Оптимальное исполнение при неопределённом объёме торгов

Сводка

В документе подход Almgren–Chriss к оптимальному исполнению, предполагающий ликвидацию фиксированного объёма, расширяется на случаи, когда требуемый объём торгов неизвестен и проясняется по мере приближения срока поставки. В качестве примера такой задачи рассматриваются рынки электроэнергии. Трейдеру необходимо адаптировать исполнение по мере изменения оценки объёма.

В предложенной модели добавлен компонент риска, связанный с неопределённостью объёма торгов. Согласно модели, трейдер, избегающий риска, может выиграть от отсрочки части сделок, одновременно балансируя ценовой риск и риск ошибки в целевом объёме. Представленные статические стратегии призваны избежать вычислительных затрат динамического программирования и сохранить конкурентоспособную эффективность. Во фрагменте нет численных сравнений или условий, при которых подход работает лучше всего, поэтому по одному краткому описанию нельзя оценить заявление об эффективности.

Ключевые идеи

• Модель адаптирует оптимальное исполнение к целевому объёму, который остаётся неопределённым вплоть до приближения срока поставки.
• Трейдер сталкивается и с ценовым риском, и с риском неверной оценки итогового объёма.
• Предложенная стратегия балансирует ранние и поздние сделки; неприятие риска может склонять к отсрочке части сделок.
• Статические стратегии с компонентом риска объёма призваны избежать сложности динамического программирования.

Теги

# 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.

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.