غیر یقینی ٹریڈنگ حجم میں بہترین عمل درآمد

خلاصہ

یہ دستاویز المگرین–کرس کے بہترین عمل درآمد کے فریم ورک کو، جو فروخت کے لیے مقررہ مقدار فرض کرتا ہے، ان حالات تک بڑھاتی ہے جہاں مطلوبہ ٹریڈنگ حجم غیر یقینی ہو اور ترسیل کی آخری تاریخ قریب آنے پر واضح ہوتا جائے۔ بجلی کی منڈیوں کو اس مسئلے کی ایک مثال کے طور پر پیش کیا گیا ہے۔ اندازہ وقت کے ساتھ بدلنے پر ٹریڈر کو عمل درآمد ڈھالنا پڑتا ہے۔

مجوزہ ماڈل ٹریڈ کی جانے والی مقدار کی غیر یقینی کے لیے خطرے کی ایک اصطلاح شامل کرتا ہے۔ اس کے مطابق خطرے سے گریز کرنے والے ٹریڈر کو بعض ٹریڈز مؤخر کرنے سے فائدہ ہو سکتا ہے، جبکہ اسے قیمت کے خطرے اور حجم کے غلط ہدف کے خطرے میں توازن بھی رکھنا ہوتا ہے۔ جامد حکمتِ عملیوں کو متحرک پروگرامنگ کے حسابی بوجھ سے بچنے اور ساتھ ہی مسابقتی کارکردگی برقرار رکھنے کا طریقہ بتایا گیا ہے۔ اقتباس میں عددی موازنہ یا بہترین کارکردگی کی شرائط نہیں، اس لیے صرف خلاصے سے کارکردگی کے دعوے کا جائزہ نہیں لیا جا سکتا۔

اہم خیالات

• ماڈل بہترین عمل درآمد کو ایسے ہدفی حجم کے مطابق ڈھالتا ہے جو ترسیل کے قریب آنے تک غیر یقینی رہتا ہے۔
• ٹریڈر کو قیمت کے خطرے اور آخری حجم کا غلط اندازہ لگنے، دونوں کا سامنا ہوتا ہے۔
• مجوزہ حکمتِ عملی ابتدائی اور تاخیری ٹریڈنگ میں توازن رکھتی ہے؛ خطرے سے گریز کچھ تاخیر کو ترجیح دیتا ہے۔
• حجم کے خطرے کی اصطلاح والی جامد حکمتِ عملیاں متحرک پروگرامنگ کی پیچیدگی سے بچنے کے لیے ہیں۔

ٹیگز

# 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.

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۔