Оптимизируйте процент торговой стратегии объема

В этом примере показано, как оптимизировать стратегию одного запаса путем минимизации торговых издержек с помощью анализа операционных издержек от Kissell Research Group. Оптимизация минимизирует торговые издержки, сопоставленные с процентом торговой стратегии объема и заданного параметра нерасположенности к риску Lambda. Минимизация торговых издержек описывается как

$\min [(M I + P A) + L a m b d a \cdot T R],$

где торговые издержки являются влиянием на рынок MI, ценовая оценка PA, и синхронизирующий риск TR. Для получения дополнительной информации смотрите marketImpact, priceAppreciation, и timingRisk. Этот пример находит локальный минимум для этого выражения. Для получения дополнительной информации о поиске глобального минимума, смотрите Поиск и устранение проблем Оптимизации и Советы.

Здесь, можно оптимизировать процент стратегии торговли объемом. Чтобы оптимизировать торговое время и торговые стратегии расписания, смотрите, Оптимизируют Торговую Торговую стратегию Времени и Оптимизируют Торговую Торговую стратегию Расписания.

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

Получите параметры влияния на рынок и создайте данные в качестве примера

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);

Создайте одни данные о запасе

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

Количество долей
Среднесуточный объем
Энергозависимость
Курс акций
Начальный процент объема стоит стратегию
Альфа-оценка

tradeData.Shares = 100000;
tradeData.ADV = 1000000;
tradeData.Volatility = 0.25;
tradeData.Price = 35;
tradeData.POV = 0.5;
tradeData.Alpha_bp = 50;

Задайте параметры оптимизации

Задайте уровень нерасположенности к риску Lambda. Установите Lambda от 0 до Inf.

Lambda = 1;

Задайте более низкий LB и верхний UB границы стратегии вводятся для оптимизации.

LB = 0;
UB = 1;

Задайте указатель на функцию fun для целевой функции. Чтобы получить доступ к коду для этой функции, введите edit krgSingleStockOptimizer.m.

fun = @(pov)krgSingleStockOptimizer(pov,k,tradeData,Lambda);

Минимизируйте торговые издержки для торговой стратегии

Минимизируйте торговые издержки для процента стратегии торговли объемом. fminbnd находит оптимальное значение для процента стратегии торговли объемом на основе значений нижней и верхней границы. fminbnd находит локальный минимум для выражения минимизации торговых издержек.

[tradeData.POV,totalcost] = fminbnd(fun,LB,UB);

Отобразите оптимизированную торговую стратегию tradeData.POV.

tradeData.POV

ans =

    0.35

Оцените торговые издержки для оптимизированной стратегии

Оцените торговые издержки povCosts использование оптимизированной торговой стратегии.

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

Отобразите торговые издержки.

povCosts

        100.04         56.15          4.63         39.27

Торговые издержки:

Общая стоимость
Влияние на рынок
Ценовая оценка
Синхронизация риска

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

Ссылки

[1] Kissell, Роберт. “Алгоритмические торговые стратегии”. Ph.D. Тезис. Фордхемский университет, май 2006.

[2] Kissell, Роберт. Наука об алгоритмической торговле и управлении портфелем. Кембридж, MA: нажатие Elsevier/Academic, 2013.

[3] Glantz, Мортон и Роберт Кисселл. Моделирование риска мультиактива. Кембридж, MA: нажатие Elsevier/Academic, 2013.

[4] Kissell, Роберт и Мортон Глэнц. Оптимальные торговые стратегии. Нью-Йорк, Нью-Йорк: AMACOM, Inc., 2003.

Документация