全部版块 我的主页
论坛 经济学人 二区 外文文献专区
1027 9
2022-06-10
英文标题:
《Trading Cointegrated Assets with Price Impact》
---
作者:
Alvaro Cartea, Luhui Gan, Sebastian Jaimungal
---
最新提交年份:
2018
---
英文摘要:
  Executing a basket of co-integrated assets is an important task facing investors. Here, we show how to do this accounting for the informational advantage gained from assets within and outside the basket, as well as for the permanent price impact of market orders (MOs) from all market participants, and the temporary impact that the agent\'s MOs have on prices. The execution problem is posed as an optimal stochastic control problem and we demonstrate that, under some mild conditions, the value function admits a closed-form solution, and prove a verification theorem. Furthermore, we use data of five stocks traded in the Nasdaq exchange to estimate the model parameters and use simulations to illustrate the performance of the strategy. As an example, the agent liquidates a portfolio consisting of shares in Intel Corporation (INTC) and Market Vectors Semiconductor ETF (SMH). We show that including the information provided by three additional assets, FARO Technologies (FARO), NetApp (NTAP) and Oracle Corporation (ORCL), considerably improves the strategy\'s performance; for the portfolio we execute, it outperforms the multi-asset version of Almgren-Chriss by approximately 4 to 4.5 basis points.
---
中文摘要:
执行一篮子共同整合资产是投资者面临的一项重要任务。在这里,我们展示了如何考虑从篮子内外的资产中获得的信息优势,以及所有市场参与者的市场订单(MOs)的永久价格影响,以及代理的MOs对价格的临时影响。将执行问题转化为一个最优随机控制问题,证明了在一些温和的条件下,值函数允许闭式解,并证明了一个验证定理。此外,我们使用在纳斯达克交易所交易的五只股票的数据来估计模型参数,并使用仿真来说明该策略的性能。例如,代理人清算由英特尔公司(INTC)和Market Vectors Semiconductor ETF(SMH)的股份组成的投资组合。我们表明,包括法罗科技(FARO Technologies)、NetApp(NTAP)和Oracle Corporation(ORCL)这三项额外资产提供的信息,可以显著提高战略的绩效;对于我们执行的投资组合,其表现优于Almgren Chriss的多资产版本约4至4.5个基点。
---
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
--
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
--

---
PDF下载:
-->
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

全部回复
2022-6-10 05:45:01
具有价格影响的交易协整资产数学金融,Forthco ming\'Alvaro Carteaa,Luhui Ganb,Sebastian Jaimungalbama数学研究所,牛津大学,英国牛津曼恩定量金融研究所,牛津大学,英国统计科学部,多伦多大学,加拿大多伦多抽象执行一篮子协整资产是投资者面临的一项重要任务。在这里,我们将介绍如何考虑从篮子内外资产中获得的信息优势,以及所有市场参与者的市场订单(MO)的永久价格影响,以及代理人的MO对价格的临时影响。将执行问题视为一个最优随机控制问题,我们证明了在一些温和的条件下,值函数允许一个闭式解,并验证了该理论。此外,我们使用在纳斯达克交易所交易的五只股票的数据来估计模型参数,并使用模拟来说明策略的性能。例如,代理人清算由INTCandSMH股份组成的投资组合。我们表明,包括三个额外资产(FARO、NTAP、ORCL)提供的信息可以显著提高战略的绩效;对于我们执行的投资组合,其表现优于Almgr en-Chriss的多资产版本约4到4.5个基点。关键词:最优执行、价格影响、协整、交叉价格影响、协动、算法交易SJ感谢NSERC和GRI为这项工作提供部分资金。我们感谢两位匿名裁判和编辑r(J。
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

2022-6-10 05:45:03
(Detemple),以获得改进本文的宝贵意见。电子邮件地址:alvaro。cartea@maths.ox.ac.uk(\'Alvaro Cartea),卢克。gan@mail.utoronto.ca(Luhui Gan),塞巴斯蒂安。jaimungal@utoronto.ca(塞巴斯蒂安·贾蒙加尔)INTC:英特尔公司。SMH:市场Vecto rs半导体ETF。FARO:FARO Technologies。NTAP:NetApp。ORCL:甲骨文公司。1、简介在过去几年中,如何在单个股票中优化执行大额头寸一直是国际学术和行业研究的主题。相比之下,联合执行多个资产中的大额头寸的工作很少。Almgren和Chriss(2001)关于最优执行的早期论文之一,他们考虑了一个离散时间模型,其中策略仅使用市场订单(MOs)。代理人使用MOsand/或limit订单时,其工作的扩展包括Almgren(2012)、Kharroubi和Pham(2010a)、Gu’eant等人(2012)、Forsyth等人(2012)、Jaimungal和Kinzebulatov(2013)、Guilbaud和Pham(2013)以及Cartea和Jaimungal(2015)。在现有文献中,如果代理人清算不同资产的组合,这些资产被认为是相关的,但不包括协整,也不包括来自其他市场参与者的订单流的市场影响。本文填补了这一空白。我们展示了代理人如何利用一个框架来执行一篮子资产,该框架对订单流量的价格影响进行建模,并利用推动价格联合动态的协整因素提供的信息,其中可能包括她没有交易的其他资产。在我们的框架内,代理商的销售订单对价格既有暂时的影响,也有永久的影响。临时影响源于代理行在限额订单簿(LOB)上的操作,而永久影响源于对价格施加的单方面交易压力。
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

2022-6-10 05:45:07
与大多数文献不同(Cartea和Jaimungal(2016c)和Cartea和Jaimungal(2016b)是两个显著的例外),这里,其他市场参与者的大多数被视为代理人的订单:市场买入订单对价格施加上行压力,市场卖出订单对价格施加下行压力。此外,一项资产的订单流量可能会影响共同整合资产的价格。这种交叉影响在一定程度上是由交易算法造成的,这些算法根据资产的共同变动进行持仓。此类策略会导致共同整合资产的杠杆收购中所显示的流动性和流动性的共同流动。在我们的设置中,订单流量的永久影响与所有市场参与者(包括代理人)的交易速度呈线性关系,而临时影响也与代理人的交易速度呈线性关系。我们关注代理清算m资产中的股份并从n个≥ m共同整合资产。代理人最大限度地增加财富,并惩罚与库存目标计划的偏差。这种情况在实践中的许多应用中都会出现。例如,机构交易员经常面临清算一篮子连续到期的欧元期货。这些合同是高度联合的,而不是简单的相互关联,参见Almgren(2014)中的讨论。我们的设置与G^arleanu和Pedersen(2013)的设置相关,在该设置中,作者回忆道,欧洲美元期货是以美元计价的定期存款期货合约,但他在一个非美国国家。在离散时间、有限时间范围内的问题中,贴现和惩罚的未来预期超额回报。在他们的模型中,价格包含一个不可预测的鞅分量和一个独立的平稳可预测分量。
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

2022-6-10 05:45:10
罚款是为了解释一种类似于步行的临时价格影响,其中包括一种如果没有交易就会恢复为零的临时价格影响。Passerini和Vazquez(2016)对G^arleanu和Pedersen(2013)的连续时间、有限期进行了数值研究,并对跨越价差或过账限额订单进行了说明。我们的方法在五个主要方面有所不同:(i)我们的设置是连续的,(ii)执行期限是有限的,(iii)代理解决了执行问题,其中价格是协同集成的(而不是具有独立的可预测组件),(iv)代理的MOs具有永久性和暂时性影响,以及(v)其他市场参与者的MOs也具有永久性价格影响。此外,我们还提供了执行问题解的分析特征。为了说明该策略的性能,我们校准了在纳斯达克交易所交易的五只股票(INTC、SMH、FARO、NTAP和ORCL)的模型参数,并对策略的变化进行了模拟,包括不同的紧急程度和库存目标计划,包括/不包括允许回购股票的投机成分。作为基准,我们使用Almgren-Chriss(AC)策略的多资产版本,其中ag ent建模篮子中资产之间的相关性,但不建模协整或使用其他资产的额外信息。代理人清算由4600股INTC和900股SMH组成的篮子,相当于执行期间一小时内交易量的1%和4%。来自其他联合集成股票的额外信息大大提高了战略的绩效。例如,如果代理清算港口订单所需的紧急程度较高(分别较低),则该策略的表现优于AC 4(分别较低)。
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

2022-6-10 05:45:13
4.5)基点。与AC相比,这种改善是由于协整资产提供的信息质量,以及该策略的投机成分,该策略允许代理在清算期回购股份,以利用价格信号。如果不允许代理人进行投机,即不能回购股票,则根据紧急程度,与AC相比的相对储蓄在2.5到3.5个基点之间。最后,我们还说明了当代理只能访问一天的数据时,该策略是如何执行的,因此参数估计的re不正确。我们表明,当代理拥有足够的数据来获得正确的参数估计时,该策略的性能与that产生的性能大致相同。我们的模型还与配对交易的文献相关,因为代理的战略受益于资产价格的协整。例如,Mudhanatongsuk et al.(2008)将一对股票价格之间的对数关系建模为一个Ornstein-Uhlenbeck过程,并使用此过程来制定交易策略。最近,Leung和Li(2015)研究了交易均值回复价差的最佳时机策略,另见Lei和Xu(2015)以及Ngo和Pham(2016)。最后,Tourin和Yan(2013)的工作为一对协整资产制定了一个非最优的投资组合策略。这被推广到Cartea和Ja imungal(20 16a)以及Lintilhac a and Tourin(2016)的多生态综合资产。本文的结构如下。第2节介绍了协整价格模型,并提出了由代理人解决的清算问题。
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

点击查看更多内容…
相关推荐
栏目导航
热门文章
推荐文章

说点什么

分享

扫码加好友,拉您进群
各岗位、行业、专业交流群