主要内容

priCeapreciation.

由于自然价格运动估算交易成本

页面上倒塌

句法

alpha = priceappreciation（k，贸易）

描述

例

α= priceappreciation（K.那交易）由于股票的自然价格移动而退回交易费用，或价格升值。priCeapreciation.使用Kissell Research Group（KRG）交易成本对象K.和贸易数据交易。

例子

全部收缩

从KRG FTP站点检索市场影响数据。使用该连接到FTP站点FTP.使用用户名和密码功能。导航到mi_parameters.文件夹并检索市场影响数据mi_encrypted_pa​​rameters.csv.文件。米塔包含加密的市场影响日期，代码和参数。

f = ftp（'ftp.kissellresearch.com'那'用户名'那'pwd'）;mget（f，'mi_encrypted_pa​​rameters.csv'）;midata = readtable（'mi_encrypted_pa​​rameters.csv'那'delimiter'那......'，'那'readrownames'，假，'readvariablenames'，真正）;

创建基位研究组交易成本分析对象K.。

k = krg（midata）;

从文件加载示例数据krgexampledata.mat.，它包含在Trading Toolbox™中。

加载krgexampledata.

变量商标出现在matlab®工作区。

商标包含这些变量：

  • 交易中的股票，这是平均每日交易量的百分比

  • 股份数量

  • 平均每日体积

  • 体积百分比

  • 当天百分比的贸易时间

  • 挥发性

  • 股票价格

  • alpha估计

有关示例数据的描述，请参阅Kissell研究组数据集。

使用Kissell研究组交易成本分析对象估算alphaK.。显示前三个字母。

alpha = priceappreciation（k，商品）;阿尔法（1：3）
ans = -9.49 8.47 0.93

alphas以基点显示。

输入参数

全部收缩

交易成本分析，指定为使用的KRG对象krg.。

贸易数据描述交易中的库存，指定为表或结构。交易必须包含这些变量或字段名称。

变量或字段名称 描述

尺寸

交易中的股票，这是平均每日交易量的百分比

分享

股份数量

adv

平均每日体积

POV.

体积百分比

商标

当天百分比的贸易时间

挥发性

挥发性

价钱

股票价格

alpha_bp.

alpha估计在基点

交易成本随着贸易策略而异。priCeapreciation.根据此顺序使用这些变量确定交易策略：

  1. 体积百分比

  2. 交易时间

  3. 贸易时间表

要将贸易策略从体积的百分比更改为交易时间，请删除变量POV.在表中添加变量商标随着贸易时间数据。要使用交易计划策略，请删除变量商标并添加贸易组成和卷新闻变量。

如果在交易数据中指定大小，priCeapreciation.用来尺寸变量。除此以外，priCeapreciation.使用变量adv和分享确定大小。

例：贸易=桌子（0.01,9300,860000,0.17,0.40,0.27,29.68,3，'variablenames'，{'size''''''pov'''offetitime''volatility'''''''''''''''''sal''bla_bp'））

例：贸易=结构（'尺寸'，0.01，'股），9300，'adv'，860000，'pov'，0.17，'商人'，0.40，'volatility'，0.27，'价格'，29.68，'alpha_bp'，3）

这些例子不代表实际市场数据。

数据类型：塑造|表

输出参数

全部收缩

alpha，作为向量返回。股票的α或自然价格流动的单位是基点。

更多关于

全部收缩

价格升值

价格升值（PA）估计由于股票的自然价格流动，估计交易成本。

自然价格流动通常是指预期的回报，alpha，价格趋势，漂移或势头。这种运动代表了股票在市场上的移动情况，没有任何不确定性。PA代表潜在的交易策略导致的交易费用。例如，在市场上涨或被动地在下降市场中被动地购买，导致基金因市场运动而产生更高的成本。相反，在市场下跌或在市场上销售的购买导致基金因以更好的价格交易而导致的成本降低。PA基于您在交易数据中指定的alpha估计。资金和管理人员严重保护他们的alpha估计和预期的回报。这些期望是专有的和重视。此功能可允许您将Alpha估计直接输入桌面上运行的模型，以防止信息泄漏。

PA模型表示为线性趋势。PA模型是

pa = 0.5 ⋅ 一种 L. P. H 一种 _ B. P. ⋅ （ S. H 一种 R. E. S. 一种 D. V. ） ⋅ （ 1 - P. O. V. P. O. V. ） 。

分享是交易的股票数量。adv是股票的平均每日体积。POV.是按订单的市场体积或参与分数的百分比。alpha_bp.基于基点的alpha估计。alpha估计的正值表明订单的不利价格。alpha估计的负值表明价格流动有利。

提示

  • 有关公式和计算的详细信息，请联系Kissell研究组。

参考资料

[1] Kissell，Robert。“交易成本分析的实际框架。”交易杂志。卷。3，2，2008年夏季，第29-37页。

[2] Kissell，Robert。“算法交易策略。”博士论文。福特汉姆大学，2006年5月。

[3] Kissell，Robert。“投资过程中的TCA：概述。”索引投资杂志。卷。2，1，2011年夏季，第60-64届。

[4] Kissell，Robert。算法交易与投资组合管理科学。剑桥，马：elsevier /学术出版社，2013。

[5] Kissell，Robert和Morton Glantz。最佳交易策略。纽约，纽约：Amacom，Inc。，2003。

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