모든 거래 시스템에는 명시적으로 분리되어 있는지 여부에 관계없이 최소한 두 가지 주요 구성 요소가 필요합니다. 거래 방향(장기 또는 단기)과 관련된 알파 탐색 신호 생성 구성 요소와 실제로 시장과 상호 작용하는 실행 구성 요소입니다. 실제 주문을 제출하여 이러한 신호를 이행합니다.
따라서 우리는 모든 거래를 두 가지 구성 요소로 분해할 수 있습니다.
실제 거래 손익 = 거래 총 손익 + 거래 실행 비용
거래의 총 이익은 완벽하고 마찰이 없는 세상에서 거래의 이론적 이익이며 전적으로 신호 생성 구성 요소의 효율성(정확도 및 정밀성)에 의해 결정됩니다. 거래 실행 비용은 실행 구성 요소의 효율성에 따라 결정되는 시장과의 상호 작용에서 발생하는 실제 거래 비용입니다.
이 기사의 목적은 이러한 거래 비용의 구성 요소를 논의하고 이를 결정하여 궁극적으로 이러한 거래 비용을 최소화할 수 있는 방법을 논의하는 것입니다.
거래 비용 자체는 두 가지 범주로 나눌 수 있습니다. 고정거래비용과 변동거래비용이 있다.
고정 거래 비용에는 거래를 실행하기 전에 미리 알려져 있고 고정적인 비용이 포함됩니다. 고정 거래 비용의 예로는 고정 수수료, 플랫폼 수수료, 시장 접근 수수료 등이 있습니다. 일반적으로 고정 비용을 줄이는 유일한 방법은 브로커와 협상하는 것입니다. 브로커와의 게임 이론 협상은 이 기사의 범위를 벗어나며 실행 모델의 기능도 다루지 않으므로 다른 논의로 넘어갑니다.
변동거래비용은 사전에 알 수 없으며, 사전에 추정하고 사후에 확인만 가능합니다. 가변 거래 비용의 예로는 거래의 시장 영향, 거래의 스프레드 비용, 거래의 타이밍 비용 등이 있습니다. 가변 거래 비용은 시장 조건과 실행 모델이 해당 시장 조건과 상호 작용하는 방식에 따라 달라지므로 이 기사의 주요 초점입니다.
거래 비용에 대한 거의 모든 개념은 유동성에 의해 직접적으로 영향을 받거나 유동성의 일부 차원을 사용하여 설명될 수 있습니다. 따라서 변동거래비용을 설명하기 전에 먼저 유동성에 대해 논의해야 합니다.
유동성에는 4가지 주요 차원이 있으며, 각 차원은 유동성의 한 측면을 나타냅니다. 유동성의 4가지 주요 차원은 유동성의 폭, 유동성의 깊이, 유동성 요구의 긴급성, 유동성의 탄력성입니다.
유동성의 폭 차원은 매수-매도 스프레드 또는 시장 폭으로 생각할 수 있습니다. 소량의 소규모 거래의 경우 폭 차원은 평균 거래 비용을 나타내며(시장 영향이 최소화되므로) 해당 규모의 유동성을 즉시 사용할 수 있습니다.
유동성의 깊이 차원은 주어진 가격에서 이용 가능한 거래량으로 생각할 수 있습니다.
유동성의 긴급성은 우리가 원하는 거래의 상대방을 찾는 데 걸리는 시간으로 생각할 수 있습니다.
유동성 탄력성은 시장이 충격으로부터 얼마나 빨리 회복되는지로 생각할 수 있습니다. 탄력적인 시장은 거래로 인한 가격 불일치를 덜 겪게 됩니다.
유동성의 모든 차원은 밀접하게 관련되어 있습니다. 심층 시장은 일반적으로 더 빡빡하므로 회복력이 강하고 즉시 거래에 사용할 수 있는 수량을 보유할 가능성이 더 높습니다. 이러한 모든 차원의 유동성을 종합해보면, 유동성은 대규모 규모(깊이)를 저렴한 비용(폭)으로 빠르게(긴급성), 시장에 최소한의 영향을 미치면서(탄력성) 상대적으로 쉽게 거래할 수 있다는 점으로 가장 잘 요약됩니다.
이제 가변 거래 비용의 첫 번째 구성 요소인 스프레드 비용으로 넘어갈 수 있습니다. 이 기사에서 언급된 3가지 가변 비용 중에서 스프레드 비용이 가장 "가시적"입니다. 스프레드 비용은 특정 시점의 최고 입찰가와 최고 매도호가 간의 차이를 나타냅니다.
광범위하게 말하면, 이는 최고 매도호가 및 최고 입찰가 규모 이하에서 즉시 거래하는 비용을 나타냅니다. 이는 거래자가 최고의 호가에 구매하고 최고의 입찰가에 즉시 판매하는 사고 실험을 고려하여 설명할 수 있습니다. 순 포지션이 없는 왕복 거래는 가격이 움직이지 않는다고 가정할 때 스프레드만큼만 손실을 입힐 것입니다.
스프레드는 유동성을 제공하는 사람들에게 보상합니다. 이는 다른 시장 참가자에게 거래할 수 있는 옵션(가격 및 수량)을 제공하는 위험 프리미엄으로 생각할 수 있습니다. 스프레드가 넓을수록 역선택 위험에 대한 프리미엄이 더 많이 요구됩니다.
스프레드 규모를 줄이는 가장 간단한 방법은 보다 수동적으로 거래하는 것입니다. 시장 주문을 보내면 최대 스프레드 비용이 발생하는 반면, 유동성을 제공하면(최상의 견적에 참여하거나 시장에 참여) 마이너스 스프레드 비용이 발생합니다(이제 다른 시장 참가자에게 거래 옵션을 제공하는 데 따른 위험 프리미엄을 보상받게 됩니다) 에 맞서).
시장 영향은 특정 거래로 인한 가격 변화로 나타납니다. 체결 가격과 체결 시점의 최고 호가의 차이를 통해 시장 영향을 추정할 수 있습니다. 이는 실제로 주문의 총 거래 비용입니다. 일부 추정 모델 없이는 시장 영향으로부터 비용을 분리할 수 없기 때문입니다. 보다 구체적으로, 시장 영향이 실제로 실행 가격과 최상의 견적 간의 차이가 되려면 시장은 자연스러운 가격 상승이나 다른 주문의 영향이 없는 정적 시장이어야 합니다.
시장 영향은 일시적인 영향과 영구적인 영향으로 더 세분화될 수 있습니다. 일시적 영향은 긴급하게 유동성을 요구하는 비용을 반영하는 반면, 영구적 영향은 우리 주문의 시장 정보 유출에 해당합니다. 시장은 거대한 통계 계산기이기 때문에 우리의 주문은 증권 가격에 고려해야 할 일부 정보를 나타냅니다. 영구적인 영향은 이러한 "책임 있는 정보"를 나타냅니다.
시장 영향은 주어진 긴급성과 규모에 따른 유동성(깊이와 탄력성)의 함수입니다. 동일한 유동성에 대해 더 큰 주문은 더 작은 주문에 비해 더 높은 시장 충격 비용을 초래합니다. 즉시 유동성을 요구하는 것은 주어진 규모에 대해 가장 좋은 견적으로 이용 가능한 볼륨만 취하는 것에 비해 더 높은 시장 영향 비용을 발생시킵니다.
시장 영향 비용을 줄이려면 실행 모델이 시장과 상호 작용하여 유동성을 요구하는 방식을 제어해야 합니다.
타이밍 비용은 세 가지 비용 중 측정 및 절감이 가장 어려운 유형입니다. 광범위하게 말하면 타이밍 비용은 거래를 실행하는 데 드는 비용을 나타냅니다. 이러한 비용은 기회가 있었을 때 더 나은 가격에 거래를 실행하지 못한 데 따른 기회비용(더 일찍 진입하지 못한 것에 대한 후회)과 너무 일찍 진입하여 가격이 불리하게 움직이는 역선택 비용(더 좋은 가격에 거래를 체결하지 못한 것에 대한 후회)으로 상상할 수 있습니다. 나중에 입장하기를 기다렸습니다).
타이밍 비용은 신호 생성 모델이 신호를 생성하는 시점의 가격(결정 가격)과 실제 실행 가격의 차이를 통해 추정할 수 있습니다.
타이밍 비용을 줄이려면 실행에 앞서 시장 상황을 예측해야 합니다. 사후 후회를 최소화하려면 예측이 필요하기 때문입니다(만약 우리가 가지고 있는 것이 현재 정보뿐이었다면 이미 거래를 실행하기 전까지는 어느 시점에서든 거래를 얼마나 후회할지 판단할 수 없습니다).
최적화하려면 성능(또는 비용 함수)을 측정할 수 있어야 합니다. 이 경우; 우리의 주요 목표는 신호 생성 모델에서 생성된 일부 신호를 고려하여 거래 비용을 줄이는 것입니다. 따라서 실행 모델이 얼마나 잘 작동하는지 측정하는 데 적합한 벤치마크는 구현 부족이 될 것입니다.
구현 부족은 마찰 없는 세상에서 모든 거래가 즉시 발생하는 이상적인 종이 포트폴리오와 실제 포트폴리오 간의 수익 차이로 정의됩니다.
그러나 마찰 없는 세상을 고려하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 왜냐하면 스프레드 비용과 시장 영향 비용만 고려하기 때문입니다. 그러나 타이밍 비용을 결정하기에 충분한 정보가 포함되어 있지 않습니다. 따라서 해당 정보를 포착하려면 모든 거래가 (신호 생성 모델의) 결정 가격에서 즉시 발생하는 이상적인 종이 포트폴리오의 수익을 사용해야 합니다.
벤치마크가 완료되면 이제 비용 함수(거래 비용)를 줄이기 위한 최적의 거래 전략을 논의할 수 있습니다.
주문을 최적으로 실행하기 위해, 즉 거래 비용을 최소화하려면 거래 비용의 3가지 측면(확산, 영향 및 시기)을 줄이기 위해 노력해야 합니다.
시간이 지남에 따라 시장 상황과 유동성 규모가 변한다는 점을 감안할 때 이러한 변수를 예측한 다음 예측을 바탕으로 시장과의 상호 작용 계획을 수립해야 합니다.
스프레드 비용이 높으면 시장 주문(긴급 유동성 요구)은 비용이 많이 드는 반면 지정가 주문은 훨씬 더 매력적(유동성 제공)이므로 즉시성이 비쌉니다. 따라서 스프레드 비용을 결정하면 현재 시장 상황에 맞는 최적의 전략을 활용할 수 있습니다.
스프레드 비용이 유동성 공급자가 다른 시장 참가자에게 거래 옵션을 제공하기 위해 내는 위험 프리미엄을 나타낸다는 사실을 바탕으로 유동성 공급자가 감수하는 위험의 정도를 추정하여 스프레드 비용을 추정할 수도 있습니다.
유동성 공급자에게 가장 관련성이 높은 위험은 변동성뿐만 아니라 정보를 갖춘 거래자에 대한 역선택입니다. 유동성 공급자는 이러한 위험의 가격을 스프레드에 반영하여 스프레드 비용을 더 잘 예측하기 위해 이러한 위험을 정량화하도록 동기를 부여합니다.
더 많은 정보를 보유한 거래자에게 유동성 제공자가 손실을 입는 비용은 정보가 없는 거래자로부터 손실을 보상하기 위해 스프레드에 반영됩니다. 따라서 우리는 시장이 비대칭적으로 정보를 받는 시기를 결정하려는 동기를 갖습니다. 이는 유동성 공급자가 더 넓은 스프레드를 인용하도록 장려하기 때문입니다.
시장 활동과 같은 현재 시장 상황은 비대칭 정보 위험에도 영향을 미치기 때문에 스프레드 비용에도 영향을 미칩니다. 활성 시장에는 일반적으로 정보가 없는 거래자가 많아 주문 흐름에 소음이 발생하고 정보가 희석됩니다. 정보가 없는 많은 거래자가 지정가 주문을 놓고 경쟁하면서 정보가 없는 거래자가 동일한 유동성을 두고 경쟁하게 되면서 유동성 옵션 제공에 따른 위험도 감소합니다. 이는 유동성 공급자에 대한 평균 정보 비대칭성을 감소시킵니다. 또한, 활성화된 시장에서는 빈번한 거래가 가능합니다. 즉, 유동성 공급자는 더 많은 수의 거래에 걸쳐 비용을 상각할 수 있으며 정보가 없는 거래자에게 재고를 신속하게 재조정하여 재고 위험을 신속하게 제거할 수 있습니다.
높은 변동성은 유동성 옵션 제공자의 가치를 증가시킬 뿐만 아니라 지정가 주문 조정 및 다양화 가능한 재고 위험 제거의 어려움을 나타내기 때문에 스프레드 비용에 영향을 미칩니다. 또한 변동성이 높으면 증권의 실제 가치를 예측하기가 훨씬 더 어려워지고 따라서 위험을 회피하는 행동이 더 많이 발생하기 쉽습니다. 변동성은 또한 비대칭 정보에 대한 좋은 대체물이기도 합니다. 따라서 변동성은 유동성 공급자가 스프레드를 확대하도록 유도하고 다시 한번 스프레드 비용을 더 잘 예측하기 위해 변동성을 정량화하고 예측하도록 동기를 부여합니다.
따라서 스프레드 비용을 예측하는 것은 시장의 정보 비대칭성, 변동성 및 활동성을 예측하는 기능입니다.
시장 영향 비용은 2가지 주요 비용으로 나눌 수 있습니다. 유동성 요구로 인한 비용과 정보 유출로 인한 비용. 유동성 수요에 따른 비용은 더 세분화하여 수급불균형의 불균형을 초래하는 비용과 일정규모의 긴급성 수요에 따른 비용으로 세분화할 수 있습니다. 마찬가지로, 정보 유출로 인한 비용은 시장의 거래 의도에 대한 시장 참가자의 기대를 변경하는 비용과 증권의 공정 가치에 대한 시장 참가자의 기대를 변경하는 비용으로 더 세분화될 수 있습니다.
시장은 수요와 공급의 균형 상태를 달성하기 위해 지속적으로 가격을 조정한다는 가정하에; 그러면 추가 주문으로 인해 균형 불균형이 발생합니다. 주문을 보내는 시장 참가자는 거래 상대방에게 거래의 반대편을 요구하므로 상대방을 유인하려면 프리미엄이 필요합니다.
증권의 시장 가격은 매수-매도 스프레드의 중간 가격으로 정의되므로 최상의 호가로 체결된 주식의 비용은 스프레드의 절반과 같습니다. 특정 규모에 대해 주문서의 최고 견적 위의 모든 후속 가격 수준은 긴급성 증가 비용을 나타냅니다. 그렇게 생각하는 이유는 시장 참가자가 인내심을 갖고 유동성을 제공하거나 심지어 가장 좋은 견적으로 여러 개의 시장 가능한 지정가 주문을 제출하는 것보다 즉각적인 실행(긴급하게 유동성을 요구하는 것)을 선택하기 때문입니다.
이상적인 세계에서는 시장 참여자가 정보를 바탕으로 거래자가 제출한 주문이 무엇인지 판단하고 이러한 정보를 바탕으로 한 주문에서 얻은 정보를 통합하여 증권의 공정한 가격을 결정할 수 있습니다. 실제로 시장 참가자들은 주문의 "정보 제공 여부"를 식별할 수 없습니다. 따라서 모든 주문은 적어도 어느 정도의 "정보 제공"을 갖고 있는 것으로 인식됩니다.
주문이 시장에 제출될 때마다 참가자는 주문의 방향, 규모 및 긴급성을 활용하여 증권의 공정 가치에 대한 기대치를 변경합니다. 이러한 기대는 자연스럽게 주문과 동일한 방향으로 조정되므로 이러한 정보 유출로 인해 후속 주문에 프리미엄이 발생하게 됩니다.
공정 가치에 대한 기대치의 변화는 가격에 영구적인 영향을 미치는 정보 유출을 나타냅니다. 이러한 변화로 인한 가격 변화는 “충격” 이후에는 되돌려지지 않습니다.
반면, 순매매의도에 대한 기대의 변화로 인한 가격변동이 존재합니다. 그런 다음 들어오는 모든 주문은 다른 시장 참가자에게 다른 시장 참가자의 규모와 긴급성을 알리고, 따라서 순 거래에 대한 기대가 변할 때 알려줍니다. 예를 들어, 시장이 대규모 구매자가 계속해서 매수할 것으로 예상하는 경우, 이는 기꺼이 판매자가 가격 상승을 예상하여 공급할 의사가 있었던 주문을 보류하게 하고 원래 무관심한 구매자가 포지션을 축적하여 유동성을 제공할 수 있도록 합니다. 나중에 대규모 구매자가 됩니다.
순 거래 의도에 대한 기대의 변화로 인한 이러한 가격 변화는 일시적이며 유가 증권의 공정 가치에 대한 시장 기대의 변화를 나타내지 않기 때문에 결국 "충격"에서 되돌아오게 됩니다.
따라서 시장에 미치는 영향 비용을 예측하는 것은 주문이 어떻게 공급-수요 불균형을 유발하는지, 전반적인 긴급성을 비롯하여 시장의 순 거래 의도에 대한 기대와 증권의 공정 가치를 어떻게 변화시킬 것인지를 예측하는 기능입니다.
거래 타이밍 비용은 예측 모델에서 저지르는 실수(모델 위험)로 표현됩니다. 추세, 변동성 등 가격에 대해 우리가 갖고 있는 불확실성과 시장 활동에 대해 우리가 갖고 있는 불확실성이 있습니다.
거래 비용을 줄이기 위한 노력의 일환으로 우리는 다양한 예측 모델을 사용하여 시장의 다양한 측면을 예측하려고 시도할 것입니다. 모델의 예측을 바탕으로 타이밍 결정을 내릴 때 예측을 둘러싼 불확실성으로 인해 타이밍 오류가 있을 것이라고 상상하는 것은 직관적이어야 합니다.
주문 제출 전략을 최적화하려면 지속적인 가격 추세도 고려해야 합니다. 우리에게 반대하거나 유리한 추세가 최적의 타이밍에 영향을 미치기 때문입니다. 지속적인 가격 추세로 인해 비용이 더 증가하기 전에 서둘러 조치를 취하게 될 것입니다. 반면 우리에게 유리한 지속적인 가격 추세는 우리로 하여금 수동적인 자세를 취하고 추가 가격 개선을 기다리게 만들 것입니다.
전체적으로 가격 변동성은 고려해야 할 중요한 측면입니다. 위에서 언급한 바와 같이 변동성은 유동성 옵션 프리미엄을 더 크게 만들기 때문에 유동성 공급자가 스프레드를 확대하도록 장려합니다. 타이밍 위험의 경우 변동성은 가격에 대한 불확실성도 증가시켜 가격이 하락할 가능성을 높이고 거래 비용을 증가시킵니다.
마지막으로, 시장 영향 비용은 거래 활동을 기반으로 추정되며, 당사는 활동 추정을 기반으로 시장 영향 비용을 최소화하기 위한 결정을 내리는 경우가 많습니다. 실제 활동이 예상 활동과 크게 다를 경우 당사의 시장 영향 예측이 잘못되어 주문 제출 시기의 최적성에 영향을 미치게 됩니다. 예를 들어, 예상보다 훨씬 더 큰 시장 활동이 있는 경우, 우리는 실제 필요한 것보다 더 수동적으로 행동하게 될 것이며, 이러한 부당한 수동성은 우리를 타이밍 비용에 노출시킬 것입니다.
거래 비용의 구성 요소와 이러한 구성 요소에 영향을 미치는 요소를 이해함으로써 주문을 실행할 때 직면하게 될 거래 비용을 예측하는 모델을 구성할 수 있습니다. 이러한 거래 비용에 대한 예측과 향후 어떻게 변할 것인지를 기반으로 최적의 실행을 달성하기 위한 결정을 내릴 수 있습니다.
예를 들어, 시장의 정보 비대칭 정도를 예측할 수 있게 되면 스프레드 비용이 확대될 가능성이 있는지, 그리고 확대되는지 여부를 판단할 수 있습니다. 우리는 공격적으로 행동하고 신속하게 명령을 이행하려는 동기가 더 강합니다.
당연히 이러한 비용에 영향을 미치는 요소는 논의하기 쉽고 매우 직관적이지만, 그 존재를 정량화하기 위해 적절한 대리자를 찾는 것은 사소한 일이 아니며, 대리자의 우수성과 정확성은 거래 비용 모델의 우수성에 영향을 미칩니다.
거래 비용 예측의 복잡성에도 불구하고 실행 모델이 내릴 수 있는 실제 결정은 기본적으로 3가지 차원으로 요약됩니다.
- 거래량(규모 공격성)
- 거래를 이행하는 데 걸리는 시간(시간 침략)
- 거래 가격(가격 침략)
이 3가지 차원을 결정하고 제어하면 발생하는 거래 비용에 영향을 미칩니다. 간단히 말해서, 발생할 거래 비용을 결정하기 위한 전체 예측 노력은 실행 전략의 3가지 차원을 결정할 수 있도록 하기 위한 것입니다.
예를 들어, 거래 비용 모델이 가까운 미래보다 먼 미래에 더 큰 거래 비용이 발생할 가능성이 있다고 판단하는 경우 주문을 이행하기 위해 시간과 가격에 공격적인 실행 전략을 활용하려는 동기가 높아질 것입니다. 최대한 빨리.
우려사항의 분리성을 도입하기 위해 실행 모델의 중요한 전략과 이를 이행하기 위해 주문을 하는 실제 행위를 구별할 수 있습니다. 전략은 현재 시장 상황에서 이러한 보안을 위해 일반적으로 얼마나 공격적이기를 원하는지에 관한 것이지만 실제 주문 이행을 "실행 전술"이라고 합니다. 이러한 실행 전술은 실제로 주문을 이행하고 전반적인 전략의 관심사를 충족시키기 위해 시장과 인터페이스하는 알고리즘이 될 것입니다.
실행 전술은 실제로 주문을 이행하기 위해 이루어져야 하는 미시적 수준의 선택을 나타냅니다. 여기에는 주문 배치 및 관리를 위한 시기 및 가격 결정이 포함됩니다. 다시 한번 말씀드리지만, 이전에는 시장과 가장 잘 상호 작용하는 전략을 찾기 위해 거래 비용을 예측하는 데 관심을 두었지만 실행 전술은 실제 상호 작용을 나타냅니다.
실행 전술과 그 사용 방법은 결국 실제 주문이 이행되고 최종 거래 비용을 결정하게 됩니다. 실행 모델의 장점은 실행 전략에 따라 실행 전략이 어떻게 활용되는지에 따라 달라지며, 이는 진행 중인 시장 상황과 예상 거래 비용에 따라 결정됩니다.
매번 비용을 최소화할 수 있는 단일 실행 전술은 없으며 여러 실행 전술을 동시에 활용할 가능성이 훨씬 더 높으며 이는 일부 전체 전략에 따라 비용을 최소화하려는 목표를 달성하기 위해 함께 작동하는 경우가 많습니다. 이러한 실행 전술은 거래 비용의 적어도 한 가지 측면을 줄이는 데 일반적으로 효과적입니다.
우리는 우리 자신의 실행 전술을 자유롭게 실험할 수 있지만 아이디어가 단순하면서도 강력한 인기 있는 실행 전술에는 슬라이싱, 레이어링 및 잡기가 포함됩니다.
슬라이싱은 대규모 주문을 가져와 이를 여러 개의 작은 하위 주문으로 분할하는 실행 전략입니다.
대량 주문을 작은 수량으로 분할하면 긴급 비용과 신호 위험이 줄어들어 시장 영향 비용을 줄일 수 있으며, 따라서 다른 시장 참여자의 기대치 변화로 인한 비용도 줄일 수 있습니다.
슬라이싱 매개변수를 결정할 때 몇 가지 장단점이 있습니다. 슬라이스 수가 많을수록 평균 주문량이 작아지므로 시장 영향 비용과 정보 유출 비용이 낮아집니다. 그러나 조각 수가 많을수록 주문을 이행하는 데 시간이 더 오래 걸리고 주문서에 하나의 대량 주문을 하는 것과는 대조적으로 전체 교차 가능성이 낮아집니다. 그리고 이로 인해 우리는 타이밍 위험에 노출됩니다.
레이어링은 다양한 지정가 주문을 유지할 수 있는 실행 전략입니다.
이는 우리에게 유리하게 유리한 가격 변동을 활용합니다. 긴급성이 없으며 대신 다른 시장 참여자에게 유동성을 제공하기 때문에 스프레드 및 시장 영향 비용도 최소화됩니다. 대부분의 거래소에서는 가격/시간 우선순위가 존재합니다. 레이어링은 우리의 우선순위를 유지하는 동시에 주문 크기도 편집할 수 있는 범위를 제공합니다.
그러나 계층화에는 상당한 신호 위험이 수반되며 본질적으로 순 포지션을 시장에 알리기 때문에 정보 유출 비용이 발생합니다. 그 대가로 가격이 우리에게 유리한 추세라면 가격이 크게 개선되어 이익을 얻을 수 있는 잠재력이 있습니다.
캐칭은 가격이 하락세를 보일 때 전체 주문을 이행하도록 보내는 간단한 실행 전략입니다. 이는 상대적으로 높은 시장 영향과 스프레드 비용을 초래하는 대신 추가 타이밍 비용이 발생하는 것을 방지합니다.
위에 나열된 실행 전술을 사용하려는 방식은 매우 다양하며 현재 설명은 실제 구현에 비해 너무 모호합니다. 그러나 정확한 실행 전술이 어떻게 활용되는지에 대해 너무 구체적으로 언급하는 것은 조심스럽기는 하지만, 일반적인 생각은 관찰된 시장 상황과 거래를 기반으로 하는 전체 실행 전략과 일치하는 방식으로 사용되어야 한다는 것입니다. 비용 모델.
각 거래의 거래 비용을 줄이기 위한 객관적인 척도가 주어지면 거래 비용의 구성 요소가 무엇인지 이해하는 것부터 노력해야 합니다. 비용을 측정하는 방법을 이해하고 비용이 어떻게 발생하는지 이해합니다. 다음으로, 이러한 거래 비용을 초래하는 요인을 이해함으로써 이를 예측하는 모델을 구축할 수 있습니다. 마지막으로 미래 거래 비용과 현재 시장 상황에 대한 예측을 통해 전략을 결정하고 전체 전략에 맞춰 실행 전술을 활용하여 시장과 상호 작용합니다.
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