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2022-06-11
英文标题:
《On Positive Solutions of a Delay Equation Arising When Trading in
  Financial Markets》
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作者:
Chung-Han Hsieh, B. Ross Barmish, and John A. Gubner
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最新提交年份:
2019
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英文摘要:
  We consider a discrete-time, linear state equation with delay which arises as a model for a trader\'s account value when buying and selling a risky asset in a financial market. The state equation includes a nonnegative feedback gain $\\alpha$ and a sequence $v(k)$ which models asset returns which are within known bounds but otherwise arbitrary. We introduce two thresholds, $\\alpha_-$ and $\\alpha_+$, depending on these bounds, and prove that for $\\alpha < \\alpha_-$, state positivity is guaranteed for all time and all asset-return sequences; i.e., bankruptcy is ruled out and positive solutions of the state equation are continuable indefinitely. On the other hand, for $\\alpha > \\alpha_+$, we show that there is always a sequence of asset returns for which the state fails to be positive for all time; i.e., along this sequence, bankruptcy is certain and the solution of the state equation ceases to be meaningful after some finite time. Finally, this paper also includes a conjecture which says that for the \"gap\" interval $\\alpha_- \\leq \\alpha \\leq \\alpha_+,$ state positivity is also guaranteed for all time. Support for the conjecture, both theoretical and computational, is provided.
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中文摘要:
我们考虑一个离散时间的线性时滞状态方程,该方程作为交易员在金融市场买卖风险资产时的账户价值模型。状态方程包括一个非负反馈增益$\\α$和一个序列$v(k)$,该序列对资产回报进行建模,这些资产回报在已知范围内,但在其他方面是任意的。根据这些界限,我们引入了两个阈值$\\ alpha\\u-$和$\\ alpha\\u+$,并证明了对于$\\ alpha<\\ alpha\\u-$,状态正性在所有时间和所有资产返回序列中都得到保证;i、 例如,破产被排除,状态方程的正解可以无限期地继续下去。另一方面,对于$\\ alpha>\\ alpha\\+$,我们证明了始终存在一系列资产回报,对于这些资产回报,状态并非始终为正;i、 沿着这个序列,破产是必然的,状态方程的解在一段有限的时间后就不再有意义了。最后,本文还包括一个猜想,即对于“gap”区间$\\ alpha\\u-\\ leq\\alpha\\leq\\alpha\\u+,$状态也始终是正的。本文从理论和计算两方面对这一猜想提供了支持。
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分类信息:

一级分类:Mathematics        数学
二级分类:Optimization and Control        优化与控制
分类描述:Operations research, linear programming, control theory, systems theory, optimal control, game theory
运筹学,线性规划,控制论,系统论,最优控制,博弈论
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一级分类:Computer Science        计算机科学
二级分类:Systems and Control        系统与控制
分类描述:cs.SY is an alias for eess.SY. This section includes theoretical and experimental research covering all facets of automatic control systems. The section is focused on methods of control system analysis and design using tools of modeling, simulation and optimization. Specific areas of research include nonlinear, distributed, adaptive, stochastic and robust control in addition to hybrid and discrete event systems. Application areas include automotive and aerospace control systems, network control, biological systems, multiagent and cooperative control, robotics, reinforcement learning, sensor networks, control of cyber-physical and energy-related systems, and control of computing systems.
cs.sy是eess.sy的别名。本部分包括理论和实验研究,涵盖了自动控制系统的各个方面。本节主要介绍利用建模、仿真和优化工具进行控制系统分析和设计的方法。具体研究领域包括非线性、分布式、自适应、随机和鲁棒控制,以及混合和离散事件系统。应用领域包括汽车和航空航天控制系统、网络控制、生物系统、多智能体和协作控制、机器人学、强化学习、传感器网络、信息物理和能源相关系统的控制以及计算系统的控制。
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一级分类:Electrical Engineering and Systems Science        电气工程与系统科学
二级分类:Systems and Control        系统与控制
分类描述:This section includes theoretical and experimental research covering all facets of automatic control systems. The section is focused on methods of control system analysis and design using tools of modeling, simulation and optimization. Specific areas of research include nonlinear, distributed, adaptive, stochastic and robust control in addition to hybrid and discrete event systems. Application areas include automotive and aerospace control systems, network control, biological systems, multiagent and cooperative control, robotics, reinforcement learning, sensor networks, control of cyber-physical and energy-related systems, and control of computing systems.
本部分包括理论和实验研究,涵盖了自动控制系统的各个方面。本节主要介绍利用建模、仿真和优化工具进行控制系统分析和设计的方法。具体研究领域包括非线性、分布式、自适应、随机和鲁棒控制,以及混合和离散事件系统。应用领域包括汽车和航空航天控制系统、网络控制、生物系统、多智能体和协作控制、机器人学、强化学习、传感器网络、信息物理和能源相关系统的控制以及计算系统的控制。
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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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2022-6-11 09:23:52
关于金融市场交易中时滞方程的正解Schung Han Hsieh,*B、 罗斯·巴米什,**还有约翰·A·古布纳***摘要我们考虑了一个离散时间的线性时滞状态方程,该方程作为交易员在金融市场买卖风险资产时的账户价值模型。状态方程包括一个非负反馈增益α和一个序列v(k),该序列对资产收益进行建模,该收益在已知范围内,但在其他方面是任意的。我们引入了两个阈值α-和α+,取决于这些界限,并证明α<α-, 保证所有时间和所有集合返回序列的状态正性;i、 例如,破产被排除在外,状态方程的正解是可独立持续的。另一方面,对于α>α+,我们证明了总是存在一个资产收益序列,对于该序列,状态始终不为正;i、 例如,沿着这个序列,破产发生,状态方程的解在一定时间后不再有意义。最后,本文还包括一个猜想,该猜想表明对于“间隙”区间α-≤ α ≤ α+,状态正性也始终得到保证。从理论和计算两方面支持这一猜想。一、 引言本文的动机来自一项新兴的研究,涉及使用系统理论思想进行金融市场交易;e、 g.,见【1】–【8】。
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2022-6-11 09:23:55
与之前的工作类似,在本文中,我们在一个理想化的市场中运作,没有交易成本,如经纪佣金或费用,并且具有完美的流动性;i、 例如,买卖价格之间没有差距,交易者有能力以市场价格买卖任何数量的股票,包括分数。这些假设出现在“无摩擦”市场背景下的金融文献中;e、 g.,见【9】。在上述背景下,本文集中讨论了一个具有时滞的差分方程,并建立了所有解X(k)对所有k均为正的条件。我们称之为“全时正”与这项关于全时正性的工作相关的是数学文献中的论文,这些论文处理的是具有多重时滞和假设条件的差分方程,在这些条件下,解要么最终是正的,要么最终是负的;i、 e.,X(k)有一个符号表示k适合大;e、 参见[10]和[11]及其参考书目。如第四节所述,上述文献中的条件*谢忠汉(Chung Han Hsieh)是威斯康星大学(University of Wisconsin,Madison,WI 53706)电子与计算机工程系的一名研究生,正在攻读博士学位。电子邮件:hsieh23@wisc.edu.**B、 Ross Barmish是马萨诸塞州波士顿市波士顿大学电气与计算机工程系的研究教授,邮编02215。电子邮件:barmish@bu.edu***约翰·A·G·乌布纳是威斯康星州麦迪逊市威斯康星大学电气与计算机工程系教授,邮编53706。电子邮件:john。gubner@wisc.eduunder最终的正性和负性失败可以看作是我们定理的一个特例,它为所有时间的正性提供了必要的条件。问题表述:为了形成手头的问题,我们使用v(k)表示风险资产在k阶段的不可预测回报,如股票或外币。
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2022-6-11 09:23:58
我们的账户价值X(k)的状态方程模型包括一个延迟,这是因为交易者与市场的互动不是瞬时的。具体而言,在k阶段,我们取α≥ 0表示反馈收益,代表atrader账户X(k)投资于风险资产的目标百分比。然后,在第k阶段,订单传输和执行延迟由代表k美元投资水平的已实现控制u(k)计算。我们从u(0)开始0,当k>0时,u(k)。=α(1+v(k- 1) )X(k- 1) 来解释延误的原因。据此,闭环状态方程为X(k+1)=X(k)+u(k)v(k)=X(k)+α(1+v(k- 1) )X(k- 1) 具有正初始条件的v(k)X(0)=X(1)=X>0。在续集中,风险资产回报的时变序列v={v(k)}∞k=0称为路径,如果它保持在Inknown boundsvmin内,则称为可接受≤ v(k)≤ vmaxwhere-1<vmin<0<vmax<∞.假设vmin>-1不包括标的资产价格可能为零的情况。我们把V看作所有可容许路径的集合,并经常强调V的状态依赖性∈ 通过写入X(V,k)而不是X(k)。此外,我们将VN设为所有v=(v(0),v(1),v(N- 1) )使得k=0,1,N- 1,v(k)保持在上述已知范围内。VN的元素称为可容许部分路径,或者在没有混淆的情况下称为可容许路径。正如控制理论中的典型情况一样,消除上述状态方程中的延迟项并处理双状态系统是很方便的。也就是说,定义状态向量(k)。=[X(k)X(k- 1) 我们得到了线性时变系统x(k+1)=A(v,k)x(k),其中(v,k)=1α(1+v(k- 1) )v(k)1 0.如前所述,我们使用特定的初始条件X(0)=X(1)=X>0。
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2022-6-11 09:24:01
尽管我们的目标,即状态正性,与现有的正系统理论相同,例如,参见[12]和[13],但这一工作并没有发挥作用,因为矩阵A(v,k)可以有一个负项。全时正性:虽然状态方程的解对于所有k都存在,但由于破产排除了未来的交易,一旦X(v,k),分析就不再有意义了≤ 以此为动机,本文的重点是始终积极性的问题。从某种意义上说,我们正在为许多阶段的正解的存在性和持续性提出一个问题。实际上,对于给定的反馈增益α≥ 0,我们说对于所有v,所有时间正性条件保持ifX(v,k)>0∈ V和所有k≥ 值得一提的是,u(k)≥ 当所有时间正性保持时,保证为0。在财务方面,条件u(k)≥ 0被解释为意味着交易员持有多头头寸,不会发生卖空。最后,我们提到,金融市场中的交易员通常会受到经纪人施加的杠杆经济约束的限制。即lettingL(k)=u(k)X(k),规定了允许的最大杠杆率Lmax>0,并且交易账户按照L(k)的要求进行证券化≤ Lmax。对于涉及股票的市场,Lmax≤ 2是典型的,用于货币交易的d,Lmax≤ 100很容易就是这样。杠杆作用对α施加了限制。然而,由于我们关于所有时间正性的标准和猜想适用于所有α≥ 0,杠杆边界被忽略,因为它们对后续分析没有影响。本文剩余部分的计划:在第二节中,我们介绍了我们的主要结果。为此,本节以两个临界阈值α为中心-α+和α-< 我们定义的α+。我们首先提供一个结果,称为效率定理,它告诉我们α<α-对于所有时间的积极性来说都是足够的。
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2022-6-11 09:24:04
我们的下一个结果,称为必要的theorem,为所有时间的积极性提供了必要的条件。具体而言,对于α>α+,我们证明存在一个资产收益序列,称为可分辨路径,由v表示*, 对于该州未能对所有k呈阳性。第三节,我们陈述了关于州X(v)的两项初步技术结果*, k) 沿着这条路走。接下来,在第四节中,给出了初步结果和主要结果的证明。在第五节中,我们提供了一个猜想,即“间隙”区间α的所有时间正性都是有保证的-≤ α ≤ α+.本节包括对该猜想的理论和计算支持。最后,在第六部分中,给出了一些结论,并指出了未来可能的研究方向。二、主要结果接下来的主要结果涉及两个临界阈值,α-和α+。其中第一个,α-, 考虑k=2,并注意到X(2)=X(1)+α(1+v(0))v(1)X(0)≥ [1+α(1+vmax)vmin]X。当且仅当α<vmin(1+vmax)时,该下界为正。为了显示所有k的X(k)>0,而不仅仅是k=2,第四节中证明的下面的定理需要α<α-, 其中α-.=1+V最大值。充分性定理:条件0≤ α < α-对所有时间的积极性都有帮助。也就是说,如果α<α-, 给出任何可接受路径v∈ 五、 因此,对于所有k,X(V,k)>0。所有时间正性的必要条件:正如导言中所提到的,我们所有时间正性的必要条件是通过研究状态方程来响应一条不同的返回路径V*. 此路径由v定义*(0)=Vmax和v*(k) =vminfor k≥ 1.
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