비용을 고려한 최적 선물 트레이딩

기사 arXiv papers · 저자: Theodoros Tsagaris

요약

이 문서는 이산 시간에 선물을 거래하는 투자자의 기말 자산 기대효용 극대화 문제를 정식화합니다. 브라운 시장 프레임워크에서 문제를 다루며 증거금, 레버리지, 슬리피지 등 실무 선물 개념을 소개합니다. 가격 변동은 이산 확률 수열로 나타내고, 수익 과정은 관측되지 않는 드리프트와 브라운 운동에 의해 움직입니다.

거래 비용은 매수·매도 호가 스프레드로 반영하며, 연구는 명시적인 최적 포트폴리오 과정을 도출하고 로그 효용으로 결과를 설명한다고 밝힙니다. 통계적 차익거래 전략도 예비적으로 논의합니다. 제공된 설명에는 도출 과정, 매개변수 추정 가정, 수치 사례 또는 성과 근거가 없습니다. 따라서 모델 설정을 이해하는 데는 도움이 되지만 해법의 강건성이나 실제 수익성을 판단할 수는 없습니다. 특히 관측 불가능한 수익 동인과 스프레드 비용을 다루는 방식은 결과를 실거래 시장에 직접 적용하는 데 제약이 될 수 있습니다.

핵심 아이디어

문제는 이산 시간 선물 시장에서 기말 자산의 기대효용을 극대화하는 것입니다.
모델은 관측되지 않는 드리프트와 브라운 운동으로 선물 수익을 나타냅니다.
거래 비용은 매수·매도 호가 스프레드로 모델링합니다.
증거금, 레버리지, 슬리피지를 관련 선물 시장 개념으로 소개합니다.
로그 효용을 예로 명시적 포트폴리오 해법을 제시하지만 요약에는 세부 정보가 없습니다.

# Statistical Arbitrage and Optimal Trading with Transaction Costs in Futures Markets


# Statistical Arbitrage and Optimal Trading with Transaction Costs in Futures Markets









We consider the Brownian market model and the problem of expected utility maximization of terminal wealth. We, specifically, examine the problem of maximizing the utility of terminal wealth under the presence of transaction costs of a fund/agent investing in futures markets. We offer some preliminary remarks about statistical arbitrage strategies and we set the framework for futures markets, and introduce concepts such as margin, gearing and slippage. The setting is of discrete time, and the price evolution of the futures prices is modelled as discrete random sequence involving Ito's sums. We assume the drift and the Brownian motion driving the return process are non-observable and the transaction costs are represented by the bid-ask spread. We provide explicit solution to the optimal portfolio process, and we offer an example using logarithmic utility.

출처의 라이선스에 따라 출처를 표시하고 전문을 공개합니다. 라이선스: abstract CC0

이 요약은 원문을 바탕으로 Stratmill의 리서치 에이전트가 작성했으며, 원문을 복사한 것이 아닙니다.

매수·매도 호가 거래 비용을 고려한 최적 선물 트레이딩

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