每个交易系统都至少需要两个主要组件,无论是否明确分开:一个是关注交易方向(多头或空头)的 alpha 搜索信号生成组件,另一个是与市场实际交互的执行组件通过提交实际订单来履行这些信号。
因此,我们可以将每笔交易分解为两个部分:
真实交易盈亏 = 交易总盈亏 + 执行交易成本
交易的毛利润是在完美、无摩擦的世界中交易的理论利润,完全取决于信号生成组件的功效(准确度和精密度);而执行交易的成本是与市场互动所产生的现实交易成本,由执行组件的效率决定。
本文的目的是讨论这些交易成本的组成部分,以及我们如何确定它们,以便最终最大限度地减少这些交易成本。
交易成本本身可以分为两类:交易成本分为固定交易成本和可变交易成本。
固定交易成本包括在执行交易之前就预先知道的成本,并且是静态的;固定交易成本的例子包括固定佣金、平台费用、市场准入费等。通常,降低固定成本的唯一方法是与经纪商进行谈判。与经纪人的博弈论谈判超出了本文的范围,也超出了执行模型的能力,因此被移至另一个讨论。
可变交易成本无法提前得知,只能事前估计并事后确认。可变交易成本的例子包括交易的市场影响、交易的价差成本和交易的时间成本。可变交易成本是市场条件以及执行模型如何与所述市场条件相互作用的函数,因此是本文的主要焦点。
几乎所有关于交易成本的想法要么直接受到流动性的影响,要么可以使用流动性的某些维度来解释。因此,在阐述可变交易成本之前,我们必须首先讨论流动性。
流动性有4个主要维度,每个维度代表流动性的一个方面。流动性的四个主要维度是流动性的广度、流动性的深度、流动性需求的紧迫性和流动性的弹性。
流动性的广度维度可以被认为是买卖价差,或市场的宽度。对于小额交易,广度维度代表平均交易成本(因为市场影响很小),并且该规模的流动性可以立即获得。
流动性的深度维度可以被认为是给定价格下可用的交易数量。
流动性的紧迫性可以被认为是寻找我们想要进行的交易的对手方所花费的时间。
流动性的弹性可以被认为是市场从冲击中恢复的速度。一个有弹性的市场将减少交易中的价格差异。
流动性的各个方面都密切相关——更深层次的市场通常更加紧张,因此它们更有可能具有弹性,并且有可用于即时交易的数量。将流动性的所有这些维度放在一起,可以通过以低成本(广度)快速(紧急性)进行大规模(深度)交易的相对容易性以及对市场影响最小(弹性)的相对容易程度来概括流动性。
我们现在可以继续讨论可变交易成本的第一个组成部分,即点差成本。在本文提到的3种可变成本中,价差成本是最“明显”的。点差成本代表任何给定时间的最佳买价和最佳卖价之间的差异。
从广义上讲,它代表立即以等于或低于最佳卖价和最佳买价规模进行交易的成本。这可以通过考虑一个思想实验来说明,其中交易者以最佳要价买入并立即以最佳出价卖出。假设价格没有变动,往返交易使他没有净头寸,这将使他损失恰好的价差。
利差补偿了那些提供流动性的人。它可以被认为是给予其他市场参与者进行交易的期权(价格和数量)的风险溢价。价差越大,逆向选择风险所需的溢价就越高。
降低点差规模的最简单方法是更加被动地进行交易。发送市价订单将产生最大点差成本,而提供流动性(加入最佳报价或做市)将为您带来负点差成本(现在您将获得向其他市场参与者提供交易选项的风险溢价的补偿)反对)。
市场影响表现为特定交易引起的价格变化。市场影响可以通过执行价格与执行时最佳报价之间的差额来估计。请注意,这实际上是订单的总交易成本;因为如果没有一些估算模型,我们就无法将成本与市场影响分开。更具体地说,为了使市场影响实际上是执行价格和最佳报价之间的差异,市场需要是一个静态市场,没有自然的价格升值,也没有其他订单的影响。
市场影响可以进一步细分为暂时影响和永久影响。暂时的影响反映了迫切需要流动性的成本,而永久的影响则对应于我们的订单向市场的信息泄漏。由于市场是一个巨大的统计计算器,我们的订单代表了证券价格中需要考虑的一些信息;永久影响代表了这种“负责任的信息”。
对于某些特定的紧迫性和规模,市场影响是流动性(深度和弹性)的函数。对于相同的流动性,与较小的订单相比,较大的订单会产生更高的市场影响成本。与仅获取给定规模的最佳报价的可用交易量相比,立即要求流动性将产生更高的市场影响成本。
为了降低市场影响成本,需要我们控制执行模型如何与市场互动来需求流动性。
时间成本是三者中最难以衡量和降低的成本类型。从广义上讲,时间成本代表了我们执行交易时的成本。这些成本可以想象为当我们有机会时没有以更好的价格执行交易的机会成本(后悔没有早点进入),以及过早进入和价格走势对我们不利的逆向选择成本(遗憾没有早点进入)。等稍后再进入)。
时间成本可以通过信号生成模型产生信号时的价格(决策价格)与实际执行价格之间的差来估计。
为了降低时间成本,需要我们在执行之前预测市场状况;因为我们需要进行预测,以尽量减少事后后悔(如果我们拥有的只是当前信息,那么我们无法确定在任何时间点我们会后悔多少交易,直到我们已经执行了交易)。
为了优化,我们的绩效(或成本函数)必须是可衡量的。在这种情况下;我们的主要目标是根据信号生成模型产生的一些信号来降低交易成本。因此,衡量我们的执行模型表现如何的适当基准是实施不足。
实施缺口被定义为理想化的纸质投资组合与我们的实际投资组合之间的回报差异,在理想化的纸质投资组合中,我们的所有交易都在无摩擦的世界中即时发生。
然而,仅仅考虑一个无摩擦的世界是不够的,因为它只考虑点差成本和市场影响成本;但不包含足够的信息来确定时间成本。因此,为了捕获该信息,我们应该使用理想化纸质投资组合的回报,其中我们的所有交易均以(信号生成模型的)决策价格即时发生。
一旦我们有了基准,我们现在就可以讨论最佳交易策略来降低我们的成本函数(交易成本)。
为了最优地执行我们的订单,即最小化交易成本,我们应该寻求降低交易成本的三个维度(价差、影响和时间)。
鉴于市场状况以及流动性规模会随着时间的推移而变化,我们需要预测这些变量,然后根据我们的预测制定与市场互动的计划。
当点差成本很高时,即时性的成本就很高,因为市价订单(需要紧急流动性)的成本很高,而限价订单(提供流动性)则更具吸引力。因此,确定点差成本将使我们能够针对当前市场状况利用最佳策略。
知道利差成本代表流动性提供者为其他市场参与者提供交易选择而产生的风险溢价,我们还可以通过估计流动性提供者承担的风险来估计利差成本。
对流动性提供者来说最相关的风险是知情交易者的逆向选择以及波动性。流动性提供者会将这些风险计入其利差中,从而激励我们量化这些风险以更好地预测利差成本。
流动性提供者输给知情交易者的成本反映在弥补不知情交易者损失的价差中。因此,我们有动力去确定市场何时信息不对称;因为这将鼓励流动性提供者报价更大的利差。
当前的市场状况(例如市场活动)也会影响点差成本,因为它们也会影响不对称信息风险。活跃市场通常有大量不知情的交易者,从而产生噪音并稀释订单流中的信息。由于大量不知情的交易者争夺限价订单,提供流动性选项的风险也会降低,因为更多不知情的交易者正在争夺相同的流动性。这些减少了流动性提供者的平均信息不对称。此外,活跃的市场允许频繁的交易,这意味着流动性提供者可以通过大量交易摊销成本,并通过向不知情的交易者快速重新平衡库存来快速消除库存风险。
波动性会影响点差成本,因为高波动性会增加流动性期权提供商的价值,也会增加调整限价订单和消除分散库存风险的难度。此外,高波动性使得预测证券的真实价值变得更加困难,因此容易导致更多的风险规避行为。波动性也是不对称信息的一个很好的替代指标。因此,波动性促使流动性提供者扩大利差,并再次激励我们量化和预测波动性,以更好地预测利差成本。
因此,预测价差成本是预测市场信息不对称、波动性和活跃性的函数。
市场影响成本可分为2个主要成本;由于流动性要求较高而产生的成本以及由于信息泄露而产生的成本。流动性需求的成本可以进一步细分为造成供需失衡的成本和给定规模需求紧迫性带来的成本。同样,信息泄露造成的成本可以进一步细分为改变市场参与者对市场交易意图的预期的成本和改变市场参与者对证券公允价值预期的成本。
假设市场不断调整价格以达到供需平衡状态;那么任何额外的订单都会导致均衡的不平衡。发送订单的市场参与者要求交易对手采取相反的交易方式,因此需要溢价来吸引交易对手。
证券的市场价格被定义为买卖价差的中点价格,因此按最佳报价执行的股票成本等于价差的二分之一。对于任何给定的规模,订单簿中高于最佳报价的每个后续价格水平都代表着紧迫性的增量成本。如此思考的理由是,市场参与者选择立即执行(迫切需要流动性),而不是耐心提供流动性,甚至只是以最佳报价提交多个可流通的限价订单。
在理想的情况下,市场参与者能够确定哪些订单是由知情交易者提交的,并结合这些知情订单中的信息来确定证券的公平价格。事实上,市场参与者无法辨别订单的“知情性”;因此,每个订单都被认为至少具有一定程度的“知情性”。
每当向市场提交订单时,参与者都会利用订单的方向、规模和紧迫性来改变他们对证券公允价值的预期。这些期望自然会被调整为与订单方向相同,从而导致后续订单因这种信息泄漏而产生溢价。
公允价值预期的变化代表信息泄漏,会对价格产生永久性影响。由这些变化引起的价格变化在“冲击”后不会恢复。
另一方面,由于净交易意向预期的变化,存在价格变化。然后,每一个订单都会通知其他市场参与者有关其他市场参与者的规模和紧迫性,因此,当对净交易的预期发生变化时;例如,当市场预期大买家会继续买进时,会导致愿意的卖家因预期价格上涨而扣留他们可能愿意供应的订单,而原本漠不关心的买家则会积累头寸,以便为市场提供流动性。后来的大买家。
由于净交易意图预期变化而导致的这些价格变化是短暂的,最终会从“冲击”中恢复,因为它们并不代表市场对证券公允价值预期的变化。
因此,预测市场影响成本是预测订单如何导致供需失衡、其总体紧迫性以及它们将如何改变市场净交易意图以及证券公允价值的预期的函数。
交易的时间成本由我们在预测模型中犯的错误(模型风险)来表示;我们对价格的不确定性,例如价格的趋势和波动性,以及我们对市场活动的不确定性。
作为降低交易成本努力的一部分,我们将尝试使用一系列预测模型来预测市场的多个方面。当我们根据模型的预测做出时序决策时,应该直观地想象由于我们的预测的不确定性,将会出现一些时序错误。
为了优化我们的订单提交策略,我们还需要考虑持续的价格趋势;因为对我们有利或不利的趋势都会影响最佳时机。持续不利于我们的价格趋势将促使我们在成本进一步增加之前仓促采取行动;而持续对我们有利的价格趋势将促使我们变得被动并等待价格进一步改善。
价格波动作为一个整体是一个需要考虑的重要方面,如上所述,波动性会鼓励流动性提供者扩大利差,因为它使流动性期权溢价更大。就时间风险而言,波动性也会增加价格的不确定性,从而增加价格变动的可能性,从而增加我们的交易成本。
最后,市场影响成本是根据交易活动估算的,我们通常会根据活动估算做出最小化市场影响成本的决策。当实际活动与预测活动有很大差异时,我们的市场影响估计将是错误的,从而影响我们订单提交时间的最优性。例如,如果市场活动比预期大得多,我们最终将变得比实际需要的更加被动,而这种无根据的被动将使我们面临时间成本。
通过了解交易成本的组成部分以及影响这些组成部分的因素,我们可以建立模型来预测我们在执行订单时可能面临的交易成本。根据对这些交易成本及其未来可能发生的变化的预测,它将允许我们做出决策以实现最佳执行。
例如,通过预测市场中信息不对称的程度,我们能够确定价差成本是否可能扩大以及是否会扩大;我们更有动力积极进取,仓促完成订单。
当然,影响这些成本的因素很容易讨论并且非常直观,但是找到合适的替代物来量化它们的存在是一项不小的工作,并且其替代物的优良性和准确性将影响我们交易成本模型的优良性。
尽管预测交易成本很复杂,但执行模型可以做出的实际决策本质上可以归结为 3 个维度:
- 交易数量(规模侵略)
- 完成交易的时间(时间侵略)
- 交易价格(价格侵略)
决定和控制这三个维度将影响我们产生的交易成本。简而言之,我们在决定将发生多少交易成本方面所做的全部预测工作都是为了决定执行策略的这三个维度。
例如,如果我们的交易成本模型确定我们在遥远的未来可能会比不久的将来产生更大的交易成本,那么我们将非常积极地利用时间和价格都非常激进的执行策略来履行我们的订单尽快地。
为了引入关注点的一些可分离性,我们可以区分执行模型的总体策略和下订单以履行订单的实际行为。虽然该策略关注的是我们在当前市场条件下通常希望对该证券采取多积极的态度,但订单的实际履行应称为“执行策略”。这些执行策略实际上是与市场交互以履行订单的算法,从而满足总体策略的关注点。
执行策略代表了实际履行我们的订单所必须做出的微观层面的选择。它们包括订单下达和管理的时间和定价决策。重申一下,虽然我们之前担心预测交易成本以找出与市场最佳互动的策略,但执行策略代表了实际的互动。
执行策略及其使用方式最终将导致实际订单得到履行,从而决定最终的交易成本。执行模型的优劣将取决于如何根据某种执行策略来利用执行策略,而执行策略又取决于当前的市场状况和预测的交易成本。
没有一种执行策略可以让我们每次都最小化成本,而更有可能的是,我们将同时使用多种执行策略,这些策略通常会根据某种总体策略共同努力实现我们最小化成本的目标。这些执行策略通常通常擅长降低至少某一方面的交易成本。
我们可以自由地尝试自己的执行策略,但思想简单但功能强大的流行执行策略包括:切片、分层和捕捉。
切片是一种执行策略,它将大订单分成许多较小的子订单。
通过将大订单分解为较小的数量,我们可以降低其市场影响成本,因为我们的紧急成本和信号风险较小,从而降低了由于其他市场参与者的预期变化而导致的成本。
在决定切片参数时需要进行一些权衡。切片数量越多,平均订单越小,市场影响成本和信息泄露成本越低。然而,切片数量越多,我们完成订单所需的时间就越长,与在订单簿上下一笔大订单相比,我们的整体交叉机会就越低;这些使我们面临时机风险。
分层是一种执行策略,使我们能够维持一系列常设限价订单。
这利用了对我们有利的有利价格走势。价差和市场影响成本也被最小化,因为我们没有紧迫感,而是向其他市场参与者提供流动性。在大多数交易所中,存在价格/时间优先权;分层保留了我们的优先级,同时也为我们提供了编辑订单大小的空间。
然而,分层会带来相当大的信号风险,因此我们将承担信息泄漏成本,因为我们本质上是向市场发出我们的净头寸信号。作为交换,如果价格趋势对我们有利,我们就有可能从价格大幅上涨中受益。
捕捉是一种简单的执行策略,当价格看起来有下降趋势时,只需发送我们的整个订单来履行即可。它可以防止我们产生进一步的时间成本,但代价是产生相对较高的市场影响和价差成本。
我们打算使用上面列出的执行策略的方式多种多样,并且当前的描述对于实际实施来说过于模糊。然而,虽然我很谨慎地避免过于具体地说明如何使用确切的执行策略,但总体想法是,它们的使用方式应该与整体执行策略一致,该策略基于观察到的市场条件和交易成本模型。
考虑到降低每笔交易交易成本的客观措施,我们应该首先了解交易成本的组成部分;了解如何衡量其成本并了解它们是如何产生的。接下来,通过了解导致这些交易成本的因素,我们能够构建预测它们的模型。最后,通过对未来交易成本和当前市场状况的预测,我们决定策略,并利用符合整体策略的执行策略与市场互动。
虽然我渴望让这个故事尽可能没有错误——如果有人发现任何逻辑上的跳跃或错误,请联系我@oscarleemedium@gmail.com。
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