Exécution dynamique avec flux d’ordres de Poisson et à changements de régime

Résumé

Le document étudie l’exécution sur un horizon de liquidation fixe lorsque les contreparties arrivent de manière aléatoire et que l’objectif est de minimiser l’impact sur les prix. Il modélise les flux d’ordres entrants par un processus de Poisson et analyse les propriétés et le calcul de la stratégie d’exécution dynamique qui en résulte. Dans ce cadre, les décisions d’exécution dépendent d’occasions discrètes de négocier plutôt que de supposer que les contreparties sont disponibles en permanence.

Deux extensions sont envisagées : un processus de Poisson à changements de régime pleinement observé et un processus de Poisson composé modulé par une chaîne de Markov, dans lequel cette chaîne de Markov sous-jacente est cachée. L’article compare les trois cas de modèle et fournit des exemples de calcul. L’extrait ne rapporte pas les résultats numériques de ces exemples, ne précise pas l’étalonnage du marché et ne décrit pas les coûts de transaction au-delà de l’impact sur les prix ; il ne permet donc pas d’évaluer les performances sur les marchés réels.

Idées clés

• Le problème d’exécution porte sur un horizon de liquidation fini et vise à minimiser l’impact sur les prix.
• Les arrivées de contreparties sont d’abord modélisées par un processus de Poisson.
• Les extensions permettent des changements de régime observés ou des arrivées composées régies par une chaîne de Markov cachée.
• L’étude compare les propriétés et le calcul de la stratégie entre les trois modèles de flux d’ordres.
• Des exemples de calcul sont mentionnés, mais leurs résultats ne figurent pas dans l’extrait.

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# Optimal Trade Execution in Illiquid Markets


# Optimal Trade Execution in Illiquid Markets









We study optimal trade execution strategies in financial markets with discrete order flow. The agent has a finite liquidation horizon and must minimize price impact given a random number of incoming trade counterparties. Assuming that the order flow $N$ is given by a Poisson process, we give a full analysis of the properties and computation of the optimal dynamic execution strategy. Extensions, whereby (a) $N$ is a fully-observed regime-switching Poisson process; and (b) $N$ is a Markov-modulated compound Poisson process driven by a hidden Markov chain, are also considered. We derive and compare the properties of the three cases and illustrate our results with computational examples.

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Ce résumé a été rédigé par l’agent de recherche de Stratmill à partir de la source originale ; il n’en est pas une copie.