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2022-05-06
英文标题:
《On the design of sell-side limit and market order tactics》
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作者:
Vladimir Markov
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最新提交年份:
2014
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英文摘要:
  This article provides a novel framework to evaluate limit order tactics that highlights expected fill price, adverse price selection cost, and opportunity cost. We formulate the problem of optimal execution of market orders with nonlinear market impact, power law decay kernel, and stochastic and deterministic liquidity constraints. We demonstrate how these tactics can be incorporated in the uncertainty bands framework.
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中文摘要:
本文提供了一个评估限价订单策略的新框架,强调了预期填充价格、逆向价格选择成本和机会成本。我们建立了具有非线性市场冲击、幂律衰减核、随机和确定性流动性约束的市场订单最优执行问题。我们将展示如何将这些策略纳入不确定性框架。
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分类信息:

一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:Trading and Market Microstructure        交易与市场微观结构
分类描述:Market microstructure, liquidity, exchange and auction design, automated trading, agent-based modeling and market-making
市场微观结构,流动性,交易和拍卖设计,自动化交易,基于代理的建模和做市
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2022-5-6 21:18:23
关于卖方限额和市场订单战术的设计Vladimir MarkovLiquidnet,纽约州第七大道498号,10018vmarkov@liquidnet.comAbstractThis本文提供了一个评估限价订单策略的新框架,强调了预期融资价格、逆向价格选择成本和机会成本。我们建立了具有非线性市场冲击、幂律衰减核、随机和确定性流动性约束的市场订单最优执行问题。我们将展示如何将这些策略纳入不确定性带框架。1导言在这项研究中,我们的目标是量化一般卖方市场和limitorder交易策略。限价指令在确定交易成本方面起着重要作用,因为限价指令可以降低价格(买卖价差捕获)并将市场影响降至最低。这两个目标推动了卖方交易算法的发展。限价令降低了预期执行成本,因为不利的价格变动、更知情的参与者的不利价格选择、执行失败以及遵守交易计划产生的清算成本会增加风险。清算成本很容易超过扩散捕获(Jeria、Schouwenaars等[2009])。关于限制指令的各个方面都有广泛而有用的研究(Lo、MacKinlay和Zhang[2002],Maslov[2000])。然而,关于如何将这些结果整合到实际的交易策略中,仍然缺乏明确性,因为模型组件之间的相互作用通常是非线性的。另一个障碍是校准通常包含微观和不可观察(不容易从执行数据中提取)参数的模型。《交易杂志》,2012年夏季,第7卷,第3期:第29-39页逆向价格选择是美国的现实。
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2022-5-6 21:18:27
股票市场,因为超过70%的交易量是由高频交易员(HFT)交易的(Aite【2009年】)。在过去十年里,高频交易的兴起和市场分割的加剧是美国股市的主要趋势。市场分割造成了许多漏洞,HFT利用了这些漏洞,大部分是通过各种形式的延迟套利算法(Nanex[2011]、Arnuk S.和J.Saluzzi[2009])。延迟套利算法对被动订单施加隐藏交易成本。我们提出了一个成本函数来量化预期价格(不执行成本)和限制订单策略的逆向选择。反向递归方法是一种方便的工具来估计这些数量,结果由现象学宏观参数参数化,这些参数很容易从交易数据中估计出来。通常,在均值-方差方法中,通过最小化效用函数来获得最佳执行轨迹。即使问题完全可以解决,最优计划也不是唯一确定的:不同的风险定义会导致不同的最优轨迹。风险可以是波动率的线性(VaR)、二次(方差)函数,也可以涉及更高的统计矩。忽略机会成本,效用最小化会导致交易计划在区间的开始和结束时以大宗交易为主。在学术(最佳执行)文献中,假设流动性在任何给定时刻都是可用的。在实践中,可用的流动性会发生变化,而且并不始终可用。我们模拟了具有随机和确定性流动性约束的市场订单的最优执行问题。在本文的最后一部分中,我们提出了一种将已知结果纳入不确定性带框架的方法(Markov、Mazur和Saltz[2011])。
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2022-5-6 21:18:30
这种基于时间表的交易策略设计非常适合于动态订单提交策略的集成,该策略将市场订单的价格影响与机会成本和逆向选择进行交易,从而限制订单。所有模型都是为了证明我们方法的实用性,不应被解释为Liquidnet交易策略的基础模型。2.限价指令策略我们制定并量化了两种基本的限价指令策略:盯住策略(PT)和等待后策略(PWT)。这些策略是在报价时间(中点价格变化时时间提前)中制定的,因为这是宏观限价订单模型的自然时间。价格演变可以用二叉树形式来建模。我们假设购买订单是为了避免由于交易方向而造成的符号混乱。在报价时间内,限制订单簿动态的所有微妙之处都被隐藏,并用fill q的恒定概率进行参数化。或者,可以使用交易时间和三项式树方法。三元树方法提供了一个微观视角,即价格在交易时间内演变,而限价订单动态的建模需要对限价订单账簿动态进行许多详细的假设。这种方法需要引入新的参数,考虑到金融数据的噪声特征和模型校准的困难,它可能不会显示出实质性的预测能力。填充的概率不是一个恒定的插入时间,因为它随着队列移动而增加。反向递归法允许使用类似的递归方程计算预期价格和预期逆向选择。交易结束后,通常通过在执行后n个刻度/报价/秒的时间内将底价与中间价进行比较来评估策略的绩效。
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2022-5-6 21:18:34
有效价差捕获的关键目标是处于出价/出价队列的顶部,因为处于队列顶部的被动订单的逆向价格选择低于处于队列底部的订单。如果您的出价在队列的顶部,并且被击中,那么队列中的剩余订单将支持您刚刚支付的出价。然而,如果你在队伍底部的出价被击中,那么你刚刚支付的价格很可能正在成为新的出价者。更高的事件处理速度允许在投标队列顶部或附近张贴,利用市场订单清除缓慢场馆的滞后流动性,并在预期不利价格变动时取消限价订单。极限阶流也显示出长记忆,并具有幂律衰变内核(Eisler,Bouchaud,Kockelkoren[2011]),但在引用时间内,这是二阶效应,可以忽略。通常,一种策略必须在时钟或交易时间内对其暴露的量进行消化。钉住策略钉住策略(PT)将限价订单钉住当前的投标价格。如果报价上升,订单未完成,则限额订单将被取消,并在新的投标级别重新发布。假设在报价有效期内命中limitorder的概率为q,在bidprice Pat时间t=0时发布限制订单,当前的买卖价差为S,策略以N个报价变化为界限,这意味着在t=N时,在N个报价变化后,订单被积极执行,跨越买卖价差到P+(N+b)S。我们引入b=1的市场订单边界(MO)条件和b=1/2的中点(MP)边界条件。中点边界条件更好地反映了中间值N的极限指令动力学的各种性质,否则在MO边界条件下,这些性质会被市场指令清算的确定性所掩盖。
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2022-5-6 21:18:37
不应从字面上理解液体条件。这是一种通过各种可观察到的预期值使不同战术相互可比的技术。理想情况下,预期价格对边界条件不敏感。如果订单持续到时间T=N,则预期价格为给定的Nbyhpni=P+(N+b)S。(1) T=k<N ishPki=q(P+kS)+(1)时的预期价格- q) hP(k+1)i。(2) 对于hPi和预期实现hISP Ti=P,递归关系很容易解决- hPi ishISP TiN=-问题(1)- q+(1)- q) N((1+b)q- 1) )S=gP-TS。(3) 执行差额衡量不执行订单的成本。系数gP T(q=1/2)=-对于MO边界条件和gP T(q=2/3)=-对于MP边界条件,所有N的1/2。有限公司→ ∞ 是Hisp Ti给的∞= -(q)- 1) S。(4) 方程式4很好地近似了Arricryn在3中的预期短缺≥ 4.在时间T=n isPn(q)=q1执行的概率-N-1Xi=0Pn!=问题(1)- q) n,PN(q)=(1)- q) N.(5)平均等待时间ishT iN=NXi=0iPi(q)=(1)- q) 一,- (1 - q) Nq。(6) 考虑到清算前N报价变化的容差,预计的执行次数约为N/hT iN。将该数量乘以限价订单执行的平均规模,以粗略估计挂钩策略的共享容量。为了推导执行差额的方差,有必要知道其平方的期望值:hISP TiN=qh2- 3q+q+(1)- q) N×(7)(-2+q(3)- 2N+(1+b)(-1+b+2N)q])。对于限价订单,我们将逆向选择量化为预期损失。下一个中点。
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