9. Measuring the Information Content of Stock Trades

Tên Việt: Đo lường Hàm lượng Thông tin của Giao dịch Cổ phiếuTác giả: Joel Hasbrouck (1991), Journal of Finance, Vol. 46.

Core Concept. Hasbrouck dùng Vector Autoregression (VAR) trên cặp (price change, signed trade) để tách lợi suất thành hai thành phần: phần do information (thông tin mới được giao dịch tiết lộ, có hiệu ứng vĩnh viễn lên giá) và phần do noise/liquidity (microstructure noise, tự đảo ngược). Đóng góp định lượng: Variance Decomposition chỉ ra rằng 30–50% biến động giá ngắn hạn đến từ trade-induced information, phần còn lại từ public news. Bài báo cũng đo price impact function — phản ứng giá tích lũy theo thời gian sau một trade — vốn không tuyến tính và bất đối xứng.

Practical Application. Khung Hasbrouck là tiêu chuẩn cho microstructure research và là input cho smart order routing. Ứng dụng cụ thể: (i) Order Flow Imbalance (OFI) — tính buy_volume − sell_volume trên cửa sổ ngắn (1–5 phút) — là alpha factor mạnh trên crypto và futures. Cont, Kukanov & Stoikov (2014) chứng minh OFI giải thích 65% biến động giá intraday; (ii) VPIN (Volume-Synchronized PIN) của Easley-Lopez de Prado-O'Hara — chỉ số đo toxicity của order flow, được dùng làm early warning cho flash crash; (iii) Trade classification với Lee-Ready algorithm hoặc bulk-volume classification để tái tạo signed trades từ tick data — bắt buộc cho mọi nghiên cứu microstructure trên dữ liệu HOSE/HNX không có order book đầy đủ.