Optimal Trading Strategie

Strategie di Trading ottimali: approcci quantitativi per la gestione del mercato dell'impatto e del rischio Trading Le decisioni che i professionisti di investimento e gestori di fondi fare avere un impatto diretto sul ritorno degli investitori. Purtroppo, le migliori metodologie di implementazione non sono ampiamente diffusi in tutta la comunità professionale, compromettendo la bestMore Le decisioni che i professionisti di investimento e gestori di fondi fare avere un impatto diretto sul ritorno degli investitori. Purtroppo, le migliori metodologie di implementazione non sono ampiamente diffusi in tutta la comunità professionale, compromettendo migliore interesse dei fondi, i loro dirigenti, e in ultima analisi, il singolo investitore. Ma ora c'è una strategia che permette ai professionisti di prendere decisioni migliori. Questo prezioso risposte di riferimento domande cruciali quali: Come faccio a confrontare strategie Devo scambiare in modo aggressivo o passivamente Come faccio a stimare i costi di negoziazione, Fetta un ordine, e misurare le prestazioni e decine di altri. Strategie di Trading ottimale è il primo libro per fornire ai professionisti la metodologia e la struttura di cui hanno bisogno per prendere decisioni di implementazione colti sulla base degli obiettivi e gli obiettivi dei fondi da loro gestiti ei clienti che servono. Meno ottenere una copia Amici recensioni per vedere che cosa i vostri amici hanno pensato di questo libro, si prega di registrarsi. strategia di trading ReviewsOptimal Comunità e supplydemand dinamiche Anna A. Obizhaeva a. 1., Jiang Wang b. c. d. . un Robert H. Smith School of Business, University of Maryland, 4428 Van Munching Hall, College Park, MD 20742, USA b Sloan School of Management, MIT, 100 Main Street, Cambridge, MA 02142, Stati Uniti d'America c CAFR, Cina d NBER, USA Ricevuto 28 luglio 2012, disponibile on-line 12 settembre 2012In questo articolo, studiamo come il supplydemand intertemporale di una sicurezza interessa strategia di trading. Sviluppiamo un quadro generale per un mercato del libro ordine limite di cogliere le dinamiche di supplydemand. Abbiamo dimostrato che la strategia ottimale per eseguire un ordine non dipende dalle proprietà statiche di supplydemand quali bidndashask diffusione e profondità del mercato, che dipende dalle loro proprietà dinamiche, come resilienza: la velocità alla quale supplydemand recupera per il regime permanente dopo un commercio . In generale, la strategia ottimale è piuttosto complessa, mescolando grandi e piccoli commerci, e può costo di esecuzione notevolmente inferiore. Grandi operazioni rimuovere la liquidità esistente per attirare nuova liquidità, mentre i piccoli commerci permettono al trader di assorbire ulteriormente qualsiasi flusso di liquidità in entrata. Liquidità degli scambi esecuzione degli ordini ottimale ordine con limite di libro Classificazione JEL 1. Introduzione Il supplydemand dei titoli finanziari è, in generale, non è perfettamente elastico. 2 Quale strategia di trading è ottimale in un mercato con supplydemand limitato o liquidità che modo i diversi aspetti della supplydemand influenzano la strategia ottimale Come significativi risparmi sui costi sono dai commercianti strategia di trading ottimali faccia queste domande ogni volta che essi commercio. Le risposte a queste domande sono quindi essenziali per la nostra comprensione di come i partecipanti al mercato si comportano, come la liquidità è fornito e consumato, come influisce prezzi dei titoli, e più in generale, di come funzionano i mercati dei valori mobiliari. Ci avviciniamo a questo problema, concentrandosi sulla strategia ottimale di un commerciante che deve eseguire un ordine in un determinato periodo di tempo. 3 Questo problema è indicato anche come il problema esecuzione ottimale. 4 impieghi precedenti ha fornito preziose informazioni su come liquidità influenza il comportamento commerciale degli operatori di mercato (ad esempio Bertsimas e Lo, 1998. Almgren e Chriss 1999 xA0andxA0Huberman e Stanzl, 2005). Questa letteratura tende a vedere supplydemand come un oggetto statico quando si analizza il loro effetto sulle strategie di trading ottimali. In particolare, descrive la domanda o la fornitura di un titolo di fronte ad un'ampia commercio (a seconda del segno) specificando una funzione di prezzo istantanea impatto (cioè un calendario demandsupply tempo-insensitive). Liquidità è, tuttavia, dinamico per sua natura. Il nostro contributo è quello di dimostrare che è le proprietà dinamiche di supplydemand come la sua evoluzione nel tempo dopo commerci, piuttosto che le sue proprietà statiche, come la diffusione e la profondità, che sono centrali per il costo delle negoziazioni e la progettazione di strategia ottimale. Vi proponiamo un quadro generale per modellare la dinamica di supplydemand. Consideriamo un mercato portafoglio ordini limite, in cui il supplydemand di un titolo è rappresentato dagli ordini limite pubblicati sul ldquobookrdquo e il commercio si verifica quando acquisto e in vendita partita. Descriviamo la forma del portafoglio ordini limite e soprattutto come si evolve nel corso del tempo per catturare la natura intertemporale di supplydemand che una grande trader deve affrontare. Abbiamo scelto di concentrarsi sul mercato portafoglio ordini limite solo per convenienza. Il nostro obiettivo principale è quello di dimostrare l'importanza delle dinamiche supplydemand nel determinare la strategia di trading ottimale, e le nostre conclusioni principali restano applicabili ad altre strutture di mercato. Il nostro modello incorpora esplicitamente tre caratteristiche fondamentali di liquidità documentati empiricamente: spread bidndashask, profondità del mercato, e la resilienza. Le prime due caratteristiche mdash bidndashask diffusione e la profondità del mercato mdash cogliere gli aspetti statici di liquidità. Esse sono legate alla forma del portafoglio ordini limite, che determina quanto l'attuale prezzo si muove in risposta ad un commercio. Bidndashask diffusione e la profondità del mercato, pertanto sono fondamentali per determinare il costo dell'operazione è che il commerciante è soggetto al momento l'esecuzione dei suoi commerci istantaneamente. La terza caratteristica mdash resilienza mdash riflette l'aspetto dinamico della liquidità. La resilienza è correlato al modo in futuro limit-order book si evolve in risposta al commercio corrente. Partiamo dal presupposto che l'impatto prezzo iniziale dissipa gradualmente nel tempo come nuovi fornitori di liquidità intervenire per ricostituire il libro. I più lontano le quotazioni attuali sono da livelli di stato stazionario, i fornitori di liquidità più aggressivi inviare nuovi ordini. Abbiamo dimostrato che la strategia ottimale dipende in modo cruciale dalle proprietà dinamiche del portafoglio ordini limite. La strategia consiste di un commercio iniziale grande, seguito da una sequenza di piccoli commerci, e un commercio discreta finale per completare l'ordine. La combinazione di grandi e piccoli mestieri per la strategia di esecuzione ottimale è in netto contrasto con le semplici strategie di suddivisione di un ordine in modo uniforme in piccoli commerci, come suggerito in studi precedenti (ad esempio Bertsimas e Lo 1998 xA0andxA0Almgren e Chriss, 1999). L'intuizione dietro il tipo di commercio complesso è semplice. Il commercio iniziale di grandi dimensioni ha lo scopo di spingere il portafoglio ordini limite di distanza dal suo stato stazionario al fine di ottenere nuove fornitori di liquidità. La dimensione del grande commercio è scelto in modo ottimale per disegnare numero sufficiente di ordini mentre non incorrere in costi troppo elevati transazione. I successivi piccoli commerci poi far fuori gli ordini in arrivo e mantenere l'afflusso a prezzi desiderabili. Un commercio discreto finale finisce qualsiasi ordine che rimane alla fine dell'orizzonte di trading, quando il futuro demandsupply non è più di preoccupazione. Sorprendentemente, la strategia ottimale e il risparmio dipendono principalmente le proprietà dinamiche del supplydemand e non è molto sensibile alle loro proprietà statiche descritte da istantanea funzione di prezzo-impatto, che è stato al centro principale di lavoro precedente. In particolare, la velocità con cui il libro ordine limite si ricostruisce dopo essere stato colpito da un commercio, vale a dire la capacità di tenuta del libro o il suo tasso Replenish, svolge un ruolo critico nel determinare la strategia di esecuzione ottimale e il costo si salva. Inoltre, troviamo che il risparmio sui costi della strategia di esecuzione ottimale possono essere notevoli. Come esempio, si consideri l'esecuzione di un ordine di dimensioni 20 volte la profondità mercato entro un orizzonte di un giorno. Sotto la formulazione di funzione supplydemand statica in Bertsimas e Lo (1998) e Almgren e Chriss (1999). la strategia proposta è diffondere l'ordine uniformemente nel tempo. Tuttavia, quando si prende in considerazione le dinamiche di supplydemand, in particolare il primo tempo per il libro limite per recuperare dopo essere stato colpito da traffici, il costo esecuzione dell'ordine sotto la strategia ottimale è inferiore alla strategia ancora. Ad esempio, se il tempo di dimezzamento per il libro di recuperare è 0,90 minuti, che è relativamente breve, il risparmio è 0.33. Diventa 1.88 quando l'emivita di recupero è 5,40 minuti e 7.41 quando l'emivita di recupero è 27.03 minuti. Chiaramente, risparmio sui costi aumentano e diventano sostanziale quando il tempo aumenta libri di recupero. Molti autori hanno studiato il problema di esecuzione ottimale dell'ordine. Ad esempio, Bertsimas e Lo (1998) propongono una funzione di impatto prezzo lineare e risolvere per la strategia di esecuzione ottimale per minimizzare il costo previsto di realizzare l'ordine. Almgren e Chriss 1999 xA0andxA0Almgren e Chriss 2000 comprendono considerazioni di rischio in un contesto simile. 5 Lo schema utilizzato in questi studi si basa su funzioni di impatto prezzo statico ad una serie di tempi di negoziazione fisse. Fissaggio tempi di negoziazione è chiaramente indesiderabile perché il momento degli scambi è una variabile scelta importante e deve essere determinato in modo ottimale. Ancora più importante, le funzioni di impatto prezzo statico pre-specificati non riescono a cogliere la natura intertemporale di supplydemand. Essi ignorano come il percorso dei mestieri influenza l'evoluzione futura del libro. Ad esempio, Bertsimas e Lo (1998) assumono una funzione di impatto prezzo statico lineare. Di conseguenza, l'impatto globale prezzo di una sequenza di scambi dipende solo dalla loro dimensione totale ed è indipendente dalla loro distribuzione nel tempo. Inoltre, il costo di esecuzione diventa strategia indipendente quando mestieri più frequenti sono ammessi. Almgren e Chriss 1999 xA0andxA0Almgren e Chriss, 2000 e Huberman e Stanzl (2005) introducono un impatto temporaneo dei prezzi come una modificazione, che dipende dal ritmo degli scambi. impatto temporaneo dei prezzi aggiunge un elemento dinamico per la funzione di impatto prezzo penalizzando commerci veloci. Questo approccio, tuttavia, limita la strategia di esecuzione di traffici continui, che in generale è sub-ottimale. Ciò che l'analisi precedente non cattura pienamente è come liquidità riempie sul mercato, così come il modo in cui interagisce con i commerci. Il nostro quadro descrive esplicitamente questo processo modellando direttamente le dinamiche del libro in un mercato portafoglio ordini limite, che, come si vedrà, è fondamentale nel determinare la strategia di esecuzione ottimale. 6 Oltre alla prova empirica, il comportamento dinamico del libro cerchiamo di cattura è anche coerente con i modelli di equilibrio dei mercati portafoglio ordini limite. L'idea di liquidità viene consumato da un mestiere e poi rifornito come fornitori di liquidità supplementari tentativo di trarre vantaggio è dietro la maggior parte di questi modelli. Ad esempio, Foucault (1999). Foucault, Kadan, e Kandel (2005). e Goettler, Parlour, e Rajan (2005) costruire modelli teorici di mercati del libro limite di ordine, che presentano livelli diversi, ma finiti di resilienza in equilibrio, a seconda delle caratteristiche dei partecipanti al mercato. 7 Il livello di resilienza riflette la quantità di liquidità nascosta nel mercato. Il nostro quadro permette di cogliere questo aspetto dinamico della supplydemand in modo flessibile e di esaminare la strategia di esecuzione ottimale in Strategie di Trading conditions. Optimal mercato più realistico per Ito diffusione Processi William Karel Bertram ITG Australia Limited Physica A: Meccanica Statistica e le sue applicazioni , Vol. . 388, pp 2865-2873, 2009 Abstract: In questo articolo vi presentiamo un metodo per determinare strategie di trading ottimali per processi di diffusione Ito. Inquadrando il problema in termini del primo tempo di passaggio per il processo di deriviamo funzioni di distribuzione e densità per la lunghezza commercio e utilizzare queste funzioni per calcolare la frequenza di trading previsto per la strategia. Il valore atteso e la varianza del tasso di profitto si ottengono come funzioni del ritorno per il commercio e la frequenza di trading. Presentiamo due misure di prelievo commercio che può essere utilizzato come vincoli per determinare una strategia ottimale. La strategia ottimale viene calcolato per il processo di Ornstein-Uhlenbeck massimizzando il tasso atteso di profitto. Numero di pagine in PDF file: 17 Parole chiave: Econofisica, processi stocastici, Passage Tempo Classificazione JEL: C6, C0 Data di pubblicazione: 2 apr 2009 Ultima revisione: 11 maggio 2009 Consigliato Citation Bertram, William Karel, Strategie di Trading ottimale per Ito Diffusione Processi. Physica A: Meccanica Statistica e le sue applicazioni, Vol. 388, pp 2865-2873, 2009. Disponibile all'indirizzo SSRN:. Ssrnabstract1371903 Informazioni di contatto William Karel Bertram (Contact Author) Le persone che hanno scaricato questo documento scaricato anche: 1. software analitico per la ottimale statistica Arbitrage Trading Di William Bertram 2. Momentum assoluta: A semplice regola-Based Strategy e Universal trend-following Overlay By Gary Antonacci 3. Rassegna di arbitraggio statistico, cointegrazione, e multivariata Ornstein-Uhlenbeck da Attilio Meucci Le persone che hanno scaricato questo documento scaricato anche: 1. software analitico per la ottimale statistica Arbitrage Trading di William Bertram 2. Momentum assoluta: una semplice strategia basata su regole e Universal trend-following Overlay By Gary Antonacci 3. Rassegna di arbitraggio statistico, cointegrazione, e multivariata Ornstein-Uhlenbeck da Attilio Meucci 5. Demystifying Time-Series Strategie Momentum: stimatori di volatilità, regole di negoziazione e a coppie correlazioni da Nick Baltas e Robert Kosowski 6. Esercizi di rischio avanzata e Portfolio Management (ARPM) con le soluzioni e Codice da Attilio Meucci 7. Trading ad alta frequenza ed i creatori New-mercato da Albert J. Menkveld 8. non Modello - Stationary per Statistical Arbitrage Trading di William Bertram 10. Pairs Trading analitici base di diverse ipotesi sulla diffusione e Ratio Dynamics da Ian Gregory. strategie di trading Ewald. Optimal-Oliver cristiane per processi di diffusione Itocirc In questo articolo presentiamo un metodo per determinare strategie di trading ottimali per processi di diffusione Itocirc. Inquadrando il problema in termini del primo tempo di passaggio per il processo di deriviamo funzioni di distribuzione e densità per la lunghezza commercio e utilizzare queste funzioni per calcolare la frequenza di trading previsto per la strategia. Il valore atteso e la varianza del tasso di profitto si ottengono come funzioni del ritorno per il commercio e la frequenza di trading. Presentiamo due misure di prelievo commercio che può essere utilizzato come vincoli per determinare una strategia ottimale. La strategia ottimale è calcolato per il processo OrnsteinndashUhlenbeck massimizzando il tasso atteso di profitto. Econofisica stocastico elabora la prima volta passaggio Copyright 2009 Elsevier copia B. V. Tutti i diritti riservati. I cookie vengono utilizzati da questo sito. Per ulteriori informazioni, visitare la pagina cookie. Copyright 2017 Elsevier B. V. o dei suoi licenziatari o collaboratori. ScienceDirect è un marchio registrato di Elsevier B. V.