Khớp lệnh tối ưu khi khối lượng cần giao dịch chưa chắc chắn

Tóm tắt

Tài liệu mở rộng mô hình khớp lệnh tối ưu Almgren–Chriss, vốn giả định khối lượng cần thanh lý là cố định, sang các trường hợp khối lượng cần giao dịch chưa chắc chắn và chỉ rõ hơn khi thời hạn giao hàng đến gần. Thị trường điện được đưa ra làm ví dụ cho dạng bài toán này. Nhà giao dịch phải điều chỉnh cách thực hiện khi ước tính thay đổi theo thời gian.

Mô hình đề xuất bổ sung một thành phần rủi ro cho sự bất định về khối lượng cần giao dịch. Mô hình cho rằng nhà giao dịch ngại rủi ro có thể hưởng lợi khi trì hoãn một số giao dịch, đồng thời vẫn cân bằng rủi ro giá với rủi ro ước tính sai mục tiêu khối lượng. Các chiến lược tĩnh thu được được trình bày như một cách tránh gánh nặng tính toán của quy hoạch động mà vẫn duy trì hiệu suất cạnh tranh. Phần trích dẫn không đưa ra so sánh bằng số hoặc điều kiện mà cách tiếp cận hoạt động tốt nhất, nên chỉ từ bản tóm tắt này không thể đánh giá khẳng định về hiệu suất.

Ý chính

• Mô hình điều chỉnh khớp lệnh tối ưu cho mục tiêu khối lượng vẫn còn bất định cho đến gần thời điểm giao hàng.
• Nhà giao dịch đối mặt với cả rủi ro giá lẫn rủi ro ước tính sai khối lượng cuối cùng.
• Chiến lược đề xuất cân bằng giao dịch sớm và muộn; thái độ ngại rủi ro có thể khiến một phần giao dịch được trì hoãn.
• Chiến lược tĩnh có thêm thành phần rủi ro khối lượng nhằm tránh độ phức tạp của quy hoạch động.

Thẻ

# 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.

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.