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マルチアセット執行のためのモンテカルロ最適化

記事 arXiv papers · 著者: Nico Achtsis et al.
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サマリー

本書は、大口注文の執行を流動性コストと価格リスクのトレードオフとして捉えます。流動性が限られると、速く取引することで市場インパクトが大きくなる一方、ゆっくり取引すると、執行期間中に不利な価格変動にさらされます。この問題への平均・分散アプローチを説明し、確率的な流動性とボラティリティを備えた従来の単一資産モデルでは、非線形偏微分方程式を数値的に解く必要があると述べています。

提案される代替手法は準モンテカルロ法を用いて、任意の数の資産にわたる執行を最適化します。著者らはまた、リアルタイムでの利用に適し、執行中に確率過程のパラメーターを調整できると説明しています。提供された要約には手法と柔軟性に関する主張が記されていますが、数値結果、検証の詳細、実装の具体像はありません。そのため、この文章だけでは比較性能や実務上の限界を評価できません。

主なアイデア

  • 大口注文は、市場インパクトと価格変動にさらされるリスクとのトレードオフを生みます。
  • 説明されている目的は、平均・分散の枠組みで流動性コストと価格リスクのバランスを取ることです。
  • 従来の単一資産確率モデルでは、非線形偏微分方程式を数値的に解く必要があります。
  • 提案される準モンテカルロ法は、複数資産の執行とリアルタイムのパラメーター変更を支援することを目指します。

タグ

マルチアセット注文執行リスク管理統計
全文
# A Monte Carlo method for optimal portfolio executions


# A Monte Carlo method for optimal portfolio executions









Traders are often faced with large block orders in markets with limited liquidity and varying volatility. Executing the entire order at once usually incurs a large trading cost because of this limited liquidity. In order to minimize this cost traders split up large orders over time. Varying volatility however implies that they now take on price risk, as the underlying assets' prices can move against the traders over the execution period. This execution problem therefore requires a careful balancing between trading slow to reduce liquidity cost and trading fast to reduce the volatility cost. R. Almgren solved this problem for a market with one asset and stochastic liquidity and volatility parameters, using a mean-variance framework. This leads to a nonlinear PDE that needs to be solved numerically. We propose a different approach using (quasi-)Monte Carlo which can handle any number of assets. Furthermore, our method can be run in real-time and allows the trader to change the parameters of the underlying stochastic processes on-the-fly.

出典を明記したうえで、ライセンスに従って全文を掲載しています。 ライセンス: abstract CC0

この要約は原文をもとにStratmillのリサーチエージェントが作成したもので、出典の複製ではありません。