Документация

Извлечение параметров влияния на рынок

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.

k = krg(miData);

Создание единичных данных запаса

Структура tradeData содержит данные для отдельного запаса. Используйте структуру или таблицу, чтобы задать эти данные. Поля:

tradeData.Shares = 100000;
tradeData.ADV = 1000000;
tradeData.Volatility = 0.25;
tradeData.Price = 35;
tradeData.Alpha_bp = 50;

Определите количество сделок и объем каждой сделки для первоначальной стратегии. Поля VolumeProfile и TradeSchedule определить первоначальную торговую стратегию графика торговли.

numIntervals = 26;
tradeData.VolumeProfile = ones(1,numIntervals) * ...
    tradeData.ADV/numIntervals;
tradeData.TradeSchedule = ones(1,numIntervals) .* ...
    (tradeData.Shares./numIntervals);

Задайте параметры оптимизации

Задайте уровень отвращения к риску Lambda. Задайте Lambda от 0 до Inf.

Lambda = 1;

Задайте нижние LB и верхние UB границы акций, торгуемых за интервал для оптимизации.

LB = zeros(1,numIntervals);
UB = ones(1,numIntervals) .* tradeData.Shares;    

Задайте ограничения Aeq и Beq обозначить, что акции, торгующиеся в торговом графике, должны совпадать с общим количеством акций.

Aeq = ones(1,numIntervals);
Beq = tradeData.Shares;

Задайте максимальное количество вычислений функции и итераций для оптимизации. Задайте 'MaxFunEvals' и 'MaxIter' к большим значениям, так что оптимизация может повторить много раз, чтобы найти локальный минимум.

options = optimoptions('fmincon','MaxFunEvals',100000,'MaxIter',100000);

Задайте указатель на функцию fun для целевой функции. Для доступа к коду для этой функции введите edit krgSingleStockOptimizer.m.

fun = @(tradeschedule)krgSingleStockOptimizer(tradeschedule,k, ...
    tradeData,Lambda);

Минимизируйте торговые издержки для торговой стратегии

Минимизируйте торговые издержки для торговой стратегии торгового графика. fmincon находит оптимальное значение для торговой стратегии торгового графика на основе нижних и верхних граничных значений. Это делается путем нахождения локального минимума торговой стоимости.

[tradeData.TradeSchedule,totalcost,exitflag] = fmincon(fun, ...
    tradeData.TradeSchedule,[],[],Aeq,Beq,LB,UB,[],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).

Отобразите оптимизированную торговую стратегию tradeData.TradeSchedule.

tradeData.TradeSchedule

ans =

  Columns 1 through 5

      35563.33      18220.14      11688.59       8256.81       6057.39
  
  ...

Оценка затрат на торговлю для оптимизированной стратегии

Оцените торговые затраты tradeScheduleCosts использование оптимизированной торговой стратегии.

mi = marketImpact(k,tradeData);
pa = priceAppreciation(k,tradeData);
tr = timingRisk(k,tradeData);
tradeScheduleCosts = [totalcost mi pa tr];

Отображать торговые затраты.

tradeScheduleCosts

tradeScheduleCosts =

         97.32         47.66          6.75         42.91

Торговые издержки:

Для получения дополнительной информации о предыдущих расчетах обратитесь в исследовательскую группу Kissell.