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2022-05-07
英文标题:
《Dark-Pool Perspective of Optimal Market Making》
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作者:
M. Alessandra Crisafi, Andrea Macrina
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最新提交年份:
2015
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英文摘要:
  We consider a finite-horizon market-making problem faced by a dark pool that executes incoming buy and sell orders. The arrival flow of such orders is assumed to be random and, for each transaction, the dark pool earns a per-share commission no greater than the half bid-ask spread. Throughout the entire period, the main concern is inventory risk, which increases as the number of held positions becomes critically small or large. The dark pool can control its inventory by choosing the size of the commission for each transaction, so to encourage, e.g., buy orders instead of sell orders. Furthermore, it can submit lit-pool limit orders, of which execution is uncertain, and market orders, which are expensive. In either case, the dark pool risks an information leakage, which we model via a fixed penalty for trading in the lit pool. We solve a double-obstacle impulse-control problem associated with the optimal management of the inventory, and we show that the value function is the unique viscosity solution of the associated system of quasi variational inequalities. We explore various numerical examples of the proposed model, including one that admits a semi-explicit solution.
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中文摘要:
我们考虑了一个有限期做市商问题,该问题由执行传入买卖订单的暗池所面临。假设此类订单的到达流是随机的,对于每笔交易,暗池赚取的每股佣金不超过买卖差价的一半。在整个期间,主要关注的是库存风险,随着持有头寸的数量变得非常小或非常大,库存风险会增加。暗池可以通过选择每笔交易的佣金大小来控制其库存,以鼓励(例如)购买订单而不是销售订单。此外,它还可以提交执行不确定的lit池限额订单和价格昂贵的市场订单。在这两种情况下,暗池都有信息泄露的风险,我们通过对亮池交易的固定惩罚来模拟这种风险。我们解决了一个与库存最优管理相关的双障碍脉冲控制问题,并证明了价值函数是相关拟变分不等式组的唯一粘性解。我们探讨了所提出模型的各种数值例子,包括一个允许半显式解的例子。
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分类信息:

一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:Mathematical Finance        数学金融学
分类描述:Mathematical and analytical methods of finance, including stochastic, probabilistic and functional analysis, algebraic, geometric and other methods
金融的数学和分析方法,包括随机、概率和泛函分析、代数、几何和其他方法
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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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2022-5-7 11:48:01
最佳市场营销的暗池视角。亚历山德拉·克里斯蒂娅*还有安德里亚·麦克里娜* +*伦敦大学学院数学系+开普敦大学精算学系2021年11月22日摘要我们考虑了一个由执行买入和卖出指令的暗池所面临的有限期做市问题。假设此类订单的到达流量是随机的,对于每笔交易,暗池赚取的每股佣金不超过买卖差价的一半。在整个期间,主要关注的是库存风险,随着持有头寸的数量变得非常小或非常大,库存风险会增加。暗池可以通过选择每笔交易的佣金大小来控制其库存,从而鼓励(例如)购买订单而不是销售订单。此外,它还可以提交执行不确定的lit pool limit指令,以及价格昂贵的市场指令。在这两种情况下,暗池都有信息泄露的风险,我们通过在亮池交易的固定罚款来模拟这种风险。我们解决了一个与库存最优管理相关的双障碍脉冲控制问题,并且证明了价值函数是相关拟变分不等式组的唯一粘性解。我们探讨了所提出模型的各种数值例子,包括一个允许半显式解的例子。关键词:做市,库存风险,脉冲控制问题,拟变量不等式,粘性解。1简介做市商是流动性提供者。他们设定买入和卖出报价,并与不耐烦的投资者进行交易,这些投资者寻求根据市场指令立即买入或卖出一定数量的股票。做市商愿意持有非零库存,同时从作者感谢J。
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2022-5-7 11:48:06
沃尔顿在这项工作开始时进行了有益的讨论,并感谢C.A.加西亚·特里洛斯的评论,这些评论改进了本文。每笔交易。持有非零库存会带来与股价所受的不可预测变化相关的内在风险。由于做市商的交易方向错误,潜在的信息不对称进一步增加了这种风险。在本文中,我们考虑了暗池库存的优化管理以及该工具作为做市商的角色。暗池是一种替代交易场所,参与者不会在这里公布自己的身份和优势价格的好处。虽然Kratz&Sch"oneborn(2013年)、Horst&Naujokat(2014年)、Crisa fi&Macrina(2014年)和Graeweet等人(2015年)等在最近的作品中处理了涉及暗池的清算问题,但据我们所知,其他地方还没有在市场形成的背景下对暗池进行研究。在我们的情况下,暗池(i)执行客户发布的传入买卖订单,以及(ii)可以在亮池中发布限制和市场订单,以控制其库存水平。这一观点可以从各平台之间日益激烈的竞争以及执行速度和价格优势带来的声誉收益中得到证实。此外,通过执行其(机构)客户下的大额订单,darkpool可以获得交易资产的“保留”信息。此外,暗池更愿意避免投资者(客户)求助于亮池,从而使价格相对于暗池的持有量波动的情况。我们提出了一个双障碍脉冲控制问题,并利用粘性理论描述了关联拟变分不等式组(QVIs)的解。我们把读者介绍给克兰达勒。
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2022-5-7 11:48:11
Fleming&Soner(2006)和Pham(2009)对粘度溶液进行了综合处理。之前关于做市的工作包括阿米哈德和门德尔松(1980年),他巴塞登·加曼(1976年)将买卖价格与风险中性代理人的股份持有联系起来。他们发现了最优报价和与“首选”库存位置的距离之间的关系。斯托尔(1978)考虑了一个两阶段模型,在该模型中,风险规避机构提供流动性,并使其预期效用最大化。Ho&Stoll(1981)利用动态规划原理(DPP)获得最佳报价,从而在单一交易商市场中最大化终端财富。金融市场的最新发展,由算法和高频交易引起,已将最优做市问题转变为订单驱动的市场环境,在这种环境中,最优报价和交易策略由电子机器计算和提交。例如,Avellaneda&Stoikov(2008年)将Ho&Stoll(1981年)的做市框架改编为限价指令簿(LOB)。他们考虑代理人预期终端财富的最大化,并同时考虑最终和最终情况。他们用泊松过程模拟买卖订单的到达,用算术布朗运动模拟中间价的动态。他们通过DPP找到HJB PDE,并通过渐近展开提出最优报价的近似值。其他地方也对这类问题进行了调查。Cartea&Jaimungal(2012)和Cartea et al.(20132014)关于风险度量的研究分别考虑了模糊性和自激过程。Guéant等人(2013年)处理库存风险,并将复杂的优化问题简化为一个DES系统。
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2022-5-7 11:48:15
Guilbaud&Pham(2013)考虑一个做市商,他不断以最佳报价提交有限的订单,并在库存变得非常大时求助于市场订单。他们以数字方式解决了一个有限时间脉冲控制问题,并找到了最佳的订单大小和报价,以便在lit池中发布。本文的组织结构如下。在介绍之后,在第2节中,我们将介绍暗池的投资和现金流程,并描述其交易策略。第3节介绍了优化问题,并利用DPP推导了HJB方程。第四节对暗池策略进行了数值分析。附录中提供了用QVIs系统的唯一粘性解描述值函数所需的所有命题及其证明。2暗池作为一个市场庄家,我们考虑一个暗池,它在一个有限的时间内执行客户传入的买卖订单≤ T≤ T<∞ 而如果库存变得非常小或很大,这可能会求助于照明池。作为对所提供服务的奖励,暗池为卖出订单选择每股佣金δa,为买入订单选择每股佣金δB,该佣金不得超过暗池差价的一半。暗池订单流量受δa和δb变化的影响。例如,我们可以假设暗池在时间u时有正库存∈ [t,t]。它可以使买入订单比卖出订单更有吸引力,从而重新平衡其在股票上的地位。特别是,通过将δbclose设置为中间价,δ远离中间价(接近最佳出价),它鼓励买入订单,而不鼓励卖出订单。
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2022-5-7 11:48:20
每次你∈ [t,t]因此,我们考虑了三种库存管理选项:i)darkpool的订单流量可以通过最佳选择每股佣金大小来控制,ii)lit池中发布了执行不确定的限价订单,或iii)向lit池提交了成本市场订单。我们的目标是获得市场订单或限价订单最优的临界投资水平。我们定义了一个过滤概率空间(Ohm, F,{Fu}0≤U≤T、 P)满足通常的条件,并被所有P-null集增广。我们用连续时间马尔可夫链{k(u)}t对LOB买卖半价差进行建模≤U≤离散状态空间K:={0,δ,2δ…nδ}。链由{Q}=(ri j)生成,使得P[k(u+du)=j |k(u)=i]=ri jdu和P[k(u+du)=i |k(u)=i]=1+riidu,其中ri j≥ 0表示所有j 6=i和rii=-Pj6=iri j。LOB中间价由s(t)=s+Zttu(u,s(u))du+Zttσ(u,s(u))dW(u)、(2.1)定义,其中{W(u)}t≤U≤这是一个标准的{Fu}布朗运动。在t∈ [t,t],最佳出价和最低价格由Sb(t)=S(t)给出- k(t)和Sa(t)=S(t)+k(t)。我们让a和b成为R+∪ {0}具有有限秒矩的i.i.d.值随机变量。这些变量模拟了在暗池中输入的买卖订单的大小。我们定义了库存流程{X(u)}t≤U≤TbyX(t)=x+Zttf(u,x(u),a)dNa(u)-Zttf(u,X(u),b)dNb(u),(2.2),其中{Na(u)}和{Nb(u)}分别是强度为λaδ=λa(δa)和λbδ=λb(δb)的独立泊松过程。我们允许卖空,因此,在任何时候∈ [t,t],我们有符号[X(u)]={-1, 0, 1}. 此外,我们还对现金过程{Y(u)}t进行了建模≤U≤TbyY(t)=y+Zttfu、 X(u),Y(u),S(u),δb(u),bdNb(u)-Zttfu、 X(u),Y(u),S(u),δa(u),adNa(u)。(2.3)方程(2.2)和(2.3)是强连接的。
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