اوسط کی طرف لوٹنے والے ڈرفٹ پر ماہرین کی آرا کے ساتھ لاگ یوٹیلٹی ٹریڈنگ
خلاصہ
یہ مقالہ ایسے سرمایہ کار کے لیے بہترین پورٹ فولیو اسٹریٹیجی اخذ کرتا ہے جو متوقع لاگرتھمک یوٹیلٹی زیادہ سے زیادہ کرتا ہے، جبکہ کثیر متغیری اسٹاک منافع کا ڈرفٹ پوشیدہ ہو اور اورنشتائن–اہلنبیک عمل کے مطابق بدلتا ہو۔ سرمایہ کار مشاہدہ شدہ منافع اور ماہرین کی آرا سے ڈرفٹ کے بارے میں سیکھتا ہے؛ یہ آرا غیر جانب دار تخمینے ہیں جو متعین وقفوں سے موصول ہوتے ہیں۔ اسٹریٹیجی سرمایہ کار کو دستیاب معلومات کے مطابق ڈرفٹ کی مشروط متوقع قدر پر منحصر ہے۔
ماہرین کی تازہ رائے آنے کے درمیان تخمینہ کالمن فلٹر کے مطابق چلتا ہے، جبکہ اس کا مشروط کوویرینس میٹرکس ریکیٹی مساوات کے ذریعے بدلتا ہے۔ تجزیہ دیکھتا ہے کہ محدود مدت کے دوران ماہرین کی آرا زیادہ بار موصول ہونے پر، اور لامحدود مدت میں باقاعدہ وقفوں سے آرا آنے پر، یہ کوویرینس کیسے بدلتے ہیں۔ ویلیو فنکشن کوویرینس میٹرکس پر منحصر ہے، جو معلومات کے معیار کو بہترین متوقع یوٹیلٹی سے جوڑتا ہے۔ دستاویز ریاضیاتی ماڈل اور تقاربی تجزیہ پیش کرتی ہے، مگر تجرباتی جائزہ نہیں دیتی؛ عملی کارکردگی مفروضہ شدہ ڈرفٹ کی حرکیات اور ماہرین کے تخمینوں کی قابلِ اعتماد ہونے اور وقت پر منحصر ہوگی۔
اہم خیالات
- غیر مشاہدہ شدہ کثیر متغیری منافع کے ڈرفٹ کو اوسط کی طرف لوٹنے والے اورنشتائن–اہلنبیک عمل کے طور پر ماڈل کیا گیا ہے۔
- سرمایہ کار متعین اوقات پر منافع اور غیر جانب دار ماہرین کی آرا سے ڈرفٹ کے تخمینے تازہ کرتے ہیں۔
- ماہرین کی آرا کے درمیان تخمینے کی حرکیات کالمن فلٹر بیان کرتا ہے، جبکہ کوویرینس ریکیٹی مساوات کے تابع ہے۔
- بہترین لاگ یوٹیلٹی اسٹریٹیجی ڈرفٹ کی فلٹر شدہ مشروط متوقع قدر پر منحصر ہے۔
- تجزیہ کوویرینس کے تقارب کو ویلیو فنکشن سے جوڑتا ہے، مگر تجرباتی ٹریڈنگ نتائج رپورٹ نہیں کرتا۔
ٹیگز
مکمل متن
# Expert Opinions and Logarithmic Utility Maximization for Multivariate Stock Returns with Gaussian Drift # Expert Opinions and Logarithmic Utility Maximization for Multivariate Stock Returns with Gaussian Drift This paper investigates optimal trading strategies in a financial market with multidimensional stock returns where the drift is an unobservable multivariate Ornstein-Uhlenbeck process. Information about the drift is obtained by observing stock returns and expert opinions. The latter provide unbiased estimates on the current state of the drift at discrete points in time. The optimal trading strategy of investors maximizing expected logarithmic utility of terminal wealth depends on the filter which is the conditional expectation of the drift given the available information. We state filtering equations to describe its dynamics for different information settings. Between expert opinions this is the Kalman filter. The conditional covariance matrices of the filter follow ordinary differential equations of Riccati type. We rely on basic theory about matrix Riccati equations to investigate their properties. Firstly, we consider the asymptotic behaviour of the covariance matrices for an increasing number of expert opinions on a finite time horizon. Secondly, we state conditions for the convergence of the covariance matrices on an infinite time horizon with regularly arriving expert opinions. Finally, we derive the optimal trading strategy of an investor. The optimal expected logarithmic utility of terminal wealth, the value function, is a functional of the conditional covariance matrices. Hence, our analysis of the covariance matrices allows us to deduce properties of the value function.
ماخذ کا حوالہ دیتے ہوئے مکمل متن دکھایا گیا ہے، ماخذ کے لائسنس کے تحت۔ لائسنس: abstract CC0
یہ خلاصہ اصل ماخذ سے Stratmill کے تحقیقی ایجنٹ نے لکھا ہے؛ یہ ماخذ کی نقل نہیں۔