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동적 주문 흐름 불균형과 트레이딩 기간을 고려한 최적 실행

기사 arXiv papers · 저자: Kyle Bechler et al.
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요약

이 논문은 즉각적인 가격 충격과 트레이더가 주문 흐름 불균형에 미치는 영향에서 비롯되는 정보 비용을 모두 고려하는 최적 실행 모델을 개발한다. 주문 흐름 불균형은 현재 시장 흐름의 방향을 나타내므로, 트레이더의 주문이 현 시장 상황과 같은 방향인지 반대 방향인지 모델에 반영한다. 이러한 비용 사이의 균형을 찾는 연속시간 확률 제어 문제로 실행을 정식화하며, 주문 흐름의 변화에 따라 트레이딩 기간을 동적으로 조정할 수 있게 한다.

저자들은 먼저 무한 기간 정식화를 제시한 뒤, 가격 충격과 실행 기간을 순차적으로 최적화하는 다루기 쉬운 근사 방식을 살펴본다. 특히 이동 지평선 방식의 근사 결과가 매우 정확하고 Almgren–Chriss 프레임워크와 관련이 있다고 보고한다. 논의에서는 주문 흐름의 실증적 특성과 실행 기간을 다룬 기존 연구와의 연결도 다룬다. 제공된 설명에는 데이터셋, 오차 지표, 구체적인 시장 상황이 없어 저자의 설명을 넘어 정확성을 평가할 수 없다.

핵심 아이디어

  • 실행 목표는 즉각적인 가격 충격과 주문 흐름 불균형에 따른 정보 비용 사이의 균형을 찾는다.
  • 트레이더의 주문이 현재 주문 흐름과 같은 방향인지 반대 방향인지 모델에 반영한다.
  • 시장 상황에 따라 트레이딩 기간이 바뀔 수 있다.
  • 이동 지평선 접근법을 포함한 다루기 쉬운 근사 방식은 가격 충격과 기간을 순차적으로 최적화한다.
  • 저자들은 모델을 Almgren–Chriss와 연결하고 주문 흐름의 실증적 특성을 논의하지만, 제공된 설명에는 정량적 근거가 없다.

태그

주문 집행시장 미시구조통계
전문
# Optimal Execution with Dynamic Order Flow Imbalance


# Optimal Execution with Dynamic Order Flow Imbalance









We examine optimal execution models that take into account both market microstructure impact and informational costs. Informational footprint is related to order flow and is represented by the trader's influence on the flow imbalance process, while microstructure influence is captured by instantaneous price impact. We propose a continuous-time stochastic control problem that balances between these two costs. Incorporating order flow imbalance leads to the consideration of the current market state and specifically whether one's orders lean with or against the prevailing order flow, key components often ignored by execution models in the literature. In particular, to react to changing order flow, we endogenize the trading horizon $T$. After developing the general indefinite-horizon formulation, we investigate several tractable approximations that sequentially optimize over price impact and over $T$. These approximations, especially a dynamic version based on receding horizon control, are shown to be very accurate and connect to the prevailing Almgren-Chriss framework. We also discuss features of empirical order flow and links between our model and "Optimal Execution Horizon" by Easley et al (Mathematical Finance, 2013).

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