Оцените затраты на ликвидацию портфеля

В этом примере показано, как определить стоимость ликвидации отдельных запасов в портфеле с помощью анализа операционных издержек от Kissell Research Group. Сравните отдельные запасы в портфеле с помощью различных метрик в графике рассеивания.

Данные в качестве примера используют процент стратегии торговли объемом вычислить затраты. Можно также использовать торговую стратегию торговли времени запустить анализ, заменяя процент данных об объеме с торговыми данными времени.

Чтобы получить доступ к примеру кода, введите edit KRGPortfolioLiquidityExample.m в командной строке.

Получите параметры влияния на рынок и загрузите данные транзакции

Получите данные влияния на рынок от FTP-сайта Kissell Research Group. Соединитесь с FTP-сайтом с помощью ftp функция с именем пользователя и паролем. Перейдите к MI_Parameters папка и получает данные влияния 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');
close(f)

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

Создайте аналитический объект k операционных издержек Kissell Research Group.

k = krg(miData);

Загрузите данные в качестве примера TradeData из файла KRGExampleData.mat, который включен с Datafeed Toolbox™.

load KRGExampleData.mat TradeData

Для описания данных в качестве примера смотрите Наборы данных Kissell Research Group.

Оцените торговые издержки

Оцените, что влияние на рынок стоит mi.

TradeData.mi = marketImpact(k,TradeData);

Оцените, что синхронизация рискует tr.

TradeData.tr = timingRisk(k,TradeData);

Оцените фактор ликвидности lf.

TradeData.lf = liquidityFactor(k,TradeData);

Для получения дополнительной информации о предыдущих вычислениях, свяжитесь с Kissell Research Group.

Отобразите графики портфеля

Создайте график рассеивания, который показывает следующее:

Размер
Энергозависимость
Влияние на рынок
Синхронизация риска
Фактор ликвидности

figure
axOrder = subplot(2,3,1);
nSymbols = 1:length(TradeData.Size);
scatter(nSymbols,TradeData.Size*100,10,'filled')
grid on
box on
title(' Order Size (%ADV)')
axOrder.YAxis.TickLabelFormat = '%.1f%%';

axVolatility = subplot(2,3,2);
scatter(nSymbols,TradeData.Volatility*100,10,'filled')
grid on
box on
title('Volatility')
axVolatility.YAxis.TickLabelFormat = '%g%%';

axMI = subplot(2,3,4);
scatter(nSymbols,TradeData.mi,10,'filled')
grid on
box on
title('Market Impact (bp)')
axMI.YAxis.TickLabelFormat = '%.1f';

axTR = subplot(2,3,5);
scatter(nSymbols,TradeData.tr,10,'filled')
grid on
box on
title('Timing Risk (bp)')
axTR.YAxis.TickLabelFormat = '%.1f';

axLF = subplot(2,3,6);
scatter(nSymbols,TradeData.lf*100,10,'filled')
grid on
box on
title('Liquidity Factor')
axLF.YAxis.TickLabelFormat = '%.2f%%';

Plot figure displays five plots for order size, volatility, market impact, timing risk, and liquidity factor.

Этот рисунок демонстрирует представление снимка состояния в затраты на торговлю и ликвидацию, энергозависимость и размер запасов в портфеле. Можно изменить этот график рассеивания, чтобы включать другие переменные из TradeData.

Документация