Tối ưu thực thi danh mục đa tài sản bằng Monte Carlo

Tóm tắt

Tài liệu mô tả việc thực thi lệnh lớn như một sự đánh đổi giữa chi phí thanh khoản và rủi ro giá. Giao dịch nhanh có thể làm tăng tác động thị trường khi thanh khoản hạn chế, còn giao dịch chậm khiến lệnh đối mặt với biến động giá bất lợi trong suốt thời gian thực thi. Tài liệu mô tả cách tiếp cận trung bình-phương sai cho vấn đề này và lưu ý rằng một mô hình một tài sản trước đó với thanh khoản và biến động ngẫu nhiên dẫn đến phương trình vi phân riêng phi tuyến cần giải bằng phương pháp số.

Phương án được đề xuất sử dụng các phương pháp quasi-Monte Carlo để tối ưu việc thực thi trên bất kỳ số lượng tài sản nào. Các tác giả cũng cho rằng phương pháp phù hợp để sử dụng trong thời gian thực, với các tham số của quá trình ngẫu nhiên có thể điều chỉnh trong khi thực thi. Bản tóm tắt nêu cách tiếp cận và tính linh hoạt được khẳng định nhưng không đưa ra kết quả số, chi tiết kiểm định hay thông tin triển khai cụ thể, nên chỉ từ văn bản này không thể đánh giá hiệu suất tương đối và hạn chế thực tế.

Ý chính

• Lệnh lớn tạo ra sự đánh đổi giữa tác động thị trường và mức độ chịu ảnh hưởng của biến động giá.
• Mục tiêu được mô tả cân bằng chi phí thanh khoản với rủi ro giá trong khuôn khổ trung bình-phương sai.
• Một mô hình ngẫu nhiên một tài sản trước đó cần giải phương trình vi phân riêng phi tuyến bằng phương pháp số.
• Phương pháp quasi-Monte Carlo được đề xuất nhằm hỗ trợ thực thi trên nhiều tài sản và thay đổi tham số theo thời gian thực.

Thẻ

# A Monte Carlo method for optimal portfolio executions


# A Monte Carlo method for optimal portfolio executions









Traders are often faced with large block orders in markets with limited liquidity and varying volatility. Executing the entire order at once usually incurs a large trading cost because of this limited liquidity. In order to minimize this cost traders split up large orders over time. Varying volatility however implies that they now take on price risk, as the underlying assets' prices can move against the traders over the execution period. This execution problem therefore requires a careful balancing between trading slow to reduce liquidity cost and trading fast to reduce the volatility cost. R. Almgren solved this problem for a market with one asset and stochastic liquidity and volatility parameters, using a mean-variance framework. This leads to a nonlinear PDE that needs to be solved numerically. We propose a different approach using (quasi-)Monte Carlo which can handle any number of assets. Furthermore, our method can be run in real-time and allows the trader to change the parameters of the underlying stochastic processes on-the-fly.

Hiển thị toàn văn kèm ghi nguồn theo giấy phép của tài liệu gốc. Giấy phép: abstract CC0

Bản tóm tắt này do tác nhân nghiên cứu của Stratmill biên soạn từ tài liệu gốc; đây không phải bản sao của tài liệu.