Документация

Извлечение параметров влияния рынка и данных о загрузке

Получите данные о влиянии рынка на FTP-сайт Kissell Research Group. 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');
close(f)

miData = readtable('MI_Encrypted_Parameters.csv','delimiter', ...
    ',','ReadRowNames',false,'ReadVariableNames',true);

Создайте объект анализа затрат на транзакцию Kissell Research Group k. Укажите начальные настройки для даты, кода влияния на рынок и количества торговых дней.

k = krg(miData,datetime('today'),1,250);

Загрузите пример данных TradeDataPortOpt и ковариационные данные CovarianceData из файла KRGExampleData.mat, который входит в комплект поставки Datafeed Toolbox™. Ограничьте набор данных первыми 10 строками.

load KRGExampleData.mat TradeDataPortOpt CovarianceData

n = 10;
TradeDataPortOpt = TradeDataPortOpt(1:n,:);
CovarianceData = CovarianceData(1:n,1:n);
C = table2array(CovarianceData);

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

Задайте параметры оптимизации

Установите значение ликвидации портфеля в $100,000,000. Установите контуры риска портфеля между 90% и 110%. Установите максимальную совокупную рыночную стоимость в 50 базисные точки. Определите количество запасов в портфеле. Найдите верхнее ограничение для максимальных рыночных затрат на ликвидацию акций в каждой акции.

PortLiquidationValue = 100000000; 
PortRiskBounds = [0.9 1.10];
maxTotalMI = 0.005;
numPortStocks = length(TradeDataPortOpt.Symbol);
maxMI = TradeDataPortOpt.UB_MaxMI;

Определите целевое значение портфеля PortfolioTargetValue путем вычитания значения ликвидации портфеля из общего значения портфеля.

PortfolioValue = sum(TradeDataPortOpt.Value);
absPortValue = abs(TradeDataPortOpt.Value);
PortfolioAbsValue = sum(absPortValue);
PortfolioTargetValue = PortfolioValue-PortLiquidationValue;

Определите текущий вес портфеля w на основе значения каждой акции в портфеле.

w = sign(TradeDataPortOpt.Shares).*absPortValue/PortfolioAbsValue;

Задайте ограничения Aeq и beq указать, что веса должны равняться единице. Инициализируйте линейные ограничения неравенства A и b.

Aeq = ones(1,numPortStocks);
beq = 1;

A = [];
b = [];

Найдите нижнюю и верхнюю границы для итогового веса портфеля в TradeDataPortOpt.

LB = TradeDataPortOpt.LB_Wt;
UB = TradeDataPortOpt.UB_Wt;

Определите нижнюю и верхнюю границы количества акций в конечном портфеле с помощью других необязательных ограничений в примере набора данных.

lbShares = max([TradeDataPortOpt.LB_MinShares, ...
    TradeDataPortOpt.LB_MinValue./TradeDataPortOpt.Price, ...
    TradeDataPortOpt.LB_MinPctADV.*TradeDataPortOpt.ADV],[],2);

ubShares = min([TradeDataPortOpt.UB_MaxShares, ...
    TradeDataPortOpt.UB_MaxValue./TradeDataPortOpt.Price, ...
    TradeDataPortOpt.UB_MaxPctADV.*TradeDataPortOpt.ADV],[],2);

Укажите начальные веса портфеля.

x0 = TradeDataPortOpt.Value./sum(TradeDataPortOpt.Value);
x = x0;

Задайте опции оптимизации. Установите алгоритм оптимизации в последовательное квадратичное программирование. Установите допуск завершения функции на значение функции и на x. Установите допуск на нарушение ограничений. Установите допуск завершения на итерации PCG. Установите максимальное количество вычислений функции 'MaxFunEvals' и итерации 'MaxIter'. Опции 'MaxFunEvals' и 'MaxIter' заданы большие значения, так что оптимизация может повторить много раз, чтобы найти локальный минимум. Установите минимальное изменение переменных для конечного дифференцирования.

options = optimoptions('fmincon','Algorithm','sqp', ...
    'TolFun',10E-8,'TolX',10E-16,'TolCon',10E-8,'TolPCG',10E-8, ...
    'MaxFunEvals',50000,'MaxIter',50000,'DiffMinChange',10E-8);

Минимизация рыночных затрат на ликвидацию портфеля

Задайте указатель на функцию objectivefun для выборки целевой функции krgLiquidityFunction. Для доступа к коду для этой функции введите edit krgLiquidityFunction.m. Задайте указатель на функцию constraintsfun для функции выборки krgLiquidityConstraint который устанавливает дополнительные ограничения. Для доступа к коду для этой функции введите edit krgLiquidityConstraint.m.

objectivefun = @(x) krgLiquidityFunction(x,TradeDataPortOpt, ...
    PortfolioTargetValue,k);

constraintsfun = @(x) krgLiquidityConstraint(x,w,C,TradeDataPortOpt, ...
    PortfolioTargetValue,PortRiskBounds,lbShares,ubShares,maxMI,maxTotalMI,k);

Минимизация рыночных затрат на ликвидацию портфеля. fmincon находит оптимальное значение веса портфеля для каждого запаса на основе нижнего и верхнего значений границы. Это делается путем нахождения локального минимума затрат на влияние на рынок.

[x,~,exitflag] = fmincon(objectivefun,x0,A,b,Aeq,beq,LB,UB, ...
    constraintsfun,options);

Чтобы проверить, fmincon найден локальный минимум, отображается причина остановки функции.

exitflag

exitflag =

     1.00

fmincon возвращает 1 когда он находит локальный минимум. Для получения дополнительной информации смотрите exitflag (Optimization Toolbox).

Определите оптимизированное значение веса x1 каждого запаса в портфолио в десятичном формате.

x1 = x.*PortfolioTargetValue/PortfolioValue;

Определите оптимизированное целевое значение портфеля TargetValue и количество акций SharesToTrade для каждого запаса в портфеле.

TargetShares = x*PortfolioTargetValue./TradeDataPortOpt.Price;
SharesToTrade = TradeDataPortOpt.Shares-TargetShares;
TargetValue = x*PortfolioTargetValue;
TradeDataPortOpt.Shares = abs(SharesToTrade);

Определите оптимизированный процент стратегии объема.

TradeDataPortOpt.TradeTime = TradeDataPortOpt.TradeTime ...
    .* TradeDataPortOpt.ADV;
TradeDataPortOpt.POV = krg.tradetime2pov(TradeDataPortOpt.TradeTime, ...
    TradeDataPortOpt.Shares);

Оценка затрат на влияние на рынок MI за количество акций, подлежащих ликвидации.

MI = marketImpact(k,TradeDataPortOpt)/10000;

Чтобы просмотреть рыночные затраты в десятичном формате, укажите формат отображения. Отображение затрат на влияние на рынок для первых трех запасов в портфеле.

format

MI(1:3)

ans =

   1.0e-03 *

    0.1477
    0.1405
    0.1405

Чтобы просмотреть целевое количество общих ресурсов с двумя десятичными знаками, задайте формат отображения. Отображение целевого количества акций для первых трех акций в портфеле.

format bank

TargetShares(1:3)

ans =

     -23640.11
    -154656.73
     -61193.04

Отрицательные значения обозначают продажи акций из портфеля.

Просмотрите торгуемое значение первых трех запасов в портфеле.

TargetValue(1:3)

ans =

    -968062.45
   -1521760.41
   -2448131.64

Чтобы симулировать торговлю целевым количеством акций в исторической области значений дат, теперь можно провести стресс-тест на оптимизированном портфеле. Для получения дополнительной информации о проведении стресс-теста, смотрите Проведите стресс-тест на портфолио.