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2022-06-11
英文标题:
《Static vs Adaptive Strategies for Optimal Execution with Signals》
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作者:
Claudio Bellani, Damiano Brigo, Alex Done and Eyal Neuman
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最新提交年份:
2019
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英文摘要:
  We compare optimal static and dynamic solutions in trade execution. An optimal trade execution problem is considered where a trader is looking at a short-term price predictive signal while trading. When the trader creates an instantaneous market impact, it is shown that transaction costs of optimal adaptive strategies are substantially lower than the corresponding costs of the optimal static strategy. In the same spirit, in the case of transient impact it is shown that strategies that observe the signal a finite number of times can dramatically reduce the transaction costs and improve the performance of the optimal static strategy.
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中文摘要:
我们比较了交易执行中的最优静态和动态解。当交易者在交易时看到短期价格预测信号时,考虑一个最优交易执行问题。当交易者产生即时市场影响时,最优自适应策略的交易成本大大低于最优静态策略的相应成本。本着同样的精神,在瞬态冲击的情况下,可以证明观察有限次信号的策略可以显著降低交易成本,并提高最优静态策略的性能。
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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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2022-6-11 05:08:35
最佳交易:适应的重要性克劳迪奥·贝拉尼、达米亚诺·布里戈1,2、亚历克斯·多尼和埃亚尔·纽曼*1,2伦敦帝国理工学院数学系CFM伦敦帝国理工学院学院2019年7月23日摘要我们比较了贸易执行中的最优静态和动态解决方案。当交易者在交易时看到一个短期价格预测信号时,就会考虑一个非最优交易执行问题。当交易者产生瞬时市场冲击时,最优自适应策略的交易成本大大低于最优静态策略的相应成本。本着同样的精神,在瞬态影响的情况下,研究表明,观察信号有限次的策略可以显著降低交易成本,提高最佳静态策略的性能。1引言在本文中,我们回答了优化执行中的一个基本问题:当从最优静态解决方案转移到最优动态解决方案时,我们能否找到显示预期交易成本加风险大幅改善的相关模型?这个问题是相对原始的,因为几乎没有文献比较同一模型中的两类解决方案。在文献中,有时研究了动态问题,有时考虑了静态问题,这使得问题更加复杂。此外,在某些情况下,即使在动态类中寻求解决方案,结果却是最佳的。例如,Bertsimas和Lo[5]在动态类中寻求解决方案,*http://eyaln13.wixsite.com/eyal-neumanbut结果表明,这是静态的,除非向priceprocess中添加了信息信号。Almgren和Chriss[2]直接在静态类中寻求解决方案,这是由于易处理性。
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2022-6-11 05:08:38
Gatheral和Schied[9]在动态类中寻求解决方案,并认为它是非静态的。执行问题中的交易成本源于市场影响。市场影响是指大订单的执行会影响基础资产的价格这一经验事实。通常,这种影响会给交易的交易者带来不利的额外执行成本。因此,希望将交易成本降至最低的交易员必须将其订单拆分为一系列较小的订单,这些订单在有限的时间范围内执行。降低大型交易交易成本的学术努力始于阿尔姆格伦(Almgren)和克里斯(Chriss)[2]以及贝尔西马斯(Bertsimas)和罗(Lo)[5]的开创性论文。这两种模型都涉及一个大型市场参与者(例如资产管理人或银行)的交易过程,他们希望在特定期限内买卖大量股票或合同。成本最小化问题考虑了市场影响(见[3]和其中的参考资料),因此要求交易缓慢,或至少以考虑可用流动性的速度进行。值得注意的是,有几种类型的市场影响,包括瞬时、瞬时和永久影响,在本文中,我们将只考虑瞬时和瞬时影响。另一方面,交易者有快速交易的动机,因为他们不想让不利价格变动的风险远离他们的决策价格。市场影响和市场风险之间的权衡通常转化为随机控制问题,其中交易者的策略(即控制)是交易速度或在时间范围内的任何时间清算的库存量。
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2022-6-11 05:08:41
粗略地说,最优策略最小化了某类策略的风险成本函数。关于最优执行的最新文献包括Tucci和Vega【17】,他们分析了线性和非线性影响下的最优执行,将相关优化描述为一个二次问题。Gathereal等人【10】考虑Gathereal本人和Alfonsi以及Schied早期关于非线性价格影响与市场影响指数衰减相结合的模型的工作,解释了为什么在某些情况下这会导致价格操纵,而在其他情况下则没有这种影响。最后,Labadiean和Lehalle【11】推导了Almgren-Chriss框架中目标关闭和实现不足的显式递归公式。他们展示了如何添加最小参与率约束,并研究了一组用于优化算法交易曲线的替代风险度量。这是在自相似过程下完成的,引入并分析了一种新的风险度量,即p-变异。如上所述,在最优执行的框架内,我们通常区分两类交易策略:静态(或确定性)和自适应(或动态)。从交易执行的初始时间来看,静态策略是在当时完全决定的确定性策略,仅基于在初始时间向交易者透露的信息。自适应策略从一开始就是随机的,因为它们在每个时间点都取决于当时可用的全部信息。这是一个交易者能够对新的可用信息做出反应并调整策略的模型。从技术上讲,自适应策略是指根据给定模型中的相关市场信息过滤进行调整的随机过程。
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2022-6-11 05:08:44
很明显,静态策略类是自适应策略类的子集,因此最小化自适应策略类的成本函数有望改善最小化静态策略类的结果。在[6]中,针对两种最佳交易框架,对成本和风险的这种差异进行了研究:具有信息信号的离散时间Bertsimas和Lo模型,以及Gatherel和Schied在[9]中研究的连续时间Almgren和Chris模型。在这两个框架中,由最优自适应策略和相应的最优静态策略产生的交易成本之间的差异可以忽略不计,除非对资产动态或市场影响函数采用不切实际的参数值。[6]中留下的一个主要问题是,在现实环境中,是否存在任何最佳交易框架,其中适应性策略与静态策略的成本差异将相当大。本文的主要目的是指出一个这样的交易框架。我们使用【7】中的建模框架,这是一个将信号(即短期价格预测)纳入最优交易问题的最优交易框架。需要注意的是,本文的目的并不是改进Lehalle和Neumann的模型,而是比较该模型中的静态和动态最优性,作为两类解决方案可能导致截然不同的优化器的基本情况。如前所述,通常最佳执行问题集中于市场影响和市场风险之间的权衡。在我们上面讨论的最简单模型中,动态中没有与价格预测相关的连续信号。。然而,在实践中,许多交易者和交易算法使用短期价格预测。
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2022-6-11 05:08:47
大多数记录在案的预测值都与订单动态相关【12】。此类信号的一个例子是订单簿不平衡信号,用于衡量限额订单簿中当前流动性的不平衡。我们将考虑以下两种类型的市场影响:瞬时市场影响和指数衰减的瞬时市场影响。在第2节中,我们将在市场影响是瞬时的情况下,将最优静态策略与最优自适应策略进行比较。在本文的进一步贡献中,我们通过变分法推导了这种情况下的静态策略。然后,我们表明,当代理使用最优自适应策略进行交易时,预期收益减去风险有显著改善。在第3节中,我们考虑了短暂的市场影响情况。这种情况下的最优静态策略是在[7]中推导出来的,然而,找到最优自适应策略仍然是一个悬而未决的问题。我们提出了一种在交易窗口期间多次使用信号值的策略。这一策略虽然不一定是最优的,但却显著增加了代理商的收入。2瞬时市场影响案例在本节中,我们定义了一个模型,该模型将马尔可夫信号纳入具有瞬时市场影响的最佳交易框架。我们考虑过滤概率空间(Ohm, F、 (Ft),P)满足通常条件,其中fi是平凡的。LetfW={fWt}t≥0是布朗运动且I={It}t≥满足Eι的齐次cádlág马尔可夫过程|It |]≤ C(T)(1+|ι|),适用于所有ι∈ R、 0个≤ t型≤ T、 (2.1)对于某些常数C(T)>0,其中T是最终执行时间。此处,Eι代表以I=ι为条件的检测。在我们的模型中,I代表交易者观察到的信号。
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