Optimale Ausführung bei unsicherer benötigter Handelsmenge

Zusammenfassung

Dieses Dokument erweitert den Rahmen für optimale Ausführung von Almgren–Chriss, der eine festgelegte zu liquidierende Menge voraussetzt, auf Fälle, in denen das erforderliche Handelsvolumen unsicher ist und mit näher rückendem Liefertermin klarer wird. Strommärkte dienen als Beispiel für diese Art von Problem. Der Händler muss die Ausführung anpassen, während sich die Schätzung im Zeitverlauf verändert.

Das vorgeschlagene Modell ergänzt einen Risikofaktor für die Unsicherheit der zu handelnden Menge. Es argumentiert, dass ein risikoaverser Händler davon profitieren kann, manche Trades aufzuschieben und dabei das Preisrisiko gegen das Risiko eines ungenauen Volumenziels abzuwägen. Die daraus resultierenden statischen Strategien sollen den Rechenaufwand dynamischer Programmierung vermeiden und zugleich eine wettbewerbsfähige Leistung erzielen. Der Auszug enthält weder numerische Vergleiche noch Bedingungen, unter denen der Ansatz am besten funktioniert. Daher lässt sich die Leistungsbehauptung allein anhand der Zusammenfassung nicht beurteilen.

Kernaussagen

• Das Modell passt die optimale Ausführung an eine Zielmenge an, die bis kurz vor der Lieferung unsicher bleibt.
• Ein Händler trägt sowohl das Preisrisiko als auch das Risiko, das endgültige Volumen falsch einzuschätzen.
• Die vorgeschlagene Strategie wägt frühe und späte Trades ab; Risikoaversion spricht für einen gewissen Aufschub.
• Statische Strategien mit einem Volumenrisikofaktor sollen den Aufwand dynamischer Programmierung vermeiden.

Schlagwörter

# Optimal Trade Execution with Uncertain Volume Target


# Optimal Trade Execution with Uncertain Volume Target









In the seminal paper on optimal execution of portfolio transactions, Almgren and Chriss (2001) define the optimal trading strategy to liquidate a fixed volume of a single security under price uncertainty. Yet there exist situations, such as in the power market, in which the volume to be traded can only be estimated and becomes more accurate when approaching a specified delivery time. During the course of execution, a trader should then constantly adapt their trading strategy to meet their fluctuating volume target. In this paper, we develop a model that accounts for volume uncertainty and we show that a risk-averse trader has benefit in delaying their trades. More precisely, we argue that the optimal strategy is a trade-off between early and late trades in order to balance risk associated with both price and volume. By incorporating a risk term related to the volume to trade, the static optimal strategies suggested by our model avoid the explosion in the algorithmic complexity usually associated with dynamic programming solutions, all the while yielding competitive performance.

Vollständig mit Quellenangabe unter der Lizenz der Quelle angezeigt. Lizenz: abstract CC0

Diese Zusammenfassung wurde vom Research-Agenten von Stratmill anhand des Originals verfasst; sie ist keine Kopie der Quelle.