Dynamiczne strategie handlowe w obecności konfliktów rynkowych Mehmet Salam1 Dynamiczne strategie handlowe w obecności mroków rynkowych Mehmet Salam Poddane częściowemu spełnieniu wymagań stopnia doktora nauk filozoficznych w ramach komitetu wykonawczego Graduate School of Arts and Sciencess COLUMBIA UNIVERSITY 2017.2 UMI Number Wszystkie prawa zastrzeżone INFORMACJE DLA WSZYSTKIMI UŻYTKOWNIKÓW Jakość tej reprodukcji zależy od jakości przedstawionej kopii W mało prawdopodobnym przypadku, w którym autor nie wypisał kompletnego rękopisu i brakuje stron, będą to również odnotowane , jeśli materiał musiał zostać usunięty, notatka wskaże usunięcie UMI Opublikowane przez ProQuest LLC 2017 Prawa autorskie w dochodzeniu prowadzonym przez autora Microform Edition ProQuest LLC Wszystkie prawa zastrzeżone To dzieło jest chronione przed kopiowaniem przez nieupoważnionego tytułu 17, United States Code ProQuest LLC 789 East Eisenhower Parkway PO Box 1346 Ann Arbor, MI.3 2017 Mehmet Salam Wszystkie Righ ts Reserved.4 STRESZCZENIE Dynamiczne strategie handlowe w obecności mecha - nizmów rynkowych Mehmet Salam Niniejsza praca analizuje wpływ różnych podstawowych zjawisk tarcia w mikrostrukturę rynków finansowych Szczególne tarcia na rynku, które uważamy za opóźnienia w handlu wysokimi częstotliwościami, koszty transakcji wynikające z wpływu cen lub prowizji, nieuniknionych zagrożeń magazynowych wynikających z niestabilności stochastycznej i kosztów płynności zmieniających się w czasie Zbadamy konsekwencje każdej z tych tarć w rygorystycznych modelach teoretycznych z punktu widzenia inwestora i uzyskują wyraŜenia analityczne lub skuteczne procedury obliczeniowe dla strategii dynamicznych Szczegółowe metodyki w obliczenia te obejmują między innymi teorię kontroli stochastycznej, dynamiczne programowanie i narzędzia z zastosowanych procesów prawdopodobieństwa i stochastycznych W pierwszym rozdziale opisujemy model teoretyczny do ilościowej wyceny opóźnienia i jego wpływu na optymalną dynamiczną strategię handlową. jony tworzone przez obecność latencji poprzez rozważenie optymalnego problemu realizacji reprezentatywnego inwestora Przez dynamiczną analizę programową nasz model dostarcza wyrażenie w formie zamkniętej dla kosztów opóźnienia pod względem dobrze znanych parametrów instrumentu bazowego Wdrażamy nasz model przez oszacowanie kosztów opóźnień poniesionych w wyniku handlu na ludzkiej skali czasowej Badanie wspólnych zasobów NYSE w latach 1995-2005 wskazuje, że średni koszt opóźnienia w naszej próbce wzrósł ponad trzykrotnie w tym okresie czasu W drugim rozdziale zapewniamy dynamiczny dynamiczny handel polityka dotycząca problemów dotyczących wyboru portfela z przewidywalnością zwrotów i kosztami transakcji Nasza zasada ponownego bilansowania jest liniową funkcją czynników przewidujących zwrot i może być wykorzystywana w szerokim spektrum modeli wyboru portfela z minimalnymi założeniami Reguły równoważenia liniowego umożliwiają obliczenie dokładnych i skutecznych formułowań portfela modele wyboru z ograniczeniami liniowymi, transakcja proporcjonalna i nieliniowa c osts i kwadratowa funkcja użyteczności na terminalu 5. bogactwo Zilustrujemy implementację najlepszej liniowej reguły równoważącej w kontekście realizacji portfela z ograniczeniami dodatnimi w obecności krótkoterminowej przewidywalności Wykazujemy, że istnieje znaczne zwiększenie wydajności w użyciu liniowych reguł równoważenia w porównaniu z polityką statyczną z kurczeniem horyzontu lub dynamiczną polityką implikującą rozwiązanie programu dynamicznego bez ograniczeń Wreszcie, w ostatnim rozdziale proponujemy model oparty na czynnikach, który uwzględnia wspólne wstrząsy czynników powodujących zwroty bezpieczeństwa W ramach tych realistyczna dynamika czynników, rozwiązujemy dla dynamicznej polityki handlowej w klasie polityk liniowych analitycznie Nasz model może uwzględniać stochastyczną zmienność i koszty płynności w zależności od ekspozycji czynników Kalibracja naszego modelu z danymi empirycznymi pokazuje, że nasza polityka handlowa osiąga lepsze wyniki obecność wspólnych szoków czynników.6 Spis treści 1 Wprowadzenie duction Koszt reguł łagodzących liniowych reguł wyrównywania Współczynniki występowania wspólnych czynników w organizacji strategicznej alokacji aktywów Struktura tezy Koszt latencji Wprowadzenie Literatura pokrewna Stylizowany model realizacji bez wykonywania określonej liczby latencji Optymalne rozwiązanie Model analizy latencji Analiza rozkładu dynamicznego Analiza asymptotyczna Dyspozycyjność czasu vs rozszerzenia czasowe Empiryczne oszacowanie kosztów opóźnień Optymalna polityka i jakość zbliżenia Historyczna ewolucja kosztów opóźnień Historyczna ewolucja implikowanej latencji i.7 2 5 4 Empiryczne znaczenie konkluzji latencji i przyszłych reguł Zasady równoważenia liniowego Wprowadzenie Literatura powiązana Wybór portfolio dynamicznego dzięki zwrotowi Przykłady przewidywalności i kosztów transakcji Optymalny model liniowy Skuteczne formułowanie precyzyjne Ograniczenia liniowe Koszty transakcji Bogactwo terminalu i awersja do ryzyka Aplikacja Agencje kapitałowe Formułowanie transakcji Approximate Policies Upper Bounds Model Calibration Numerical Re sults Podsumowanie Współczynniki wstrząsów Wspólne Wprowadzenie Literatura pokrewna Model Dynamika i dynamika dynamiki Dynamika pozycji gotówkowych i gotówkowych Cel Funkcja Zasady liniowe Forma zamknięta Eksperyment ii.8 4 3 1 Charakterystyka kontra Model generowania zwrotów opartych na czynniku Kalibracja głównych parametrów Przybliżona strategia Wyniki symulacji Wnioski i Przyszłe kierunki Bibliografia 104 A Koszt latencji 114 A 1 Dekompozycja programowania dynamicznego A 2 Dowód twierdzenia A 3 Dowód twierdzenia A 4 Dynamika cen z przeskokami B Reguły równoważenia liniowego 137 B 1 Dowód lematu B 2 Dokładne sformułowanie celu bogactwa terminala B 3 Wyprowadzenie zasad polityki LQC B 4 Dokładne sformułowanie najlepszej prostej polityki realizacji iii.9 Wykaz figur 2 1 Przykład wykonania zlecenia limitu w modelu stylizowanym Ilustracja optymalnej strategii bez latencji Ilustracja przykładu latencja ilustracja optymalnej polityki twierdzenia ilustracja optymalnej strategii np. dla GS, wyrażone w premie cenowej w nadmiocie czasu, dla różnych wyborów latencji Przykład ilustrujący ewolucję wartości kontynuacji optymalnej polityki w czasie GS dla różnych wyborów latencji. czas opóźnienia w zależności od opóźnienia Ilustracja historycznej ewolucji kosztów opóźnień w danym okresie Ilustracja historycznej ewolucji domniemanej latencji w danym okresie iv.10 Lista tabel 3 1 Podsumowanie statystyk wydajności każdej polityki , wraz z górnymi granicami Szczegółowe porównanie zysków alfa, kosztów transakcji i całkowitej skuteczności optymalnej polityki liniowej i przewidywanej polityki dynamicznej Wyniki kalibracji i podsumowanie statystyk wydajności każdej polityki w przypadku braku wspólnego hałasu czynników i niskiej transakcji środowisko kosztów Podsumowanie statystyk wydajności każdej polityki w przypadku braku wspólnego hałasu i wysokich kosztów transakcji e środowisko Podsumowanie statystyk wydajności każdej polityki w przypadku wspólnego hałasu związanego z czynnikami i niskiego kosztu transakcji Streszczenie statystyk wydajności każdej polityki w przypadku wspólnego hałasu czynników i środowiska wysokiego kosztu transakcji v.11 Podziękowania Podziękowania Badania w tej pracy powstał w wyniku współpracy z moim doradcą Profesorem Ciamacem C Moallemi i moimi członkami Komitetu Prof. Collin-Dufresne i profesorem Kentem Daniel Podczas gdy moje długie spotkania z każdym z nich nauczyły mnie wiele z teorii i narzędzi metodycznych, jestem szczególnie zadłużony ich przyjaźń i ciągłym wsparcie w nawiązaniu mojego treningu akademickiego Chciałbym szczególnie podziękować profesorowi Ciamacowi Moallemiu, który był moim doradcą akademickim przez cały mój czas w Columbia i dostarczał konstruktywnych informacji zwrotnych na temat wszystkich moich wysiłków akademickich od standardowego pytania do pracy domowej na godzinę prezentacji konferencji profesjonalna postawa wraz z jego szczerym mentorem w al l sprawami życia jest przykładowa postać, którą spróbuję naśladować w dalszej części mojej kariery Jestem głęboko wdzięczny panu Profesorowi Pierre Collinowi-Dufresnemu, który nauczył mnie wszystkiego, co wiem o dynamicznej wycenie aktywów i finansowaniu ciągłym Czas od niego , Dowiedziałem się, jak ważne jest budowanie wiedzy na temat formuł matematycznych i cnoty analizy sędziowskiej, nie sprowadzając się do oszustwa, że jestem jeszcze zadłużony moim członkom komisji, profesorowi Markowi Broadie i profesorowi Paulowi Glassermanowi, że uważnie przeczytałem moją tezę i ich cenne sugestie Chciałbym szczególnie podziękować moim kolegom i kolegom Columbia, z którymi moja kadencja jako studentka w Nowym Jorku była bardzo miła, chciałbym konkretnie uznać Santiago Balseiro, Burak Bakurt, Soner Bilge, Berk Birand, Deniz i ek, Ezgi Demirda , Cem Dilmegani, mężczyźni Caner G, Neet G ner, Damla G ne, nar Kl olu, Serdar Kocaman, Paulita Pontiliano, Ahmet Serdar imsek, Erin Tok luolu, Cengiz benli i zzet Yldz Jestem bardzo wdzięczny mojej żonie, Merve ehiralt Salam, za jej ogromne wsparcie, ciągłą cierpliwość i nieograniczoną miłość, która skręciła trudne i stresujące dni absolwenta vi.12 życia w najbardziej szczęśliwy i niezapomniany Wreszcie , Chciałbym podziękować mojej rodzinie, Nagihan Salam, Yusuf Salam, lknur Salam Altun, z Salamem i brahimem Altun za ich nieocenione wsparcie i bezwarunkową miłość Chciałbym szczególnie podziękować moim rodzicom za ich najwyższą poświęcenie i bezgraniczną ofiarę, która pomogła mi dotrzeć ten sukces Niniejsza praca poświęcona jest mojej rodzinie.13 Dla mojej rodziny viii.14 ROZDZIAŁ 1 WPROWADZENIE 1 Rozdział 1 Wprowadzenie Klasyczne modele finansowania opierają się na założeniu, że rynki beztrywialne w jednorazowym horyzoncie Ta prostota zazwyczaj ułatwia uzyskiwanie modnych modeli Nie jest jednak zwykle jasne, czy rozwiązanie jednorazowe będzie miało podobne właściwości z dynamicznym rozwiązaniem w ustawieniach wieloetapowych Multi-per cel jodu różni się znacząco od celu jednorazowego poprzez włączenie zdolności do podejmowania decyzji o regresie, która lepiej odzwierciedla rzeczywisty cel wielu inwestorów na bardzo niepewnych rynkach finansowych Włączenie tego rodzaju szkód finansowych do modelu jest z pewnością krokiem naprzód w kierunku prawdziwego modelu rynków finansowych Ostatnie badania, w których uwzględniono te tarcia, wykazały, że takie tarcia mogą wyjaśnić różne anomalie obserwowane na rynkach finansowych, takie jak nagłe dryfowanie płynności, wycenę zasobów trudnych do wypożyczenia oraz wycenę na rynkach ponadgrupowych. Celem tych dwóch Perspektywy teza ta analizuje, jak różne tarcia na rynku wpływają na optymalne decyzje inwestora, gdy podstawowe stany gospodarki są stochastyczne. Szczególne tarcia na rynku, które rozważałem, to opóźnienie w handlu wysokimi częstotliwościami, wspólne i ukryte czynniki w zwrocie akcji, koszty transakcji w portfelu przywrócenie równowagi, nieuniknione zapasy i pozostałość Ryzyko związane z niestabilnością stochastyczną Zbadałem implikacje każdej z tych tarć w rygorystycznych modelach teoretycznych z punktu widzenia inwestora i uzyskanych wyrażeń analitycznych lub efektywnych procedur obliczeniowych dla strategii dynamicznych Szczegółowe metody obliczania tych polityk obejmują stochastyczny.15 ROZDZIAŁ 1 WPROWADZENIE 2 teorie sterowania, dynamiczne programowanie i narzędzia z zastosowanych procedur prawdopodobieństwa i stochastycznego Teza teoretyczna dotyczy optymalnego lub prawie optymalnego dynamicznego podejmowania decyzji w dużych wymiarach systemów stochastycznych Moje motywujące problemy badawcze w tym kontekście wywodzą się z rynków finansowych, ale są one wewnętrznie operacyjne kwestie wpływu poprawy technologicznej w systemie handlowym na zysk, optymalna kontrola kosztów transakcji przy jednoczesnym wykorzystywaniu przybliżonych reguł handlowych, gdy występują złożone interakcje pomiędzy przewidywanymi zyskami w przyszłości a zmiennością i płynności Ta teza dostarcza wnikliwego wkładu poprzez lepsze zrozumienie konsekwencji tych tarć i sugeruje łatwe w implementacji strategie W skrócie uważam, że moje badania mogą pomóc w ilościowej ocenie jasnego kosztu latencji w handlu wysokimi częstotliwościami i rzucać światło na bardzo szybki wpływ prędkości w mikrostrukturze handlowej charakteryzuje niemal optymalną strategię wykorzystywania przewidywalności zwrotu, przy jednoczesnym kontrolowaniu kosztów transakcji, zaproponowanie zamkniętej formy przybliżonej polityki w zakresie alokacji strategicznych aktywów w przypadku, gdy zwroty wykazują strukturę kowariancji opartą na czynnikach. Te wspólne cechy wyróżniające, każdy rozdział moich studiów można szczegółowo przeanalizować W każdym rozdziale szczegółowo przeanalizowano wpływ tarcia na dynamiczną strategię handlową, dynamiczny problem został wyraźnie postawiony i osiągnięto optymalną lub prawie optymalną dynamiczną regułę decyzji Koszt latencji A bardzo niedawne tarcie cytowane szeroko w popularnych mediach było opóźnienie pomiędzy decyzją o handlu a wynikającą z niego realizacją handlu W miarę rozkwitu handlu wysokonapięciowego, a kolejne pytania regulacyjne dotyczące tej działalności handlowej stały się centralnym punktem zainteresowania, częściowo dzięki uznanym Flash Crash w dniu 6 maja 2017 r.16 ROZDZIAŁ 1 WPROWADZENIE 3 wzrosło zainteresowanie badaniem skutków latencji różnych uczestników rynku Nasz pierwszy esej opracowuje pierwszy model częściowej równowagi w celu konkretnego określenia wpływu opóźnienia na optymalną politykę składania zamówień i wynikający z nich koszt dla przedsiębiorcy W tym eseju, Rozważam po raz pierwszy stylizowany problem z wykonaniem, jeśli nie ma latencji jako benchmarku, i włączam opóźnienie, nie pozwalając przedsiębiorcy na ciągłe uczestnictwo w rynku. Zamówienia limitów Trader's docierają na rynek ze stałym opóźnieniem, a przedsiębiorca zmuszony jest do odchylenia z polityki porównawczej w celu uwzględnienia niepewności wprowadzonej przez to opóźnienie I quant ify koszt latencji jako znormalizowanej różnicy oczekiwanych wypłat między tym modelem a stylizowanym modelem bez latencji otrzymuję wyraźny zamknięty formularz dla kosztów latencji w najciekawszym systemie o małym opóźnieniu Nasz formułowanie modelu latencji stanowi potężne narzędzie służące do obliczania dokładnego kosztu latencji Nasz model jest pierwszym podejściem teoretycznym w literaturze do ilościowego określania wpływu opóźnienia na optymalną politykę składania zamówień i wynikający z nich koszt dla przedsiębiorcy, który po raz pierwszy opisał optymalną politykę składania zamówień w modelu przez Zapewnienie jednoznacznej rekursji w jednej zmiennej Ta rekursja może być skutecznie rozwiązana za pomocą środków numerycznych i można łatwo obliczyć dokładny koszt opóźnienia Ze względu na niepewność wprowadzoną przez opóźnienie, optymalna polityka zamówień staje się mniej agresywna w porównaniu do rozwiązania wzorcowego. optymalny cytat jest korygowany, można najwyraźniej wyrazić w dobrze znanych parametrach rynkowych w systemie o małym opóźnieniu Największy wpływ na zlecenie wynika z niestabilności ruchu zapasów iw mniejszym stopniu od średniego spreadu zleceń na żądanie Jeśli przedsiębiorca chce sprzedać udział, optymalna premia ustalona przez przedsiębiorcę maleje liniowo z niestabilnością zapasów Ponieważ wartości latencji obserwowane na nowoczesnych rynkach elektronicznych są rzędu milisekund, dostarczam asymptotyczną analizę dla systemu o małym opóźnieniu, w którym uzyskuje się wyraźne rozwiązania w postaci zamkniętej. W tym przypadku optymalny porządek zamówieniowy przedsiębiorcy polityka staje się niezależna od czasu, a koszt utajnienia można obliczyć dokładnie bez uciekania się do wstecznej indukcji Jeśli interpretuję koszt opóźnienia jako procent całkowitych kosztów transakcji w przypadku braku jakiegokolwiek opóźnienia, tj. znormalizowanej miary opóźnienia, wtedy koszt opóźnienia może być obliczony w prostej formie zamkniętej Wyrażam, że koszt opóźnienia jest bezpośrednio.17 ROZDZIAŁ 1 WPROWADZENIE 4 proporcjonalnie do stosunku zmienności i średniej rozproszenie na żądanie Tak więc zwiększenie kosztów opóźnień dla bardziej lotnych lub mniej płynnych zapasów Zależność od zaobserwowanej latencji jest bardziej złożona z wkładem pierwszego rzędu pochodzącego z wariancji ceny akcji w przedziale latencji i korekty drugiego rzędu, umożliwi wykonanie egzekucji w asymptotycznej granicy Aby w sposób empiryczny wyprowadzić ten koszt, muszę jedynie oszacować zmienność, przeciętny koszt zapytania o cenę i wewnętrzną wartość opóźnienia. Jest to elegancki i praktyczny wynik jako oszacowanie procedury dotyczące tych ilości są bardzo bogate w literaturze Reguły dotyczące zrównoważenia liniowego Jedną z najgłośniej badanych frustracji na rynku jest wpływ kosztów transakcji na optymalny wybór inwestora. Ponadto, gdy inwestor przewiduje oczekiwane przyszłe zyski z wykorzystaniem zwrotu przewidywania czynników, takich jak kapitalizacja rynku, stosunek książki do rynku, opóźnione zyski, rentowności dywidendy, określenie optymalnej d Polityka żydowska z realistycznym ryzykiem i ograniczeniami handlowymi jest prawie na pewno niemożliwa W obliczu tego trudnego zadania niniejszy esej stanowi wysoce łatwa do wyśledzenia reguła ponownego bilansowania w przypadku dynamicznych problemów dotyczących wyboru portfela z przewidywalnością zwrotną i kosztami transakcji Ta reguła równoważenia stanowi liniową funkcję przewidywania czynników i może być wykorzystywane w szerokim spektrum modeli wyboru portfela z realistycznymi względami w zakresie miar ryzyka, kosztów transakcji i ograniczeń Dopóki problem rozwiązywania problemów związanych z dynamicznym portfelem jest problemem z wypukłym programowaniem, zmodyfikowany problem optymalizacji poszukujący optymalnych parametrów liniowej reguły decyzyjnej być wypukłym problemem programistycznym Zapewniam dużą klasę dynamicznych modeli wyboru portfela, różniących się modelowaniem miar ryzyka, kosztami transakcji i ograniczeniami, które mogą być sformułowane jako deterministyczne wypukłe problemy optymalizacyjne W szczególności obliczę analityczną ekspresję obiektywnej funkcji w t on przypadków z kwadratową funkcją użyteczności na terminalu bogactwa lub proporcjonalnych i nielinearnych kosztach transakcji Ostatecznie, wyprowadzam skuteczne formuły wprowadzania liniowych równości i nierówności Jeśli nie ma ekspresji analitycznej dla celu, optymalne parametry można rozwiązać poprzez pobieranie próbek.18 ROZDZIAŁ 1 WPROWADZENIE 5 dostępnych technik z przykładowej średniej i stochastycznej literatury przybliżeniowej Wreszcie, wdrażam obliczanie najlepszej polityki liniowej w kontekście realizacji portfela, wykonanie dużej długiej pozycji w pojedynczym zabezpieczeniu W tym celu, Potrzebuję ograniczeń dotyczących pozycji na portfelach i ilości akcji sprzedawanych w każdym okresie, aby osiągnąć wykonalne wykonanie W celu porównania skuteczności najlepszej reguły równoważenia liniowego, używam identycznej konfiguracji czasu dyskretnego dla Garleanu i Pedersen 2017 dla które jest dostępne w postaci zamkniętego roztworu, z braku ograniczeń I calibra te parametry modelu wykorzystują dwa dniowe dane o zapasach cieczy i skonstruuj dwa predykatory w ustawieniach wysokiej częstotliwości z różnymi średnimi prędkościami odświeżania Symulacja realizowana z tymi predyktorami i skalibrowanymi parametrami ujawnia, że najlepsza strategia liniowa zachowuje się lepiej niż deterministyczny polityka, modelowa kontrola predykcyjna i przewidywana wersja optymalnej polityki zaproponowanej przez Garleanu i Pedersen 2017 Szokujące czynniki występujące w alokacji aktywów strategicznych Fundamenty opracowane w drugim rozdziale mają wpływ na analizę wpływu wspólnych wstrząsów czynników, gdy istnieją koszty transakcji przewidywalność zwrotów W tym eseju przyjmuję się szczegółowemu zagadnieniu wyboru dynamicznego wyboru portfela ze wspólnymi czynnikami powodującymi wzrosty bezpieczeństwa proponuję nowy model współczynnika zwrotu zabezpieczeń, w którym każde zabezpieczenie ma swój własny zwrot, przewidujący czynniki oparte na krótkoterminowym odwróceniu , dynamika i długoterminowe odwrócenie W tym modelu poprawiam odnoszą się do warunkowej wariancji zwrotu poprzez umożliwienie współspadania z ekspozycjami czynników I wykorzystują liniowe reguły decyzyjne w przeszłych dochodach i ekspozycjach czynników dla naszej dynamicznej strategii handlowej Ukazuję, że optymalna polityka liniowa może być obliczona w formie zamkniętej, w przeciwieństwie do ostatnich podejścia parametryczne, które opierają się na optymalizacji numerycznej Garleanu i Pedersen 2017 był przełomem, łącząc tarcia handlowe z przewidywalną zwrotnością w modelu wysoce zdolnym do odrywania, który faktycznie pozwalał na rozwiązanie w postaci zamkniętej formy, jednakże ta zdolność trakcyjna powstała z oczywistym kosztem, znacznym odejściem z standardowej literatury dotyczącej wyboru dynamicznego portfela Uproszczone założenie polegało na wykorzystaniu liczby akcji w wektorze decyzji portfelowych w celu zlinearyzowania stanu.19 ROZDZIAŁ 1 WPROWADZENIE 6 namics Za pomocą liczby akcji w porównaniu z posiadanymi dolarami wymagano również modelowania zmian cen w dolarach procentowych terminów Jest to problematyczne, ponieważ pozwala na negat ive prices Ponadto wiadomo, że zmiany cen nie są stacjonarne, nie można skutecznie oszacować za pomocą technik regresji liniowej W tym eseju zachowuję strukturę nieliniową w ewolucji bogactwa, ale zamiast starać się rozwiązać problem z optymalizacją, używam polityka liniowa w celu uzyskania polityki bliskiej optymalizacji Dostaję zamknięte rozwiązanie dla naszych parametrów politycznych, które pozwalają na bardzo rozbudowywanie wszechświata parametrów łatwo oceniam działanie naszej polityki liniowej w dobrze skalibrowanej symulacji Nasze badania symulacyjne że najlepsza polityka liniowa przynosi znaczne korzyści w porównaniu z innymi przybliżonymi zasadami, które niedawno przeanalizowano w literaturze, zwłaszcza gdy koszty transakcji są wysokie, a ewolucje zmieniają się zależnie od zależności zależnej od czynników. W przeciwieństwie do innych podejść parametrycznych, nasze modelowanie stanowi rozwiązanie w postaci zamkniętej zamiast statystycznej Procedura dopasowania Zdolność analityczna pozwala nam poszerzyć nasz wszechświat o par ametry, co pozwala na większą elastyczność w uzyskiwaniu różnych zasad polityki dla różnych klas aktywów Organizacja tezy Bilans tej pracy został zorganizowany w następujący sposób Rozdział 2 stanowi formalny model do określenia ilościowego okresu latencji Przedstawię stylizowany, ciągły czas realizacji transakcji problem w przypadku braku latencji Opracowuję odmianę modelu z opóźnieniem i dostarczam matematyczną analizę optymalnej polityki dla naszego problemu Poprzez porównanie wyników w obecności i nieobecności latencji, jestem w stanie ilościowo ocenić koszt opóźnienia W w późniejszym rozdziale, rozważam niektóre empiryczne zastosowania modelu W rozdziale 3 przedstawia abstrakcyjną formę dynamicznego modelu wyboru portfela i przedstawia różne specyficzne problemy, które spełniają założenia modelu abstrakcyjnego I formalnie opisuję klasę liniowych reguł decyzyjnych i omówię techniki rozwiązania w celu znalezienia optymalnych parametrów polityki liniowej zapewniam skuteczność i dokładność Modele wyboru dynamicznego wyboru portfela za pomocą liniowych reguł decyzyjnych W tym uogólnionym podejściu uwzględniam 20 liniowych równości i nierówności, proporcjonalnych i nielinearnych kosztów transakcji oraz pomiaru końcowego ryzyka związanego z bogactwem Wreszcie stosuję metodologię optymalizacyjną problem z wykonywaniem i ocena najlepszej polityki liniowej Rozdział 4 zawiera metodologię, która może rozwiązać złożone modele przewidywalności zwrotów w ustawieniach wieloetapowych z kosztami transakcji Nasze współczynniki przewidywania zwrotów nie muszą spełniać dowolnego wcześniej określonego modelu, ale mogą mieć dowolność dynamika Uwzględniam zależną od czynników strukturę kowariancji w zwrotach wywołanych przez wspólne wstrząsy współczynników i ilustruje w badaniu symulacyjnym, że strategie liniowe działają bardzo dobrze w tych trudnych modelach.21 ROZDZIAŁ 2 KOSZT WŁASNOŚCI 8 Rozdział 2 Koszt latencji 2 1 Wprowadzenie w ostatniej dekadzie, rynki elektroniczne stały się wszechobecną reklamą technologiczną vances na tych rynkach doprowadziły do znacznej poprawy latencji lub opóźnienia pomiędzy decyzją o handlu a wynikającą z niego realizacją transakcji W ciągu ostatnich 30 lat skala czasowa, w ciągu której przetwarzany jest handel, przechodzi od minut 1 Jednym z czynników tego trendu jest konkurencją między wymianami, jako jeden mechanizm różnicowania między wymianami jest opóźnieniem. Konkurencja ta jest spowodowana znacznym popytem wśród klas inwestorów, zwanych często inwestorami o wysokiej częstotliwości, w przypadku handlu o małym opóźnieniu. Uważa się, że handlowcy o wysokiej częstotliwości uważają więcej niż połowa wszystkich amerykańskich giełd kapitałowych 3 Wykorzystują znaczne zasoby w celu opracowania algorytmów i systemów, które mogą szybko handlować Na przykład, w skali czasu milisekundy, prędkość światła może stać się wiążącym ograniczeniem opóźnienia w komunikacji W związku z tym, Przedsiębiorcy poszukujący niskiej latencji będą wspólnie zlokalizować lub umieścić swoje komputery w tym samym obiekcie, co wymiana, aby wyeliminować opóźnienia brak fizycznej bliskości Ta współpraca 1 NYSE, przed rokiem 1980 roku Easley i wsp. 2008 na milisekundę 2 niskie opóźnienia na obecnym rynku elektronicznym byłyby kwalifikowane poniżej 10 milisekund, bardzo niskie opóźnienie, poniżej 1 milisekundy Ta zmiana stanowi dramatyczna redukcja o pięć rzędów W celu uwzględnienia tego w perspektywie, ludzki czas reakcji przypada na setki milisekund. 3 Handlowcy odnotowują szybkość płac, w milisekundach, New York Times, 23 lipca 2009 r.22 ROZDZIAŁ 2 KOSZT WŁASNOŚCI 9 przynosi znaczny koszt, jednak stwierdzono, że 1 milisekundowa korzyść może być warta 100 milionów dla dużej firmy maklerskiej4 Wiele dyskusji na temat znaczenia opóźnień wśród różnych uczestników rynku, organów regulacyjnych i pracowników naukowych Pomimo znacznej kwoty niedawne zainteresowanie, jednakże, z perspektywy teoretycznej, słabo rozumiane jest opóźnienie. Na przykład, w jaki sposób opóźnienie dotyczy kosztów transakcji Czy opóźnienie ma znaczenie tylko dla inwestorów o krótkich horyzontach czasowych, takich jak handlowcy o wysokiej częstotliwości, czy też wpływ na długoterminowych inwestorów, takich jak fundusze emerytalne i fundusze inwestycyjne. Wiele z tych ważnych kwestii zostało uwzględnionych w dyskusjach anegdotycznych lub doraźnych. Moim celem jest zapewnienie ram do analizy ilościowej tych kwestii Chciałbym przede wszystkim zrozumieć korzyść dla pojedynczego przedsiębiorcy na rynku obniżania ich latencji, trzymając wszystko inne ustalone To jest inne pytanie niż zrozumienie społecznych kosztów latencji, tj. czy w równowadze rynek zbiorowy jest lepszy lub gorszy niż przy niższych latencjach Można sobie wyobrazić na przykład, że korzyści dla poszczególnych jednostek o niższym opóźnieniu mogą się zmniejszyć w równowadze. Równowaga lub analiza dobrobytu w handlu o małym opóźnieniu jest złożonym pytaniem z ważną polityką i regulacjami implikacje Uważam, że zrozumienie efektu pojedynczego agenta handlu o małym opóźnieniu jest jednakowe ważny pierwszy krok, który poinformuje o moim ostatecznym zrozumieniu zbiorowych efektów Koszt, jaki przedsiębiorca ponosi ze względu na opóźnienia, może przybrać wiele różnych form, w zależności od dokładnej strategii handlowej Można jednak zidentyfikować wiele szerszych tematów, 5 czasami pokrywających się, dlaczego zdolność do handlu z małym opóźnieniem może być cenna dla inwestora 1 Współczesne podejmowanie decyzji Przedsiębiorca o znacznym opóźnieniu będzie podejmował decyzje handlowe na podstawie informacji, które są nieaktualne Na przykład, za automatyczny przedsiębiorca wprowadzający strategię tworzenia rynku w formie elektronicznej limit zamówienia Książka będzie utrzymywać aktywne limity na zakup i sprzedaż Ceny, w których przedsiębiorca chce kupić lub sprzedać naturalnie zależy od 4 dążenia Wall Street do przetwarzania danych z prędkością światła, Information Week, 21 kwietnia, patrz Cespa i Foucault 2008 za powiązaną dyskusję.23 ROZDZIAŁ 2 KOSZT PŁATNOŚCI 10, na przykład, na zamówieniach zleceń złożonych przez innych inwestorów, aktywa na innych giełdach, cenę powiązanych aktywów, ogólne czynniki rynkowe, itp. Jeśli przedsiębiorca nie może zaktualizować swoich zamówień w odpowiednim czasie w odpowiedzi na nowe informacje, może zakończyć handel w niekorzystnych cenach 2 Niepomyślne zalety porównawcze Zdolność do handlu z niską latencją w wartościach bezwzględnych może nie być tak ważna, jak zdolność do handlu z niską względną latencją, tzn. w porównaniu z konkurentami Na przykład wziąć pod uwagę przedsiębiorcę programu realizującego strategię arbitrażu indeksującego, dążąc do zysku na różnicach między indeksem i jego podstawowymi komponentami Może być wielu uczestników rynku prowadzących takie strategie i identyfikujących te same rozbieżności Wyzwaniem dla przedsiębiorcy jest możliwość działania na rynku, aby wykorzystać rozbieżność przed dokonaniem korekty cen, tzn. zanim konkurenci będą mogli działać Środki mające niską latencję względną 3 Zasady pierwszeństwa wielu lat Wiele nowoczesnych rynków traktuje zamówienia różnie w oparciu o czas a rywalizacja i preferowanie wcześniejszych zamówień Na przykład, w elektronicznej książeczce z limitem zamówień najwyższe priorytety poszczególnych zamówień na każdą ze stron rynku Kiedy pojawi się nakaz marketingowy, jest on zgodny z zamówieniami limitowanymi do sprzedaży zgodnie z ich priorytety Priorytet jest najpierw ustalany według ceny, tzn. zamówienia na limity z niższą ceną otrzymują wyższy priorytet Na wielu rynkach ceny są uprzywilejowane jako dyskretne, a minimalny rozmiar kleszczu Na tych rynkach może być wiele zamówień z limitem w tej samej cenie , które są następnie przyznawane priorytetowo w zależności od czasu ich przybycia Podczas gdy przedsiębiorca zawsze może zwiększyć priorytet swoich zamówień poprzez obniżenie ceny, przynosi to oczywisty koszt Jeśli przedsiębiorca może złożyć zleceń w szybszy sposób, może on zwiększyć priorytet przy jednoczesnym zachowaniu tej samej ceny Wyższy priorytet może być cenny z dwóch powodów, pierwszeństwo wyższego rzędu ma większe prawdopodobieństwo realizacji w danym horyzoncie czasowym W zakresie, torszy składający zlecenia limitowe mają chęć handlu i handlu szybciej niż później, jest to pożądane Po drugie, zamówienia o wyższym priorytecie na tym samym poziomie cen doświadczają mniej niekorzystnych wyborów zobacz, np. Glosten, 1994 Sand s.24 ROZDZIAŁ 2 KOSZTY LATENCJA W związku z tym wszystko jest takie samo, inwestor, który składa zleceń o niższym opóźnieniu, będzie korzystać z większego priorytetu niż gdyby inwestor miał większą latencję. Może to być szczególnie ważne, ponieważ niewielka poprawa latencji może powodować znaczną różnicę w priorytecie, gdy existing quote is about to change For example, consider the situation where a stock price is about to move up because of trades or cancellations at the best offered price One might expect the bid price to rise as well, there will be a race among traders reacting to the same order book events to establish time priority at the new bid In this chapter, I will quantify the cost of latency due to the first effect, a lack of contemporaneous decision m aking I do not consider effects of latency that arise from strategic considerations, or from time priority rules or price discreteness It is an open question as to whether the other effects are more or less significant than the first, and their relative importance may depend on the particular investor and their trading strategy My analysis does not speak to this point However, in what follows I will demonstrate that, by itself, the lack of contemporaneous decision making can induce trading costs that are of the same order of magnitude as other execution costs faced by large investors, and hence cannot be neglected Further, the importance of contemporaneous decision making will certainly vary from investor to investor I will focus on an aspect of this that is universal, however, which is the importance of timely information for the execution of contingent orders A contingent order, such as a limit order in an electronic limit order book or a resting order in a dark pool, presents the po ssibility of uncertain execution over an interval of time in exchange for price improvement relative to a market order, which executes immediately and with certainty Specifically, when an investor employs a contingent order, the investor may be exposed to the realization of new information for example, in the form of price movements, news, etc over the lifespan of the order Latency, which prevents the investor from continuously and instantaneously accessing the market so as to update the order, can thus adversely impact the investor As a broad proxy for understanding the importance of latency in contingent order execution, I consider the effects of latency in an extremely simple yet fundamental trade execution.25 CHAPTER 2 THE COST OF LATENCY 12 problem that of a risk-neutral investor who wishes to sell 1 share of stock i e an atomic unit over a fixed, short time horizon i e seconds in a limit order book, and must decide between market orders and limit orders My problem formulation is reminiscent of barrierdiffusion models for limit order execution e g Harris, 1998 It captures the fundamental cost of immediacy of trading e g Grossman and Miller, 1988 Chacko et al 2008 , that is, the premium due to a patient liquidity supplier who submits limit orders relative to an impatient demander of liquidity who submits market orders While this problem is quite stylized, I will argue that it is broadly relevant since, at some level, all investors make such a choice of immediacy For example, it may not seem at first glance that my execution problem is relevant for a pension fund that trades large blocks of stock over multiple days However, the execution of a block trade via algorithmic trading involves the division of a large parent order into many atomic orders over the course of a day, each of these atomic child orders can be executed as limit orders or as market orders In my problem, in the absence of latency, the optimal strategy of the seller is a pegging strategy the selle r maintains a limit order at a constant spread above the bid price at any instant in time I consider this case as a benchmark In the presence of latency, the seller can no longer maintain continuous contact with the market so as to track the bid price in the market The seller is forced to deviate from the benchmark policy in order to take into account the uncertainty introduced by the latency delay by incorporating a safety margin and lowering his limit order prices The friction introduced by latency thus results in a loss of value to the seller I will establish the difference in value to the seller between the case with latency and the benchmark case via dynamic programming arguments, and thus provide a quantification of the effects of latency The contributions of this essay are as follows This essay mathematically quantifies the cost of latency The trading problem I consider deciding between limit and market orders is faced by all large investors in modern equity markets, either dire ctly e g high frequency traders or indirectly e g pension funds who execute large trades via providers of automated execution services My analysis suggests that latency impacts all of these market participants, and that, all else being equal, the ability to trade with low.26 CHAPTER 2 THE COST OF LATENCY 13 latency results in quantifiably lower transaction costs Further, when calibrated with market data, the latency cost we measure can be significant It is of the same order of magnitude as other trading costs e g commissions, exchange fees, etc faced by the most cost efficient large investors Moreover, it is consistent with the rents that are extracted by agents who have made the requisite technological investments to trade with ultra low latency For example, the latency cost of my model is comparable to the execution commissions charged by providers that offer algorithmic trade execution services on an agency basis frequency traders It is also comparable to the reported profits of hig h To my knowledge, my model is the first to provide a quantification of the costs of latency in trade execution I provide a closed-form expression for the cost of latency as a function of well-known parameters of the asset price process The cost of latency in my model can be computed numerically via dynamic programming However, in the regime of greatest interest, where the latency is close to zero, I provide a closed-form asymptotic expression In particular, define the latency cost associated with an asset as the costs incurred due to latency as a fraction of the overall cost of immediacy the premium paid to a patient liquidity supplier by an impatient demander of liquidity Given a latency of t, a price volatility of , and a bid-offer spread of , the latency cost takes the form t 2 1 log 2 2 2 t as t 0 My method can provide qualitative insight into the importance of latency From 2 1 , it is clear that the latency cost is an increasing function of the ratio of the standard deviation of prices over the latency interval i e t to the bid-offer spread Latency has a more important role when trading assets that are either more volatile large or, alternatively, more liquid small approaches 0, the marginal benefit of latency reduction is increasing Further, as the latency.27 CHAPTER 2 THE COST OF LATENCY 14 This chapter empirically demonstrates that latency cost incurred by trading on a human time scale has dramatically increased for U S equities and the implied latency of a representative trader in this market decreased by approximately two orders of magnitude I consider the cost due to the latency of trading on the time scale of human the data-set of A t-Sahalia and Yu 2009 , I estimate the latency cost of NYSE common stocks over the period I show that the median latency cost more than tripled in this time This coincides with a period of decreasing tick sizes and increasing algorithmic and high frequency trading activity Hendershott et al 2017 An alternative perspective is to consider a hypothetical investor who fixes a target level of cost due to latency, relative to the overall cost-of-immediacy The representative trader maintains this target over time through continual technological upgrades to lower levels of latency I determine the requisite level of implied latency for such a trader, over time and across the aggregate market Using the same data-set, I observe that the median implied latency decreased by approximately two orders of magnitude over this time frame The rest of this chapter is organized as follows In Section 4 1 1, I review the related literature In Section 2 2, as a starting point, I present a stylized, continuous-time trade execution problem in the absence of latency I develop a variation of the model with latency in Section 4 2 In Section 2 4, I provide a mathematical analysis of the optimal policy for my problem By contrasting the results in the presence and absence of latency, I am able to quantitatively assess the cost of latency In Section 2 5, I consider some empirical applications of the model Finally, in Section 3 6 I conclude and discuss some future directions Related Literature There has been a significant empirical literature studying, broadly speaking, the effects of improvements in trading technology Closest to the aspect I consider is the work of Easley.28 CHAPTER 2 THE COST OF LATENCY 15 et al 2008 They empirically test the hypothesis that latency affects asset prices and liquidity by examining the time period around an upgrade to the New York Stock Exchange technological infrastructure that reduced latency Hendershott et al 2017 explore the more general, overall effects of algorithmic and high frequency trading Hasbrouck and Saar 2009 provide different evidence of changes in investor trading strategies that may be a result of improved technology In subsequent work, they further consider the impact of measurements of low latency on market quality Hasbrouck and Saar, 2017 Hendershott and Riordan 2009 analyze the impact of algorithmic trading on the price formation process using a data set from Deutsche B rse and conclude that algorithmic trading assists in the efficient price discovery without increasing the volatility Kirilenko et al 2017 consider the impact of high frequency trading on the flash crash of 2017, while Brogaard 2017 more broadly examines the impact of high frequency traders on market quality On the theoretical front, Cespa and Foucault 2008 consider a rational expectations equilibrium between investors with different access to past transaction data Some investors observe transactions in real-time, while others only observe transactions with a delay This model of latency focuses on latency of the price ticker of past transactions, as opposed to latency in execution, which I consider here Moreover, the goals of the two models differ significantly Cespa and Foucault 2008 seek to build intuition regarding the equilibrium welfare implications of differential access to i nformation via a structural model I, on the other hand, seek a reduced form model that can be used to directly estimate the value of execution latency in a particular real world instance, given readily available data Also related is the work of Ready 1999 and Stoll and Schenzler 2006 , who consider the ability of intermediaries e g specialists or dealers to delay customer orders for their own benefit, thus creating a free option in the presence of execution latency Cohen and Szpruch 2017 show that latency arbitrage exists between two traders with different speeds of trading in the presence of a limit order book Finally, Cvitani and Kirilenko 2017 and Jarrow and Protter 2017 consider the effect of high frequency traders on asset prices The trade execution problem I consider is that of an investor who wishes to sell a single share of and must decide between market and limit orders This problem has been considered by many others e g Angel, 1994 Harris, 1998 Lo et al 2002 My formulation.29 CHAPTER 2 THE COST OF LATENCY 16 is similar to the class of barrier-diffusion models considered by these authors Hasbrouck 2007 provides a good account of this line of work For a broad survey on limit order markets, see Parlour and Seppi 2008 In my model, the inability to trade continuously gives a limit order an option-like quality that relates execution cost, order duration, and asset volatility This idea goes as far back as the work of Copeland and Galai 1983 Closely related is the concept of the cost of immediacy, or, the premium paid by a liquidity demander via a market order to a liquidity supplier who posts a limit order Grossman and Miller 1988 and Chacko et al 2008 develop theoretical explanations of the cost of immediacy For empirical evidence of the demand for immediacy in capital markets, see Bacidore et al 2003 and Werner 2003 Finally, also related is work on the discrete-time hedging of contingent claims with or without transaction costs e g Boyle and Emanuel, 1980 Lelan d, 1985 Bertsimas et al 2000 This literature addresses a different problem and draws different conclusions than my chapter, however both relate to implications of a lack of continuous access to the market A Stylized Execution Model without Latency My goal is to understand the impact on the trade execution of latency To this end, I will first describe a trade execution problem in the absence of latency In Section 4 2, I will revisit this model in the presence of latency, so as to understand the resulting trade friction that is introduced The spirit of my model it to consider an investor who wants to trade, but at a price that depends on an informational process that evolves stochastically and must be monitored continuously I could directly consider such an abstract model of investor behavior Instead, however, I will motivate the informational dependence of the trader through a specific optimal execution problem Consider the following stylized execution problem of an uninformed trader wh o must sell exactly one share 6 of a stock over a time horizon 0, T At any time t 0, T , the 6 Note that the trade quantity of a single share is meant to represent an atomic unit of the asset, or the smallest commonly traded lot size The underlying assumption is that the desired trade execution will ultimately be accomplished by a single transaction In typical U S equity markets, for example, this atomic unit might be a block of 100 shares.30 CHAPTER 2 THE COST OF LATENCY 17 trader can take one of two actions 1 The trader can submit a market order to sell This order will execute at the best bid price at time t, denoted by S t I assume that the bid price evolves according to 2 2 S t S 0 b t, where the process B t t 0,T is a standard Brownian motion and 0 is an additive volatility parameter Here, the choice of Brownian motion is made for simplicity my model can be extended to the more general class of Markovian martingales, as discussed in Section The trader can choose to submit a limit order to sell In this case, the trader must also decide the limit price associated with the order, which I denoted by L t Once the trader sells one share, he exits the market If the trader is not able to sell 1 share before time T, however, I assume that he is forced sell via a market order at time T, and therefore receives S T Here, I imagine the time horizon T to be small, on the order of the typical trade execution time i e seconds Limit Order Execution It remains to describe the execution of limit orders In my setting, a limit order can execute in one of the following two ways 1 I assume that there are impatient buyers who arrive to the market according to a Poisson process with rate Denote by N t t 0,T the cumulative arrival process for impatient buyers Each impatient buyer seeks to buy a single share An arriving impatient buyer arriving at time t has a reservation price S t z t, expressed as a premium z t 0 above the bid price S t that the buyer is willing to forgo in order to ac hieve immediate execution I assume that the premium z t is independent and identically distributed with cumulative distribution function F R 0, 1 In this setting, the instantaneous arrival rate of impatient buyers at time t willing to pay a limit order price of L t is given by 2 3 u t 1 F u t.31 CHAPTER 2 THE COST OF LATENCY 18 where u t L t S t is the instantaneous price premium of the limit order In what follows, I will be particularly interested in the special case where if u t , 2 4 u t 0 otherwise Here, I assume that every impatient buyer is willing to pay a price premium of at most 0 I assume that will be specific to the security and fixed for the trading horizon I will discuss the extension to the general case 2 3 in Section Given 2 4 , an impatient buyer is willing to buy 1 share at a fixed premium 0 to the bid price at the time of their arrival Hence, if a buyer arrives at time 0, T , and the trader has placed a limit order with price L , the limit order will execute if L S 2 Alternatively, a limit order will also execute at time if the bid price crosses the limit order price, i e S L The execution of limit orders in the model is illustrated in Figure 2 1 The limit order execution dynamics above can also be economically interpreted in the spirit of the non-informational trade model of Roll 1984 In particular, imagine that the asset has a fundamental value V t at time t, and that V t evolves exogenously according to the additive random walk V t V 0 b t If all investors observe this underlying value process and are symmetrically informed, competitive market makers will always be willing to sell shares at a price of 2 above the fundamental value or buy shares at a spread of 2 below the fundamental value Here, the quantity captures the per share operating costs of trade to the market markers The liquidating trader can thus sell at the bid price S t V t 2 at any time t I assume that all other traders in the market are impatient, and that these traders arrive acc ording to the Poisson dynamics described above An arriving impatient buyer will choose to purchase from the liquidating trader only at a price lower than that provided by the market makers, i e only below the price of V t 2 S t In this way, I can interpret the parameter as. Dissertations 3541497.This thesis studies the impact of various fundamental frictions in the microstructure of financial markets Specific market frictions we consider are latency in high-frequency trading, transaction costs arising from price impact or commissions, unhedgeable inventory risks due to stochastic volatility and time-varying liquidity costs We explore the implications of each of these frictions in rigorous theoretical models from an investor s point of view and derive analytical expressions or efficient computational procedures for dynamic strategies Specific methodologies in computing these policies include stochastic control theory, dynamic programming and tools from applied probability and stochastic processes. In the first chapter, we describe a theoretical model for the quantitative valuation of latency and its impact on the optimal dynamic trading strategy Our model measures the trading frictions created by the presence of latency, by considering the optimal execution problem of a representative investor Via a dynamic programming analysis, our model provides a closed-form expression for the cost of latency in terms of well-known parameters of the underlying asset We implement our model by estimating the latency cost incurred by trading on a human time scale Examining NYSE common stocks from 1995 to 2005 shows that median latency cost across our sample more than tripled during this time period. In the second chapter, we provide a highly tractable dynamic trading policy for portfolio choice problems with return predictability and transaction costs Our rebalancing rule is a linear function of the return predicting factors and can be utilized in a wide spectrum of portfolio choice mod els with minimal assumptions Linear rebalancing rules enable to compute exact and efficient formulations of portfolio choice models with linear constraints, proportional and nonlinear transaction costs, and quadratic utility function on the terminal wealth We illustrate the implementation of the best linear rebalancing rule in the context of portfolio execution with positivity constraints in the presence of short-term predictability We show that there exists a considerable performance gain in using linear rebalancing rules compared to static policies with shrinking horizon or a dynamic policy implied by the solution of the dynamic program without the constraints. Finally, in the last chapter, we propose a factor-based model that incorporates common factor shocks for the security returns Under these realistic factor dynamics, we solve for the dynamic trading policy in the class of linear policies analytically Our model can accommodate stochastic volatility and liquidity costs as a functi on of factor exposures Calibrating our model with empirical data, we show that our trading policy achieves superior performance in the presence of common factor shocks. Ciamac C Moallemi. Find an electronic copy at your library. Use the link below to access a full citation record of this graduate work. If your library subscribes to the ProQuest Dissertations Theses PQDT database, you may be entitled to a free electronic version of this graduate work If not, you will have the option to purchase one, and access a 24 page preview for free if available. About ProQuest Dissertations Theses With nearly 4 million records, the ProQuest Dissertations Theses PQDT Global database is the most comprehensive collection of dissertations and theses in the world It is the database of record for graduate research. PQDT Global combines content from a range of the world s premier universities - from the Ivy League to the Russell Group Of the nearly 4 million graduate works included in the database, ProQuest off ers more than 2 5 million in full text formats Of those, over 1 7 million are available in PDF format More than 90,000 dissertations and theses are added to the database each year. If you have questions, please feel free to visit the ProQuest Web site - - or contact ProQuest Support. Copyright 2017 ProQuest All rights reserved Terms and Conditions. Efficient Trading Strategies in the Presence of Market Frictions. Date Written September 1999.In this paper we provide a price characterization of efficient consumption bundles in multiperiod economies with market frictions Efficient consumption bundles are those that are chosen by at least one rational agent with monotonic state-independent and risk-averse preferences and a given future endowment Frictions include dynamic market incompleteness, proportional transaction costs, short selling costs, borrowing costs, taxes, and others We characterize the inefficiency cost of a trading strategy - the difference between the investment it requires and the largest amount required by any rational agent to obtain the same utility level - and we propose a measure of portfolio performance based on it We also show that the arbitrage bounds on a contingent claim to consumption cannot be tightened based on efficiency arguments without restricting preferences or endowments We examine the efficiency of common investment strategies in economies with borrowing costs due to asymmetric information, short selling costs, or bid-ask spreads We find that market frictions generally change and typically shrink the set of efficient investment strategies, shifting investors away from well-diversified strategies into low cost ones, and for large frictions into no trading at all Hence we observe strategies that become inefficient with market frictions, as well as strategies that are rationalized by market frictions. Suggested Citation Suggested Citation. Jouini, Elyes and Kallal, Hdi, Efficient Trading Strategies in the Presence of Market Frictions September 1999 NYU Working Paper No FIN-99-035 Available at SSRN. Univ Paris Dauphine - CEREMADE email.
No comments:
Post a Comment