timingRisk

Оценка неопределенности стоимости влияния на рынок

Свернуть все на странице

Синтаксис

tr = timingRisk(k,trade)

Описание

пример

tr = timingRisk(k,trade) возвращает неопределенность оценки затрат на влияние рынка или временный риск. timingRisk использует объект анализа затрат транзакций Kissell Research Group (KRG) k и торговлю данными trade.

Примеры

свернуть все

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 на транзакцию Kissell Research Group k.

k = krg(miData);

Загрузите примеры из файла KRGExampleData.mat, который входит в комплект поставки Datafeed Toolbox™.

load KRGExampleData

Переменная TradeData появляется в MATLAB® рабочей области.

TradeData содержит следующие переменные:

  • Символ штока

  • Сторона

  • Количество акций

  • Размер

  • Цена акций

  • Среднесуточный объем

  • Изменчивость

  • Процент объема

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

Оценка риска синхронизации tr для каждого запаса с использованием объекта анализа затрат транзакций Kissell Research Group k. Отображение первых трех значений риска синхронизации.

tr = timingRisk(k,TradeData);

tr(1:3)
ans =

        159.05
        242.37
         62.88

Затраты на торговлю временными рисками отображаются в базисных точках.

Входные параметры

свернуть все

Анализ транзакционных издержек, заданный как объект KRG, созданный с помощью krg.

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

Имя переменной или поляОписание

Symbol

Символ штока

Side

Купить или продать сторону

Shares

Количество акций в сделке

Size

Акции в сделке, что составляет процент от среднесуточного объема торгов

Price

Цена акций

ADV

Среднесуточный объем

Volatility

Изменчивость

POV

Процент объема

Торговая стоимость варьируется в зависимости от торговой стратегии. timingRisk определяет торговую стратегию с помощью этих переменных в следующем порядке:

  1. Процент объема

  2. Торговое время

  3. График торговли

Чтобы изменить торговую стратегию с процента объема на время торговли, удалите переменную POV и добавьте переменную в таблицу TradeTime с данными о времени торговли. Чтобы использовать стратегию торгового расписания, удалите переменную TradeTime и добавить TradeSchedule и VolumeProfile переменные.

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

Для примера, чтобы создать торговые данные как таблицу, 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 как 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

Риск синхронизации, возвращенный как вектор. Значения векторов соответствуют риску синхронизации в базисных точках для каждого запаса в trade.

Подробнее о

свернуть все

Риск синхронизации

Timing risk (TR) оценивает неопределенность вокруг предполагаемой стоимости сделки.

Волатильность цен и риск ликвидности создают неопределенность. Волатильность цен приводит к тому, что цена либо выше, либо ниже, чем ожидалось, из-за факторов, не зависящих от порядка. Риск ликвидности приводит к тому, что рыночная стоимость влияния будет либо выше, либо ниже, чем предполагалось, из-за объемов рынка. ТР зависит от объемов, внутридневных шаблонов торговли и влияния на рынок со стороны других участников рынка. Модель TR является

TR=σ⋅13⋅1250⋅SharesADV⋅(1−POVPOV)⋅104.

σ - волатильность цен. 250 - количество торговых дней в году. Shares количество акций для торговли. ADV - среднесуточный объем запаса. POV - процент от объема рынка или доли участия в порядке.

Совет

  • Для получения дополнительной информации о формуле и расчетах обратитесь в исследовательскую группу Kissell.

Ссылки

[1] Кисселл, Роберт. «Практическая среда анализа транзакционных издержек». Торговый журнал. Том 3, № 2, лето 2008, с. 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 Индекса инвестиций. Том 2, № 1, лето 2011, с. 60-64.

[4] Кисселл, Роберт. Наука об алгоритмической торговле и управлении портфелем. Cambridge, MA: Elsevier/Academic Press, 2013.

[5] Гланц, Мортон и Роберт Кисселл. Моделирование рисков для нескольких активов. Cambridge, MA: Elsevier/Academic Press, 2013.

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

См. также

| | | |

Темы

Введенный в R2016a

Документация по Datafeed Toolbox

Поддержка

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте