exponenta event banner

marketImpact

Оценка движения цен в связи с заказом или торговлей

Описание

пример

mi = marketImpact(k,trade) возвращает стоимость влияния на рынок для акций с помощью объекта анализа затрат транзакции Kissell Research Group (KRG) k и данные о торговле trade.

Примеры

свернуть все

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 Kissell Research Group k.

k = krg(miData);

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

load KRGExampleData

Переменная TradeData отображается в рабочей области MATLAB ®.

TradeData содержит следующие переменные:

  • Символ запаса

  • Сторона

  • Количество акций

  • Размер

  • Цена акций

  • Среднесуточный объем

  • Изменчивость

  • Процент от объема

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

Оценка рыночных издержек mi для каждого запаса с использованием объекта анализа затрат транзакции Kissell Research Group k. Просмотрите первые три затраты, влияющие на рынок.

mi = marketImpact(k,TradeData);

mi(1:3)
ans =

          0.51
         96.86
         10.72

Рыночные затраты отображаются в базисных точках.

Входные аргументы

свернуть все

Анализ операционных затрат, определенный как объект KRG, созданный с помощью krg.

Торговые данные, описывающие запасы в транзакции, указанные как таблица или структура. trade должны содержать эти имена переменных или полей.

Имя переменной или поляОписание

Symbol

Символ запаса

Side

Покупка или продажа

Shares

Количество акций в сделке

Size

Доли в сделке, что составляет процент от среднесуточного объема торгов

Price

Цена акций

ADV

Среднесуточный объем

Volatility

Изменчивость

POV

Процент от объема

Торговая стоимость зависит от торговой стратегии. marketImpact определяет торговую стратегию с использованием этих переменных в следующем порядке:

  1. Процент от объема

  2. Торговое время

  3. График торговли

Чтобы изменить торговую стратегию с процента объема на торговое время, удалите переменную POV в таблице и добавить переменную TradeTime с данными торгового времени. Для использования стратегии графика торгов удалите переменную. TradeTime и добавьте TradeSchedule и VolumeProfile переменные.

Если в торговых данных указан размер, marketImpact использует Size переменная. В противном случае marketImpact использует переменные ADV и Shares для определения размера.

Например, для создания торговых данных в виде таблицы введите:

trade = table({'XYZ'},{'Buy'},9300,0.06,29.68,860000,0.27,0.17,...
    'VariableNames',{'Symbol' 'Side' 'Shares' 'Size' 'Price' ...
    'ADV' 'Volatility' 'POV'})

Для создания торговых данных в виде структуры введите:

trade.Symbol = {'XYZ'};
trade.Side = {'Buy'};
trade.Shares = 9300;
trade.Size = 0.06;
trade.Price = 29.68;
trade.ADV = 860000;
trade.Volatility = 0.27;
trade.POV = 0.17;

Эти примеры не представляют реальных рыночных данных.

Типы данных: struct | table

Выходные аргументы

свернуть все

Рыночные издержки, возвращаемые как вектор. Векторные значения соответствуют рыночным затратам в базисных точках для каждого запаса в trade.

Подробнее

свернуть все

Влияние на рынок

Влияние рынка (MI) оценивает движение цен в акции, вызванное определенной торговлей или заказом.

Рыночные издержки всегда вызывают неблагоприятное движение цен. Заказы на покупку повышают цену акций, а заказы на продажу снижают цену акций. Рыночные издержки возникают по двум причинам: потребности трейдеров или инвесторов в ликвидности и информационное содержание заказа. Спрос на ликвидность заказа на покупку требует от покупателя предоставления рынку премии для привлечения дополнительных продаж на рынок. Спрос на ликвидность заказа на продажу заставляет продавца предлагать акции со скидкой для привлечения дополнительных покупок на рынок. Информационное содержание торговли обычно сигнализирует рынку, что акции недооценены или завышены. Заказы на покупку, как правило, сигнализируют рынку, что акции недооценены, что приводит к росту цены, чтобы исправить неправильную цену. Заказы на продажу, как правило, сигнализируют рынку, что акции завышены, что приводит к снижению цены для исправления неправильной цены. Рыночные издержки зависят от размера заказа, волатильности, характеристик компании и преобладающих рыночных условий на горизонте торговли, таких как ликвидность и модели внутридневной торговли.

MI для заказа, который выполняется мгновенно, равен модели затрат на торговлю I-Star (I-Star). Для получения подробной информации о I-Star см. iStar. Когда MI равен I-Star, торговые издержки высоки, а цены движутся неблагоприятно. Поэтому инвесторы пассивно торгуют, чтобы снизить их стоимость. Таким образом, они разрезают заказ и торгуют с течением времени, например минутами, часами или, возможно, днями. marketImpact включает торговую стратегию инвесторов в расчет затрат.

Модель MI:

MI=b1⋅I*⋅POVa4+ (1 b1) ⋅I *.

Я * - это я-звезда. POV - процент от объема рынка или доли участия в заказе. a4 и b1 - параметры модели.

Параметр моделиОписание

a4

Процент формы объемной ставки

b1

Процентная доля временного воздействия на рынок. Временное воздействие зависит от торговой стратегии. Временное воздействие происходит из-за требований инвестора к ликвидности.

1−b1

Процентная доля постоянного влияния на рынок. Неизбежными последствиями являются постоянные последствия. Приказ не контролирует постоянное воздействие. Постоянные последствия возникают из-за информационного содержания торговли.

Совет

  • За подробностями о формуле и расчетах обращайтесь в исследовательскую группу Kissell.

Ссылки

[1] Кисселл, Роберт. «Практическая основа для анализа затрат на транзакции». Журнал торгов. Том 3, номер 2, лето 2008, стр. 29-37.

[2] Кисселл, Роберт. «Алгоритмические торговые стратегии». Доктор философии. Дипломная работа. Фордемский университет, май 2006 года.

[3] Кисселл, Роберт. «Создание динамических предпродажных моделей: за черным ящиком». Журнал торгов. Том 6, номер 4, осень 2011, стр. 8-15.

[4] Кисселл, Роберт. «TCA в инвестиционном процессе: обзор». Журнал индексного инвестирования. Том 2, номер 1, лето 2011, стр. 60-64.

[5] Кисселл, Роберт. Наука алгоритмической торговли и управления портфелем. Кембридж, Массачусетс: Elsevier/Академическая пресса, 2013.

[6] Кисселл, Роберт и Мортон Гланц. Оптимальные торговые стратегии. Нью-Йорк, Нью-Йорк: AMACOM, Inc., 2003.

Представлен в R2016a