significativa a a las predicciones de un modelo de Vectores Autorregresivos, en términos de la métrica utilizada, que podría implicar un fundamento empírico a la teoría del flujo de órdenes como un 'agregador' de información privada.