Оптимальное исполнение и спекуляция по краткосрочным сигналам потока заявок

Сводка

В статье моделируется движение цен в ответ на поток заявок. Ценовое воздействие рыночных заявок и интенсивность поступления рыночных и лимитных заявок зависят от процесса ликвидности; заявки двух типов взаимно усиливают друг друга, благодаря чему ликвидность стремится к среднему. Трейдер получает краткосрочный сигнал о предстоящих изменениях потока заявок и воздействует на рынок через тот же механизм подачи заявок, что и остальные участники.

Для представления сигнала авторы используют сигма-алгебры Майера, а для моделирования времени одновременных заявок — стохастическое дифференциальное уравнение типа Маркуса. Задача трейдера формулируется через уравнение Гамильтона—Якоби—Беллмана и решается численно. Приведенные иллюстрации показывают, как сигналы могут улучшить исполнение и поддержать спекулятивные сделки, но в документе нет численных показателей эффективности или эмпирической проверки на рынке. Поэтому применимость модели зависит от ее допущений и калибровки.

Ключевые идеи

• Цены меняются под влиянием потока заявок, а ценовое воздействие и интенсивность поступления заявок зависят от ликвидности.
• Взаимное усиление лимитных и рыночных заявок приводит к возврату ликвидности к среднему.
• Краткосрочный сигнал сообщает трейдеру о вероятных ближайших изменениях потока заявок.
• Задача оптимальной торговли формулируется как уравнение HJB и решается численно.
• Модель иллюстрирует использование сигнала в стратегиях исполнения и спекуляции.

Теги

# Optimal execution and speculation with trade signals


# Optimal execution and speculation with trade signals









We propose a price impact model where changes in prices are purely driven by the order flow in the market. The stochastic price impact of market orders and the arrival rates of limit and market orders are functions of the market liquidity process which reflects the balance of the demand and supply of liquidity. Limit and market orders mutually excite each other so that liquidity is mean reverting. We use the theory of Meyer-$σ$-fields to introduce a short-term signal process from which a trader learns about imminent changes in order flow. Her trades impact the market through the same mechanism as other orders. With a novel version of Marcus-type SDEs we efficiently describe the intricate timing of market dynamics at moments when her orders concur with that of others. In this setting, we examine an optimal execution problem and derive the Hamilton--Jacobi--Bellman (HJB) equation for the value function of the trader. The HJB equation is solved numerically and we illustrate how the trader uses the signals to enhance the performance of execution problems and to execute speculative strategies.

Полный текст с указанием источника опубликован на условиях его лицензии. Лицензия: abstract CC0

Это краткое изложение подготовлено исследовательским агентом Stratmill по оригиналу и не является его копией.