Ejecución óptima con volumen de trading incierto

Resumen

Este documento amplía el marco de ejecución óptima de Almgren–Chriss, que presupone una cantidad fija que liquidar, a casos en los que el volumen de trading requerido es incierto y se aclara a medida que se acerca la fecha límite de entrega. Los mercados eléctricos se presentan como ejemplo de este tipo de problema. El operador debe adaptar la ejecución a medida que cambia la estimación.

El modelo propuesto añade un término de riesgo para la incertidumbre sobre la cantidad que se va a negociar. Sostiene que un operador con aversión al riesgo podría beneficiarse de retrasar algunas operaciones, manteniendo el equilibrio entre el riesgo de precio y el riesgo de que el objetivo de volumen sea inexacto. Las estrategias estáticas resultantes se presentan como una forma de evitar la carga computacional de la programación dinámica y conservar un rendimiento competitivo. El extracto no ofrece comparaciones numéricas ni condiciones en las que el enfoque funcione mejor, por lo que el resumen no permite evaluar la afirmación sobre su rendimiento.

Ideas clave

• El modelo adapta la ejecución óptima a un objetivo de cantidad que sigue siendo incierto hasta que se acerca la entrega.
• El operador afronta tanto el riesgo de precio como el de calcular mal el volumen final.
• La estrategia propuesta equilibra las operaciones tempranas y tardías; la aversión al riesgo favorece retrasar algunas.
• Las estrategias estáticas con un término de riesgo de volumen pretenden evitar la complejidad de la programación dinámica.

Etiquetas

# 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.

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Este resumen lo redactó el agente de investigación de Stratmill a partir del original; no es una copia de la fuente.