krg

Аналитический объект операционных издержек Create Kissell Research Group

расширьте все на странице

Описание

Чтобы начать анализ операционных издержек, используйте MATLAB®, чтобы получить зашифрованные параметры влияния на рынок из FTP-сайта Kissell Research Group (KRG). Затем используйте krg функция, чтобы создать krg объект, в котором можно сохранить зашифрованные данные. После того, как вы создаете krg объект, можно использовать объектные функции, чтобы оценить торговые издержки, оптимизировать торговые стратегии одного запаса или портфеля, и провести назад тестирование и стресс-тестирование. Для получения дополнительной информации о параметрах влияния на рынок и данных, консультируйтесь с Kissell Research Group. Для простого примера оценки торговых издержек смотрите Оценочные Торговые издержки для Набора Запасов.

Создание

Синтаксис

k = krg(midata)
k = krg(midata,midate)
k = krg(midata,midate,micode)
k = krg(midata,midate,micode,tradedaysinyear)

Описание

пример

k = krg(midata) создает аналитический объект операционных издержек и устанавливает свойство MiData.

пример

k = krg(midata,midate) также выбирает дату влияния на рынок.

пример

k = krg(midata,midate,micode) также устанавливает свойство MiCode.

пример

k = krg(midata,midate,micode,tradedaysinyear) также устанавливает свойство TradeDaysInYear.

Входные параметры

развернуть все

Дата влияния на рынок в виде двойного, вектора символов, строки или datetime массив. По умолчанию дата влияния на рынок является текущей датой. Чтобы дешифровать параметры влияния на рынок для определенной даты, задайте дату с помощью этого входного параметра. Для получения дополнительной информации консультируйтесь с Kissell Research Group.

Пример: 'yesterday'

Типы данных: double | char | string | datetime

Свойства

развернуть все

Данные влияния на рынок в виде таблицы. Эта таблица содержит зашифрованную дату влияния на рынок, код и параметры. Получите эти данные от FTP-сайта КРГ ftp://ftp.kissellresearch.com с помощью имени пользователя и пароля. Для получения дополнительной информации консультируйтесь с Kissell Research Group.

Пример: [276x12 table]

Типы данных: table

Дата влияния на рынок в виде datetime массив. По умолчанию дата влияния на рынок является текущей датой. Чтобы дешифровать параметры влияния на рынок для определенной даты, задайте дату с помощью midate входной параметр. Для получения дополнительной информации консультируйтесь с Kissell Research Group.

krg функционируйте устанавливает это свойство с помощью midate входной параметр.

Пример: 09-Sep-2015

Типы данных: datetime

Код влияния на рынок в виде числового скаляра. По умолчанию код влияния на рынок равняется 1. Чтобы дешифровать параметры влияния на рынок для определенной области рынка, задайте код путем установки этого свойства с помощью записи через точку. Для получения дополнительной информации консультируйтесь с Kissell Research Group.

Пример 1

Типы данных: double

Номер торговых дней в году в виде числового скаляра.

Пример: 251

Типы данных: double

Функции объекта

costCurvesОцените стоимость влияния на рынок выполнения порядка
iStarОцените мгновенные торговые издержки для порядка
liquidityFactorОцените и сравните затраты на ликвидацию через запасы
marketImpactОцените динамику цен, должную заказать или торговать
portfolioCostCurvesОцените стоимость влияния на рынок выполнения порядка для портфеля
priceAppreciationОцените торговые издержки из-за естественной динамики цен
timingRiskОцените неопределенность стоимости влияния на рынок

Примеры

свернуть все

Во-первых, получите данные влияния на рынок из КРГ. Затем создайте аналитический объект операционных издержек и оцените торговые издержки в течение текущего дня.

Получите данные о влиянии на рынок от FTP-сайта КРГ. Соединитесь с FTP-сайтом с помощью ftp функция с именем пользователя и паролем. Перейдите к MI_Parameters папка и получает данные о влиянии на рынок в MI_Encrypted_Parameters.csv файл. miData содержит зашифрованную дату влияния на рынок, код и параметры.

f = ftp('ftp.kissellresearch.com','username','pwd');
mget(f,'MI_Encrypted_Parameters.csv');

miData = readtable('MI_Encrypted_Parameters.csv','delimiter', ...
    ',','ReadRowNames',false,'ReadVariableNames',true);

Создайте аналитический объект k операционных издержек КРГ.

k = krg(miData)
k = 

  krg with properties:

             MiData: [276x12 table]
             MiDate: 09-Sep-2015
             MiCode: 1.00
    TradeDaysInYear: 250.00

k имеет эти свойства:

  • Данные влияния на рынок

  • Дата влияния на рынок

  • Код влияния на рынок

  • Номер торговых дней в году

Загрузите данные в качестве примера TradeData из файла KRGExampleData.mat, который включен с Datafeed Toolbox™.

load KRGExampleData.mat TradeData

Для описания данных в качестве примера смотрите Наборы данных Kissell Research Group.

Оцените мгновенные торговые издержки itc использование TradeData.

itc = iStar(k,TradeData);

Можно оценить другие торговые издержки с помощью действия рынка в течение текущего дня. Для получения дополнительной информации смотрите Оценочные Торговые издержки для Набора Запасов.

Во-первых, получите данные влияния на рынок из КРГ. Затем создайте аналитический объект операционных издержек использование определенной даты и оцените торговые издержки для той даты.

Получите данные о влиянии на рынок от FTP-сайта КРГ. Соединитесь с FTP-сайтом с помощью ftp функция с именем пользователя и паролем. Перейдите к MI_Parameters папка и получает данные о влиянии на рынок в MI_Encrypted_Parameters.csv файл. miData содержит зашифрованную дату влияния на рынок, код и параметры.

f = ftp('ftp.kissellresearch.com','username','pwd');
mget(f,'MI_Encrypted_Parameters.csv');

miData = readtable('MI_Encrypted_Parameters.csv','delimiter', ...
    ',','ReadRowNames',false,'ReadVariableNames',true);

Создайте аналитический объект k операционных издержек КРГ с определенной датой влияния на рынок midate. Назначьте дату к вчера.

midate = 'yesterday';

k = krg(miData,midate)
k = 

  krg with properties:

             MiData: [276x12 table]
             MiDate: 09-Sep-2015
             MiCode: 1.00
    TradeDaysInYear: 250.00

Загрузите данные в качестве примера TradeData из файла KRGExampleData.mat, который включен с Datafeed Toolbox.

load KRGExampleData.mat TradeData

Для описания данных в качестве примера смотрите Наборы данных Kissell Research Group.

Оцените мгновенные торговые издержки itc использование TradeData.

itc = iStar(k,TradeData);

Можно оценить другие торговые издержки с помощью действия рынка для вчера. Для получения дополнительной информации смотрите Оценочные Торговые издержки для Набора Запасов.

Во-первых, получите данные влияния на рынок из КРГ. Затем создайте аналитический объект операционных издержек использование определенного кода влияния на рынок и оцените торговые издержки для конкретной области рынка.

Получите данные о влиянии на рынок от FTP-сайта КРГ. Соединитесь с FTP-сайтом с помощью ftp функция с именем пользователя и паролем. Перейдите к MI_Parameters папка и получает данные о влиянии на рынок в MI_Encrypted_Parameters.csv файл. miData содержит зашифрованную дату влияния на рынок, код и параметры.

f = ftp('ftp.kissellresearch.com','username','pwd');
mget(f,'MI_Encrypted_Parameters.csv');

miData = readtable('MI_Encrypted_Parameters.csv','delimiter', ...
    ',','ReadRowNames',false,'ReadVariableNames',true);

Создайте аналитический объект k операционных издержек КРГ с определенным кодом влияния на рынок micode. Назначьте дату к вчера. Установите код на 1.

midate = 'yesterday';
micode = 1;

k = krg(miData,midate,micode)
k = 

  krg with properties:

             MiData: [276x12 table]
             MiDate: 09-Sep-2015
             MiCode: 1.00
    TradeDaysInYear: 250.00

Загрузите данные в качестве примера TradeData из файла KRGExampleData.mat, который включен с Datafeed Toolbox.

load KRGExampleData.mat TradeData

Для описания данных в качестве примера смотрите Наборы данных Kissell Research Group.

Оцените мгновенные торговые издержки itc использование TradeData.

itc = iStar(k,TradeData);

Используя действие рынка для вчера, можно оценить торговые издержки для конкретной области рынка. Для получения дополнительной информации смотрите Оценочные Торговые издержки для Набора Запасов.

Во-первых, получите данные влияния на рынок из КРГ. Затем создайте аналитический объект операционных издержек использование конкретного количества торговых дней и оцените торговые издержки в течение тех торговых дней.

Получите данные о влиянии на рынок от FTP-сайта КРГ. Соединитесь с FTP-сайтом с помощью ftp функция с именем пользователя и паролем. Перейдите к MI_Parameters папка и получает данные о влиянии на рынок в MI_Encrypted_Parameters.csv файл. miData содержит зашифрованную дату влияния на рынок, код и параметры.

f = ftp('ftp.kissellresearch.com','username','pwd');
mget(f,'MI_Encrypted_Parameters.csv');

miData = readtable('MI_Encrypted_Parameters.csv','delimiter', ...
    ',','ReadRowNames',false,'ReadVariableNames',true);

Создайте аналитический объект k операционных издержек КРГ с определенным номером торговых дней в году tradedays. Определите номер торговых дней к 251. Введите [] для даты влияния на рынок и кода так, чтобы krg наборы эти входные параметры к их значениям по умолчанию.

tradedays = 251;

k = krg(miData,[],[],tradedays)
k = 

  krg with properties:

             MiData: [276x12 table]
             MiDate: 09-Sep-2015
             MiCode: 1.00
    TradeDaysInYear: 251.00

Загрузите данные в качестве примера TradeData из файла KRGExampleData.mat, который включен с Datafeed Toolbox.

load KRGExampleData.mat TradeData

Для описания данных в качестве примера смотрите Наборы данных Kissell Research Group.

Оцените мгновенные торговые издержки itc использование TradeData.

itc = iStar(k,TradeData);

Используя действие рынка для вчера, можно оценить торговые издержки для конкретной области рынка с 251 торговым днем в году. Для получения дополнительной информации смотрите Оценочные Торговые издержки для Набора Запасов.

Во-первых, получите данные влияния на рынок из КРГ. Затем создайте аналитический объект операционных издержек и назначьте дату влияния на рынок с помощью свойств объектов.

Получите данные о влиянии на рынок от FTP-сайта КРГ. Соединитесь с FTP-сайтом с помощью ftp функция с именем пользователя и паролем. Перейдите к MI_Parameters папка и получает данные о влиянии на рынок в MI_Encrypted_Parameters.csv файл. miData содержит зашифрованную дату влияния на рынок, код и параметры.

f = ftp('ftp.kissellresearch.com','username','pwd');
mget(f,'MI_Encrypted_Parameters.csv');

miData = readtable('MI_Encrypted_Parameters.csv','delimiter', ...
    ',','ReadRowNames',false,'ReadVariableNames',true);

Создайте аналитический объект k операционных издержек КРГ использование miData.

k = krg(miData);

Измените MiDate свойство получить данные влияния на рынок с различного дня.

k.MiDate = '05-Dec-2015'
k = 

  krg with properties:

             MiData: [276x12 table]
             MiDate: '05-Dec-2015'
             MiCode: 1.00
    TradeDaysInYear: 251.00

Можно оценить торговые издержки с помощью действия рынка в течение заданного дня. Для получения дополнительной информации смотрите Оценочные Торговые издержки для Набора Запасов.

Советы

Если код влияния на рынок не существует в данных влияния на рынок, эта ошибка появляется.

The given region code does not match any records in the market impact data.

Смотрите также

| | |

Темы

Внешние веб-сайты

Введенный в R2016a

Документация Datafeed Toolbox

Поддержка

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте