Optimale Ausführung mehrerer Assets unter Liquiditätsbeschränkung
Zusammenfassung
Dieses Paper erweitert das optimale Ausführungsframework von Almgren–Chriss um gemeinsam geltende Kapitalgrenzen beim Rebalancing mehrerer Assets. Es begrenzt die erwarteten kumulierten Barausgaben in jeder Handelsperiode, sodass ein Zeitplan während der gesamten Ausführung umsetzbar bleiben muss und nicht nur am Ende. Die Autoren formulieren das Problem als quadratisch beschränktes quadratisches Programm und zeigen, dass es sich unter milden Bedingungen als konvexes Optimierungsproblem darstellen lässt.
Synthetische Experimente deuten darauf hin, dass engere Liquiditätsgrenzen dazu führen, dass Assets zunächst verkauft und erst anschließend gekauft werden. In einer Out-of-Sample-agentenbasierten Marktsimulation senkt die Methode den maximalen Liquiditäts-Drawdown, während der Implementierungsfehlbetrag mit dem bestehender Strategien vergleichbar bleibt. Die Evidenz beschränkt sich auf die berichteten synthetischen und simulierten Szenarien; die Beschreibung belegt nicht, wie das Framework an Live-Märkten oder unter anderen Marktbedingungen abschneidet.
Kernaussagen
- Das Framework begrenzt den erwarteten kumulierten Liquiditätsverbrauch in jeder Ausführungsperiode.
- Das Mehr-Asset-Problem lässt sich als QCQP formulieren und unter milden Bedingungen konvexifizieren.
- Engere Liquiditätsbudgets begünstigen tendenziell Zeitpläne, bei denen zuerst verkauft wird.
- Die simulierte Bewertung berichtet einen niedrigeren maximalen Liquiditäts-Drawdown bei vergleichbarem Implementierungsfehlbetrag.
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Volltext
# Feasible Multi-Asset Optimal Execution under Cash Constraints # Feasible Multi-Asset Optimal Execution under Cash Constraints Optimal execution (OE) in multi-asset settings involves complex interactions across assets, particularly through shared capital constraints during portfolio rebalancing. While existing models capture cross-impact and portfolio-level dynamics, they largely overlook the role of explicit cash constraints along the execution trajectory. As a result, the feasibility of execution strategies under limited capital remains poorly understood. In this paper, we extend the classical Almgren-Chriss framework to incorporate intertemporal constraints on expected cash consumption, requiring that the expected cumulative cash spent does not exceed a prescribed budget at every trading period. We show that the resulting multi-asset OE problem can be equivalently formulated as a quadratically constrained quadratic program (QCQP), and further establish that it admits a convex representation under mild conditions. This provides a tractable framework for analyzing execution strategies under dynamic capital constraints. Through controlled synthetic experiments, we show that the proposed cash constraints qualitatively alter OE schedules toward cash-feasible sell-first executions as the constraints become tighter. Furthermore, evaluations in an out-of-sample agent-based market simulator demonstrate that our method substantially reduces peak cash drawdown while maintaining implementation shortfall comparable to existing execution strategies. Our results highlight the importance of explicitly modeling financial feasibility in multi-asset execution and provide a foundation for bridging theoretical OE models with practical capital constraints.
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