Stackelberg-Handelsstrategien für schnelle und langsame Anleger

Zusammenfassung

Diese Arbeit modelliert die Interaktion zwischen einem langsamen institutionellen Anleger und einem Hochfrequenzhändler, deren gemeinsame Orders den Preis eines Vermögenswerts beeinflussen. Der schnellere Händler beobachtet ein preisprognostisches Signal häufiger, unterliegt aber regelmäßigen Bestandsbeschränkungen zum Tagesende. Ihre Entscheidungen werden als gekoppelte stochastische Kontrollprobleme dargestellt: Zuerst wird die Strategie des Hochfrequenzhändlers optimiert, anschließend die darauf reagierende Strategie des Instituts bestimmt.

Die Autoren charakterisieren ein mehrperiodiges Stackelberg-Gleichgewicht durch die Lösung einer Fredholm-Integralgleichung. Im resultierenden Modell kann der Hochfrequenzhändler in einer bestimmten Periode räuberisch oder kooperativ handeln, abhängig vom Verhältnis zwischen Orderflow-Effekten und dem Prognosesignal. Die Analyse ergibt außerdem, dass das Institut mehr verdient, wenn seine Strategie den Orderflow des Hochfrequenzhändlers berücksichtigt. Dies sind theoretische Ergebnisse des spezifizierten Spiels. Das Dokument enthält weder empirische Tests und Kalibrierung noch Belege dafür, dass die Strategien ihre Eigenschaften im Live-Handel beibehalten.

Kernaussagen

• Das Modell behandelt ein langsames Institut und einen Hochfrequenzhändler als strategische Akteure, deren Orders den Preis beeinflussen.
• Der schnellere Händler nutzt häufiger ein Prognosesignal und muss regelmäßige Bestandsbeschränkungen einhalten.
• Die optimale Strategie des Instituts berücksichtigt den signalabhängigen Orderflow des schnelleren Händlers.
• Die Gleichgewichtslösung lässt je nach Signal- und Orderflow-Effekten räuberisches oder kooperatives Verhalten zu.
• Das Ergebnis zur Rentabilität ist theoretisch und hängt von den Annahmen des Modells ab.

Schlagwörter

# Fast and Slow Optimal Trading with Exogenous Information


# Fast and Slow Optimal Trading with Exogenous Information









We consider a stochastic game between a slow institutional investor and a high-frequency trader who are trading a risky asset and their aggregated order-flow impacts the asset price. We model this system by means of two coupled stochastic control problems, in which the high-frequency trader exploits the available information on a price predicting signal more frequently, but is also subject to periodic "end of day" inventory constraints. We first derive the optimal strategy of the high-frequency trader given any admissible strategy of the institutional investor. Then, we solve the problem of the institutional investor given the optimal signal-adaptive strategy of the high-frequency trader, in terms of the resolvent of a Fredholm integral equation, thus establishing the unique multi-period Stackelberg equilibrium of the game. Our results provide an explicit solution to the game, which shows that the high-frequency trader can adopt either predatory or cooperative strategies in each period, depending on the tradeoff between the order-flow and the trading signal. We also show that the institutional investor's strategy is considerably more profitable when the order-flow of the high-frequency trader is taken into account in her trading strategy.

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