Математические модели оптимального исполнения крупных ордеров при стохастической ликвидности и ценовом воздействии с балансом между проскальзыванием и риском
DOI:
https://doi.org/10.25726/f2211-1955-5574-qКлючевые слова:
оптимальное исполнение, стохастическая ликвидность, ценовое воздействие, риск исполнения, алгоритмическая торговляАннотация
Исследование посвящено проблеме оптимального исполнения крупных биржевых ордеров в условиях стохастической ликвидности и ценового воздействия, которые формируют значимую долю транзакционных издержек институциональных инвесторов. Целью работы является построение математической модели, позволяющей находить динамический баланс между минимизацией проскальзывания и контролем риска исполнения с учетом случайных изменений глубины рынка, спреда и волатильности. В качестве эмпирической базы использованы высокочастотные данные по наиболее ликвидным акциям технологического сектора, торгуемым на крупной американской бирже, за многолетний период, что обеспечивает репрезентативность и стабильность оценки параметров. Ликвидность моделируется с помощью стационарного процесса с возвратом к среднему, а ценовое воздействие разлагается на временную и постоянную компоненты с нелинейной зависимостью от объема сделки. Оптимальная траектория исполнения выводится из задачи стохастического управления на основе уравнения Гамильтона Якоби Беллмана, где целевая функция агрегирует ожидаемые издержки и дисперсию стоимости исполнения с учетом коэффициента неприятия риска инвестора. Эффективность разработанной модели оценивается методом численного моделирования и сравнивается с распространенными бенчмарками, включая равномерное по времени исполнение, стратегию, ориентированную на профиль объема, и классическую статическую модель, основанную на детерминированной ликвидности. Результаты показывают значимое снижение среднего проскальзывания и риска, особенно в периоды повышенной рыночной волатильности, а также выраженную зависимость оптимального горизонта и агрессивности торговли от параметра неприятия риска. Дополнительно анализируется поведение модели в различных режимах рынка, выделяемых по уровню волатильности индикаторов, что позволяет выявить рост преимущества адаптивного подхода по мере усиления неопределенности и сокращения доступной ликвидности. Проводится сопоставление структуры издержек во временном и постоянном ценовом воздействии, демонстрирующее способность модели концентрировать объем в благоприятные окна ликвидности и снижать давление на книгу заявок. Обсуждается практическая применимость полученных выводов для настройки алгоритмических стратегий институциональных инвесторов, интеграции модели в систему риск менеджмента, разработки регламентов стресс тестирования, а также выбора параметров в зависимости от режима рынка и характеристик управляющего мандата. Отмечаются направления дальнейших исследований, включающие усложнение стохастической структуры ликвидности, использование методов машинного обучения для классификации рыночных режимов и учет асимметрии ценового воздействия и микроструктурных эффектов более высокого порядка.Библиографические ссылки
Агаева Ч.А. Необходимые условия оптимальности для стохастических систем с запаздывающим аргументом : автореф. дис. ... канд. физ.мат. наук. Баку, 1992. 16 с.
Белкина Т.А., Левочкина М.С. О стохастической оптимальности в задаче линейного регулятора, возмущенного последовательностью зависимых случайных величин // Обозрение прикладной и промышленной математики. 2004. Т. 11, № 2. С. 234-236.
Белкина Т.А., Самханова М.В. Исследование динамической модели оптимизации потребления со случайным доходом // Анализ и моделирование экономических процессов. Сборник статей. Центральный экономико-математический институт РАН. Москва, 2006. С. 119-134.
Бычков А.С. Построение оптимальных качественных характеристик линейных стохастических систем нейтрального типа : автореф. дис. ... канд. физ.мат. наук. Киев, 1994. 16 с.
Волков С.Н. Оптимизация и инвестирование в стохастических моделях финансовой математики : дис. ... канд. физ.мат. наук. Москва, 1999. 128 с.
Воронцов Г.В., Федий В.С. Векторная оптимизация параметров наблюдаемых и управляемых стохастических систем // Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Технические науки. 2000. № 1. С. 6-9.
Жукова А.А. Применение достаточных условий оптимальности при исследовании стохастических моделей рынков не вполне ликвидных товаров : автореф. дис. ... канд. физ.мат. наук. Москва, 2012. 24 с.
Кащеев В.А. Повышение эффективности симплексного поиска в задачах стохастической оптимизации : дис. ... канд. техн. наук. Красноярск, 1984. 192 с.
Косенкова М.В., Мироедова К.М. Построение стохастической задачи оптимального управления социальной системой // Образование, наука, инновации: вклад молодых исследователей. VI (XXXVIII) Международная научно-практическая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых. 2011. С. 174-175.
Пресман Э.Л. Исследования по стохастическому оптимальному уровню : дис. ... д-ра физ.мат. наук. Москва, 1999. 169 с.
Смирнова В.В. Методы решения некоторых стохастических задач типа затраты-выпуск и линейного программирования : дис. ... канд. физ.мат. наук. Киев, 1984. 171 с.
Трегубов В.М., Кирпичников А.П., Якимов И.М., Шакирзянов Р.М. Дискретная стохастическая оптимизация систем массового обслуживания на имитационных моделях // Информационные технологии и математическое моделирование (ИТММ-2017). Материалы XVI Международной конференции имени А.Ф. Терпугова. 2017. С. 188-196.
Халина А.С. Оптимизация линейных и квазилинейных диффузионных стохастических систем, функционирующих на неограниченном интервале времени, при неполной информации о состоянии : автореф. дис. ... канд. физ.мат. наук. Москва, 2016. 24 с.