Exponenta Banner
exponenta event banner

КРГ

Создание объекта анализа затрат транзакции Kissell Research Group

развернуть все на странице

Описание

Чтобы начать анализ затрат на транзакции, используйте MATLAB ® для извлечения зашифрованных параметров влияния на рынок с FTP-сайта Kissell Research Group (KRG). Затем используйте krg для создания функции krg объект, в котором хранятся зашифрованные данные. После создания krg можно использовать функции объекта для оценки торговых затрат, оптимизации торговых стратегий для отдельного запаса или портфеля, а также для проведения обратного тестирования и стресс-тестирования. Для получения подробной информации о рыночных параметрах и данных обратитесь в Исследовательскую группу Kissell. Простой пример оценки торговых затрат см. в разделе Оценка торговых затрат для сбора акций.

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 объект анализа затрат транзакции и устанавливает свойство MiData.

пример

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

пример

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

пример

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

Входные аргументы

развернуть все

Дата влияния на рынок, указанная как двойной, символьный вектор, строка или datetime массив. По умолчанию датой влияния на рынок является текущая дата. Чтобы расшифровать параметры влияния на рынок для определенной даты, укажите дату с помощью этого входного аргумента. Для получения более подробной информации обратитесь в Исследовательскую группу Kissell.

Пример: 'yesterday'

Типы данных: double | char | string | datetime

Свойства

развернуть все

Данные о влиянии на рынок, указанные в виде таблицы. Эта таблица содержит зашифрованную дату, код и параметры влияния на рынок. Извлеките эти данные с FTP-сайта KRG ftp://ftp.kissellresearch.com используя имя пользователя и пароль. Для получения более подробной информации обратитесь в Исследовательскую группу Kissell.

Пример: [276x12 table]

Типы данных: table

Дата воздействия на рынок, указанная как datetime массив. По умолчанию датой влияния на рынок является текущая дата. Чтобы расшифровать параметры влияния на рынок для определенной даты, укажите дату с помощью midate входной аргумент. Для получения более подробной информации обратитесь в Исследовательскую группу Kissell.

krg устанавливает это свойство с помощью midate входной аргумент.

Пример: 09-Sep-2015

Типы данных: datetime

Код влияния на рынок, указанный как числовой скаляр. По умолчанию код влияния на рынок равен 1. Чтобы расшифровать параметры влияния на рынок для определенного региона рынка, укажите код, задав это свойство с помощью точечной нотации. Для получения более подробной информации обратитесь в Исследовательскую группу Kissell.

Пример: 1

Типы данных: double

Количество торговых дней в году, указанное как числовой скаляр.

Пример: 251

Типы данных: double

Функции объекта

costCurvesОценка рыночных затрат на выполнение заказа
iStarОценка мгновенных торговых затрат по заказу
liquidityFactorОценка и сравнение расходов на ликвидацию по запасам
marketImpactОценка движения цен в связи с заказом или торговлей
portfolioCostCurvesОценка рыночных затрат на выполнение заказов для портфеля
priceAppreciationОценка затрат на торговлю из-за естественного движения цен
timingRiskОценка неопределенности стоимости влияния на рынок

Примеры

свернуть все

Во-первых, извлеките данные о влиянии на рынок из KRG. Затем создайте объект анализа затрат транзакции и оцените торговые затраты на текущий день.

Извлеките данные о влиянии на рынок из FTP-сайта KRG. Подключитесь к FTP-сайту с помощью ftp с именем пользователя и паролем. Перейдите к MI_Parameters и получить 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);

Создание объекта анализа затрат транзакции KRG k.

k = krg(miData)
k = 

  krg with properties:

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

k имеет следующие свойства:

  • Данные о влиянии на рынок

  • Дата влияния на рынок

  • Код влияния на рынок

  • Количество торговых дней в году

Загрузка данных примера TradeData из файла KRGExampleData.mat, который входит в состав Datafeed Toolbox™.

load KRGExampleData.mat TradeData

Описание данных примера см. в разделе Наборы данных исследовательской группы Kissell.

Оценить мгновенную торговую стоимость itc использование TradeData.

itc = iStar(k,TradeData);

Можно оценить другие торговые затраты с помощью маркетинговой операции за текущий день. Для получения подробной информации см. Оценка торговых затрат для сбора акций.

Во-первых, извлеките данные о влиянии на рынок из KRG. Затем создайте объект анализа затрат по сделке с использованием определенной даты и оцените торговые затраты на эту дату.

Извлеките данные о влиянии на рынок из FTP-сайта KRG. Подключитесь к FTP-сайту с помощью ftp с именем пользователя и паролем. Перейдите к MI_Parameters и получить 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);

Создание объекта анализа затрат транзакции KRG k с конкретной датой влияния на рынок midate. Установите дату на вчерашний день.

midate = 'yesterday';

k = krg(miData,midate)
k = 

  krg with properties:

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

Загрузка данных примера TradeData из файла KRGExampleData.mat, который входит в комплект инструментов Datafeed.

load KRGExampleData.mat TradeData

Описание данных примера см. в разделе Наборы данных исследовательской группы Kissell.

Оценить мгновенную торговую стоимость itc использование TradeData.

itc = iStar(k,TradeData);

Можно оценить другие торговые затраты, используя рыночную активность за вчерашний день. Для получения подробной информации см. Оценка торговых затрат для сбора акций.

Во-первых, извлеките данные о влиянии на рынок из KRG. Затем создайте объект анализа затрат по сделке с использованием определенного кода влияния на рынок и оцените торговые затраты для определенного региона рынка.

Извлеките данные о влиянии на рынок из FTP-сайта KRG. Подключитесь к FTP-сайту с помощью ftp с именем пользователя и паролем. Перейдите к MI_Parameters и получить 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);

Создание объекта анализа затрат транзакции KRG k с конкретным кодом воздействия на рынок micode. Установите дату на вчерашний день. Установите для кода значение 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

Загрузка данных примера TradeData из файла KRGExampleData.mat, который входит в комплект инструментов Datafeed.

load KRGExampleData.mat TradeData

Описание данных примера см. в разделе Наборы данных исследовательской группы Kissell.

Оценить мгновенную торговую стоимость itc использование TradeData.

itc = iStar(k,TradeData);

С помощью маркетинговой операции за вчерашний день можно оценить торговые затраты для определенного региона рынка. Для получения подробной информации см. Оценка торговых затрат для сбора акций.

Во-первых, извлеките данные о влиянии на рынок из KRG. Затем создайте объект анализа затрат на транзакцию, используя указанное количество торговых дней, и оцените торговые затраты для этих торговых дней.

Извлеките данные о влиянии на рынок из FTP-сайта KRG. Подключитесь к FTP-сайту с помощью ftp с именем пользователя и паролем. Перейдите к MI_Parameters и получить 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);

Создание объекта анализа затрат транзакции KRG k с определенным количеством торговых дней в году tradedays. Установите количество торговых дней равным 251. Войти [] для даты и кода влияния на рынок, чтобы krg устанавливает для этих входных аргументов значения 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

Загрузка данных примера TradeData из файла KRGExampleData.mat, который входит в комплект инструментов Datafeed.

load KRGExampleData.mat TradeData

Описание данных примера см. в разделе Наборы данных исследовательской группы Kissell.

Оценить мгновенную торговую стоимость itc использование TradeData.

itc = iStar(k,TradeData);

Используя рыночную активность за вчерашний день, можно оценить торговые затраты для определенного региона рынка с 251 торговым днем в году. Для получения подробной информации см. Оценка торговых затрат для сбора акций.

Во-первых, извлеките данные о влиянии на рынок из KRG. Затем создайте объект анализа затрат транзакции и установите дату влияния на рынок с помощью свойств объекта.

Извлеките данные о влиянии на рынок из FTP-сайта KRG. Подключитесь к FTP-сайту с помощью ftp с именем пользователя и паролем. Перейдите к MI_Parameters и получить 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);

Создание объекта анализа затрат транзакции KRG k использование miData.

k = krg(miData);

Изменение MiDate свойство для получения данных о влиянии на рынок за другой день.

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 затраты с помощью маркетинговой операции за указанный день. Для получения подробной информации см. Оценка торговых затрат для сбора акций.

Совет

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

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

См. также

| | |

Темы

Внешние веб-сайты

Представлен в R2016a

Документация по панели инструментов для передачи данных

Поддержка