Exponenta Banner
exponenta event banner

priceAppreciation

Оценка затрат на торговлю из-за естественного движения цен

свернуть все на странице

Синтаксис

alpha = цена Оценка (k, торговля)

Описание

пример

alpha = priceAppreciation(k,trade) возвращает торговую стоимость из-за естественного движения цены акции или повышения цены. priceAppreciation использует носитель 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:

  • Доли в сделке, что составляет процент от среднесуточного объема торгов

  • Количество акций

  • Среднесуточный объем

  • Процент от объема

  • Торговое время в процентах от дня

  • Изменчивость

  • Цена акций

  • Альфа-оценка

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

Оценка альфа с использованием объекта анализа затрат на транзакцию Kissell Research Group k. Просмотрите первые три алфавита.

alpha = priceAppreciation(k,TradeData);

alpha(1:3)
ans =

         -9.49
          8.47
          0.93

Alphas отображается 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

Size

Доли в сделке, что составляет процент от среднесуточного объема торгов

Shares

Количество акций

ADV

Среднесуточный объем

POV

Процент от объема

TradeTime

Торговое время в процентах от дня

Volatility

Изменчивость

Price

Цена акций

Alpha_bp

Альфа-оценка в базисных точках

Торговая стоимость зависит от торговой стратегии. priceAppreciation 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, priceAppreciation использует Size переменная. В противном случае priceAppreciation использует переменные ADV и Shares для определения размера.

Пример: trade = table(0.01,9300,860000,0.17,0.40,0.27,29.68,3,'VariableNames',{'Size' 'Shares' 'ADV' 'POV' 'TradeTime' 'Volatility' 'Price' 'Alpha_bp'})

Пример: trade = struct('Size',0.01,'Shares',9300,'ADV',860000,'POV',0.17,'TradeTime',0.40,'Volatility',0.27,'Price',29.68,'Alpha_bp',3)

Эти примеры не представляют реальных рыночных данных.

Типы данных: struct | table

Выходные аргументы

свернуть все

Альфа, возвращенная как вектор. Единицы альфа, или естественное движение цены акции, являются базисными точками.

Подробнее

свернуть все

Повышение цены

Повышение цены (PA) оценивает торговую стоимость из-за естественного движения цены акции.

Естественное движение цен обычно относится к ожидаемой доходности, альфа, ценовому тренду, дрейфу или импульсу. Это движение представляет то, как акции движутся на рынке без какой-либо неопределенности. PA представляет собой торговую стоимость из-за базовой торговой стратегии. Например, пассивная покупка на растущем рынке или пассивная продажа на падающем рынке приводит к тому, что фонд несет более высокие издержки из-за движения рынка. И наоборот, покупка на падающем рынке или продажа на растущем рынке приводит к тому, что фонд несет более низкие издержки из-за операций по более выгодным ценам. PA основана на альфа-оценке, указанной в торговых данных. Фонды и управляющие тщательно охраняют свои альфа-оценки и ожидаемую прибыль. Эти ожидания очень запатентованы и ценятся. Эта функция позволяет вводить альфа-оценки непосредственно в модель, работающую на рабочем столе, что предотвращает утечку информации.

Модель PA представлена в виде линейного тренда. Модель PA

PA=0.5⋅Alpha_bp⋅ (МАДВ) ⋅ (1 − ПОВПОВ).

Акции - это количество акций для торговли. ADV - это среднесуточный объем запаса. POV - процент от объема рынка, или доля участия, для заказа. Alpha_bp - альфа-оценка для дня в базисных пунктах. Положительное значение для альфа-оценки указывает на неблагоприятное изменение цены для заказа. Отрицательное значение для альфа-оценки указывает на благоприятное движение цен.

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

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

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

См. также

| | | |

Темы

Представлен в R2016a

Документация по панели инструментов для передачи данных

Поддержка