Документация

Получите параметры влияния на рынок и загрузите данные

Получите данные влияния на рынок от FTP-сайта Kissell Research Group. Соединитесь с FTP-сайтом с помощью ftp функция с именем пользователя и паролем. Перейдите к MI_Parameters папка и получает данные влияния 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');
close(f)

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

Создайте аналитический объект k операционных издержек Kissell Research Group. Задайте начальные установки для даты, кода влияния на рынок и номера торговых дней.

k = krg(miData,datetime('today'),1,250);

Загрузите данные в качестве примера TradeDataPortOpt и данные о ковариации CovarianceData из файла KRGExampleData.mat, который включен с Datafeed Toolbox™. Ограничьте набор данных первыми 10 строками.

load KRGExampleData.mat TradeDataPortOpt CovarianceData

n = 10;
TradeDataPortOpt = TradeDataPortOpt(1:n,:);
CovarianceData = CovarianceData(1:n,1:n);
C = table2array(CovarianceData);

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

Задайте параметры оптимизации

Установите значение ликвидации портфеля к 100 000 000$. Установите контуры портфельного риска между 90% и 110%. Установите максимальную общую стоимость влияния на рынок для 50 пунктов. Определите количество запасов в портфеле. Получите ограничение верхней границы для максимального влияния на рынок, стоившего за ликвидацию долей в каждом запасе.

PortLiquidationValue = 100000000; 
PortRiskBounds = [0.9 1.10];
maxTotalMI = 0.005;
numPortStocks = length(TradeDataPortOpt.Symbol);
maxMI = TradeDataPortOpt.UB_MaxMI;

Определите целевую стоимость портфеля PortfolioTargetValue путем вычитания значения ликвидации портфеля из общей стоимости портфеля.

PortfolioValue = sum(TradeDataPortOpt.Value);
absPortValue = abs(TradeDataPortOpt.Value);
PortfolioAbsValue = sum(absPortValue);
PortfolioTargetValue = PortfolioValue-PortLiquidationValue;

Определите текущий вес портфеля w на основе значения каждого запаса в портфеле.

w = sign(TradeDataPortOpt.Shares).*absPortValue/PortfolioAbsValue;

Задайте ограничения Aeq и beq указать, что веса должны суммировать одному. Инициализируйте линейные ограничения неравенства A и b.

Aeq = ones(1,numPortStocks);
beq = 1;

A = [];
b = [];

Получите нижние и верхние границы для итогового веса портфеля в TradeDataPortOpt.

LB = TradeDataPortOpt.LB_Wt;
UB = TradeDataPortOpt.UB_Wt;

Определите нижние и верхние границы для количества долей в итоговом портфеле с помощью других дополнительных ограничений в наборе данных в качестве примера.

lbShares = max([TradeDataPortOpt.LB_MinShares, ...
    TradeDataPortOpt.LB_MinValue./TradeDataPortOpt.Price, ...
    TradeDataPortOpt.LB_MinPctADV.*TradeDataPortOpt.ADV],[],2);

ubShares = min([TradeDataPortOpt.UB_MaxShares, ...
    TradeDataPortOpt.UB_MaxValue./TradeDataPortOpt.Price, ...
    TradeDataPortOpt.UB_MaxPctADV.*TradeDataPortOpt.ADV],[],2);

Задайте начальные веса портфеля.

x0 = TradeDataPortOpt.Value./sum(TradeDataPortOpt.Value);
x = x0;

Задайте опции оптимизации. Установите алгоритм оптимизации на последовательное квадратичное программирование. Установите погрешность завершения на значении функции и на x. Установите погрешность на нарушении ограничений. Установите погрешность завершения на итерации PCG. Определите максимальный номер вычислений функции 'MaxFunEvals' и итерации 'MaxIter'. Опции 'MaxFunEvals' и 'MaxIter' установлены в большие значения так, чтобы оптимизация могла выполнить итерации много раз, чтобы найти локальный минимум. Установите минимальное изменение в переменных для конечного дифференцирования.

options = optimoptions('fmincon','Algorithm','sqp', ...
    'TolFun',10E-8,'TolX',10E-16,'TolCon',10E-8,'TolPCG',10E-8, ...
    'MaxFunEvals',50000,'MaxIter',50000,'DiffMinChange',10E-8);

Минимизируйте затраты влияния на рынок для ликвидации портфеля

Задайте указатель на функцию objectivefun для демонстрационной целевой функции krgLiquidityFunction. Чтобы получить доступ к коду для этой функции, введите edit krgLiquidityFunction.m. Задайте указатель на функцию constraintsfun для демонстрационной функции krgLiquidityConstraint это устанавливает дополнительные ограничения. Чтобы получить доступ к коду для этой функции, введите edit krgLiquidityConstraint.m.

objectivefun = @(x) krgLiquidityFunction(x,TradeDataPortOpt, ...
    PortfolioTargetValue,k);

constraintsfun = @(x) krgLiquidityConstraint(x,w,C,TradeDataPortOpt, ...
    PortfolioTargetValue,PortRiskBounds,lbShares,ubShares,maxMI,maxTotalMI,k);

Минимизируйте затраты влияния на рынок для ликвидации портфеля. fmincon находит оптимальное значение для веса портфеля для каждого запаса на основе значений нижней и верхней границы. Это делает это путем нахождения, что локальный минимум для влияния на рынок стоил.

[x,~,exitflag] = fmincon(objectivefun,x0,A,b,Aeq,beq,LB,UB, ...
    constraintsfun,options);

Проверять ли fmincon найденный локальным минимумом, отобразите причину почему остановленная функция.

exitflag

exitflag =

     1.00

fmincon возвращает 1 когда это находит локальный минимум. Для получения дополнительной информации смотрите exitflag (Optimization Toolbox).

Определите оптимизированное значение веса x1 из каждого запаса в портфеле в десятичном формате.

x1 = x.*PortfolioTargetValue/PortfolioValue;

Определите оптимизированное целевое значение портфеля TargetValue и количество долей SharesToTrade для каждого запаса в портфеле.

TargetShares = x*PortfolioTargetValue./TradeDataPortOpt.Price;
SharesToTrade = TradeDataPortOpt.Shares-TargetShares;
TargetValue = x*PortfolioTargetValue;
TradeDataPortOpt.Shares = abs(SharesToTrade);

Определите оптимизированный процент стратегии объема.

TradeDataPortOpt.TradeTime = TradeDataPortOpt.TradeTime ...
    .* TradeDataPortOpt.ADV;
TradeDataPortOpt.POV = krg.tradetime2pov(TradeDataPortOpt.TradeTime, ...
    TradeDataPortOpt.Shares);

Оцените, что влияние на рынок стоит MI для количества долей, чтобы ликвидировать.

MI = marketImpact(k,TradeDataPortOpt)/10000;

Чтобы просмотреть стоимость влияния на рынок в десятичном формате, задайте формат отображения. Отобразите влияние на рынок, стоившее за первые три запаса в портфеле.

format

MI(1:3)

ans =

   1.0e-03 *

    0.1477
    0.1405
    0.1405

Чтобы просмотреть целевое количество долей с двумя десятичными разрядами, задайте формат отображения. Отобразите целевое количество долей для первых трех запасов в портфеле.

format bank

TargetShares(1:3)

ans =

     -23640.11
    -154656.73
     -61193.04

Отрицательные величины обозначают акции продажи от портфеля.

Отобразите проданное значение для первых трех запасов в портфеле.

TargetValue(1:3)

ans =

    -968062.45
   -1521760.41
   -2448131.64

Чтобы симулировать торговлю целевым количеством долей на историческом диапазоне дат, можно теперь провести стресс-тест на оптимизированном портфеле. Для получения дополнительной информации о проведении стресс-теста, смотрите Стресс-тест Поведения на Портфеле.