timingRisk

估计市场影响成本的不确定性

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语法

tr = timingRisk (k,贸易)

描述

例子

tr= timingRisk (k,贸易)返回市场影响成本估算的不确定性，或时间风险。timingRisk使用Kissell研究组(KRG)交易成本分析对象k和贸易数据贸易。

例子

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从KRG FTP站点检索市场影响数据。方法连接到FTP站点ftp使用用户名和密码的功能。导航到MI_Parameters文件夹中检索市场影响数据MI_Encrypted_Parameters.csv文件。miData包含加密的市场影响日期、代码和参数。

f = ftp (“ftp.kissellresearch.com”,'用户名',“pwd”);mget (f,“MI_Encrypted_Parameters.csv”);miData = readtable (“MI_Encrypted_Parameters.csv”,“分隔符”,…'',“ReadRowNames”，假，“ReadVariableNames”,真正的);

创建Kissell研究组交易成本分析对象k。

k =库尔德斯坦地区政府(miData);

从文件加载的示例数据KRGExampleData.mat，它包含在交易工具箱™中。

负载KRGExampleData

的变量TradeData出现在MATLAB®工作区。

TradeData包含这些变量:

  • 股票代码

  • 一边

  • 数量的股票

  • 大小

  • 股票价格

  • 日均交易量

  • 波动

  • 体积百分比

对于示例的数据的说明，请参见Kissell研究组的数据集。

估计时间风险tr为每只股票使用Kissell研究组的交易成本分析对象k。显示前三个定时风险值。

TR = timingRisk（K，TradeData）;TR（1：3）
ANS = 159.05 242.37 62.88

定时风险的交易成本在基点显示。

输入参数

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交易成本分析，指定为使用创建的KRG对象KRG。

描述交易中股票的交易数据，指定为表格或结构。贸易必须包含这些变量或字段名。

变量或字段名 描述

符号

股票代码

一边

买卖方

股票

的股份交易号码

大小

在股票交易中，即占日均交易量的百分比

价钱

股票价格

阿德

日均交易量

波动

波动

观点

体积百分比

交易成本与交易策略变化。timingRisk按照以下顺序使用这些变量确定贸易策略:

  1. 体积百分比

  2. 交易时间

  3. 贸易安排

若要将交易策略从交易量百分比改为交易时间，请删除该变量观点在表中添加变量TradeTime交易时间数据。要使用交易计划策略，请删除该变量TradeTime并添加TradeSchedule和VolumeProfile变量。

如果在交易数据中指定大小，timingRisk使用大小变量。否则,timingRisk使用变量阿德和股票来确定大小。

例如，要将交易数据创建为表格，输入:

贸易=表（{“XYZ”}, {“买入”}, 9300, 0.06, 29.68, 0.27, 0.17, 860000年…“VariableNames”{'符号'“一方”“股票”“大小”“价格”…“阿”“波动”“观点”})

要创建作为结构的贸易数据，输入:

贸易。符号={“XYZ”};贸易。一边={“买入”};贸易。股票=9300; trade.Size = 0.06; trade.Price = 29.68; trade.ADV = 860000; trade.Volatility = 0.27; trade.POV = 0.17;

这些例子并不代表真实的市场数据。

数据类型:结构体|表格

输出参数

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时序风险，返回作为载体。矢量值对应于用于在每个股票在基点定时风险贸易。

更多关于

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时间风险

时序风险（TR）估计估计交易成本的不确定性。

价格波动和流动性风险产生的不确定性。价格波动导致价格要高于或低于预期由于独立的顺序的因素。流动性风险导致市场冲击成本要高于或低于由于市场容量大于估计。TR取决于卷，盘中交易模式和市场影响力，从其他市场参与者造成。该TR模型

TR = σ ⋅ 1 3. ⋅ 1 250 ⋅ 年代 h 一个 r e 年代 一个 D V ⋅ ( 1 − P O V P O V ) ⋅ 10 4 。

σ 是价格的波动。250是一年中的交易日数。股票是股份交易的数量。阿德为股票的日均成交量。观点是市场成交量，或参与几分之一的百分比。

提示

  • 有关公式和计算，接触Kissell研究小组的细节。

参考

[1] Kissell，罗伯特。“一个切实可行的框架的交易成本分析。”杂志上的交易。第3卷第2期，2008年夏季，第29-37页。

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

[3] Kissell，罗伯特。“TCA在投资过程：概述”。指数投资期刊。第2卷第1期，2011年夏季，第60-64页。

[4] Kissell,罗伯特。算法交易和投资组合管理的科学性。马萨诸塞州剑桥：爱思唯尔/学术出版社，2013。

格兰兹、莫顿和罗伯特·基塞尔。多资产风险模型。马萨诸塞州剑桥：爱思唯尔/学术出版社，2013。

罗伯特和莫顿·格兰兹。最优交易策略。纽约，NY：AMACOM公司，2003。

另请参阅

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