Exécution optimale lorsque le volume de trading requis est incertain

Résumé

Ce document étend le cadre d’exécution optimale d’Almgren–Chriss, qui suppose une quantité fixe à liquider, aux cas où le volume de trading requis est incertain et se précise à l’approche d’une échéance de livraison. Les marchés de l’électricité sont présentés comme un exemple de ce type de problème. Le trader doit adapter l’exécution à mesure que l’estimation évolue.

Le modèle proposé ajoute un terme de risque lié à l’incertitude sur la quantité à négocier. Il avance qu’un trader averse au risque peut bénéficier du report de certaines opérations, tout en arbitrant entre le risque de prix et celui d’une estimation imprécise du volume cible. Les stratégies statiques qui en résultent sont présentées comme un moyen d’éviter le coût de calcul de la programmation dynamique tout en conservant des performances compétitives. L’extrait ne fournit aucune comparaison numérique ni condition dans laquelle l’approche serait la plus performante ; son affirmation de performance ne peut donc être évaluée à partir du seul résumé.

Idées clés

• Le modèle adapte l’exécution optimale à une quantité cible qui demeure incertaine jusqu’à l’approche de la livraison.
• Le trader fait face à la fois au risque de prix et au risque de mal estimer le volume final.
• La stratégie proposée équilibre les opérations anticipées et tardives, l’aversion au risque favorisant certains reports.
• Les stratégies statiques assorties d’un terme de risque lié au volume visent à éviter la complexité de la programmation dynamique.

Étiquettes

# 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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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.