Exponenta Banner

krg

Создайте объект анализа стоимости транзакций Kissell Research Group

развернуть все на странице

Описание

Для начала анализа транзакционных издержек используйте MATLAB® получение зашифрованных параметров влияния рынка с FTP-сайта Kissell Research Group (KRG). Затем используйте krg функция для создания krg объект, в котором можно хранить зашифрованные данные. После создания krg объект, можно использовать функции объекта для оценки торговых издержек, оптимизации торговых стратегий для одной акции или портфеля и проведения обратных проверок и стресс- проверка. Подробную информацию о параметрах влияния на рынок и данных см. в Kissell Research Group. Для простого примера оценки торговых издержек смотрите Оценку торговых издержек для набора 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 на транзакцию 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

расширить все

Дата влияния рынка, заданная как двойной, символьный вектор, строка или datetime массив. По умолчанию датой влияния на рынок является текущая дата. Чтобы расшифровать параметры влияния рынка на определенную дату, укажите дату, используя этот входной параметр. Для получения дополнительной информации обратитесь в исследовательскую группу Kissell.

Пример: 'yesterday'

Типы данных: double | char | string | datetime

Свойства

расширить все

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

Пример: [276x12 table]

Типы данных: table

Дата влияния на рынок, заданная как datetime массив. По умолчанию датой влияния на рынок является текущая дата. Чтобы расшифровать параметры влияния на рынок на определенную дату, укажите дату с помощью midate входной параметр. Для получения дополнительной информации обратитесь в исследовательскую группу Kissell.

krg функция устанавливает это свойство с помощью midate входной параметр.

Пример: 09-Sep-2015

Типы данных: datetime

Код влияния рынка, заданный как числовой скаляр. По умолчанию код влияния на рынок равен 1. Чтобы расшифровать параметры влияния рынка для определенной рыночной области, укажите код, установив это свойство с помощью записи через точку. Для получения дополнительной 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 порядков
iStarОценка мгновенных затрат на торговлю для порядка
liquidityFactorОценка и сравнение затрат на ликвидацию по запасам
marketImpactОцените движение цены из-за заказа или торговли
portfolioCostCurvesОценка рыночных затрат на выполнение порядков для портфеля
priceAppreciationОценка стоимости торговли из-за естественного движения цены
timingRiskОценка неопределенности стоимости влияния на рынок

Примеры

свернуть все

Во-первых, получите данные о влиянии рынка из KRG. Затем создайте объект анализа затрат на транзакцию и оцените торговые затраты на текущий день.

Получение данных о влиянии на рынок с сайта KRG FTP. Подключитесь к FTP-сайту с помощью ftp функция с именем пользователя и паролем. Перейдите к MI_Parameters папка и извлечение данных о влиянии рынка 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 объект анализа затрат транзакций 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 воздействии на рынок

  • Дата влияния на рынок

  • Код влияния на рынок

  • Количество торговых дней в году

Загрузите пример данных TradeData из файла KRGExampleData.mat, который входит в комплект поставки Datafeed Toolbox™.

load KRGExampleData.mat TradeData

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

Оцените текущее торговое itc использование TradeData.

itc = iStar(k,TradeData);

Другие торговые издержки можно оценить с помощью рыночной активности на текущий день. Для получения дополнительной информации смотрите Оценка торговых затрат для набора запасов.

Во-первых, получите данные о влиянии рынка из KRG. Затем создайте объект анализа затрат на транзакцию с помощью определенной даты и оцените торговые затраты на эту дату.

Получение данных о влиянии на рынок с сайта KRG FTP. Подключитесь к FTP-сайту с помощью ftp функция с именем пользователя и паролем. Перейдите к MI_Parameters папка и извлечение данных о влиянии рынка 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 объект анализа затрат транзакций KRG k с определенной датой влияния на рынок midate. Установите дату 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 пример данных TradeData из файла KRGExampleData.mat, который входит в комплект поставки Datafeed Toolbox.

load KRGExampleData.mat TradeData

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

Оцените текущее торговое itc использование TradeData.

itc = iStar(k,TradeData);

Вы можете оценить другие торговые издержки, используя рыночную активность за вчерашний день. Для получения дополнительной информации смотрите Оценка торговых затрат для набора запасов.

Во-первых, получите данные о влиянии рынка из KRG. Затем создайте объект анализа транзакционных издержек с помощью определенного кода влияния на рынок и оцените торговые затраты для определенной рыночной области.

Получение данных о влиянии на рынок с сайта KRG FTP. Подключитесь к FTP-сайту с помощью ftp функция с именем пользователя и паролем. Перейдите к MI_Parameters папка и извлечение данных о влиянии рынка 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 объект анализа затрат транзакций KRG k с определенным кодом влияния на рынок micode. Установите дату вчера. Установите код равным 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 пример данных TradeData из файла KRGExampleData.mat, который входит в комплект поставки Datafeed Toolbox.

load KRGExampleData.mat TradeData

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

Оцените текущее торговое itc использование TradeData.

itc = iStar(k,TradeData);

Используя активность рынка за вчерашний день, можно оценить торговые затраты для конкретной рыночной области. Для получения дополнительной информации смотрите Оценка торговых затрат для набора запасов.

Во-первых, получите данные о влиянии рынка из KRG. Затем создайте объект анализа стоимости транзакции с использованием заданного количества торговых дней и оцените торговые затраты за эти торговые дни.

Получение данных о влиянии на рынок с сайта KRG FTP. Подключитесь к FTP-сайту с помощью ftp функция с именем пользователя и паролем. Перейдите к MI_Parameters папка и извлечение данных о влиянии рынка 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 объект анализа затрат транзакций KRG k с определенным количеством торговых дней в году tradedays. Установите количество торговых дней 251. Введите [] для даты влияния на рынок и кода, так что krg устанавливает эти входные параметры в их 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

Загрузите пример данных TradeData из файла KRGExampleData.mat, который входит в комплект поставки Datafeed Toolbox.

load KRGExampleData.mat TradeData

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

Оцените текущее торговое itc использование TradeData.

itc = iStar(k,TradeData);

Используя рыночную активность за вчерашний день, можно оценить торговые затраты для конкретной рыночной области с 251 торговым днем в году. Для получения дополнительной информации смотрите Оценка торговых затрат для набора запасов.

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

Получение данных о влиянии на рынок с сайта KRG FTP. Подключитесь к FTP-сайту с помощью ftp функция с именем пользователя и паролем. Перейдите к MI_Parameters папка и извлечение данных о влиянии рынка 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 объект анализа затрат транзакций KRG k использование miData.

k = krg(miData);

Измените MiDate свойство для извлечения данных о влиянии рынка из другого дня.

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

  krg with properties:

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

Оценить торговые издержки можно с помощью рыночной активности за указанный день. Для получения дополнительной информации смотрите Оценка торговых затрат для набора запасов.

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

Введенный в R2016a

Документация по Datafeed Toolbox

Поддержка