Spelling suggestions: "subject:"transient price impact"" "subject:"ransient price impact""
1 |
Optimal Trading with Multiplicative Transient Price Impact for Non-Stochastic or Stochastic LiquidityFrentrup, Peter 28 October 2019 (has links)
Diese Arbeit untersucht eine Reihe multiplikativer Preiseinflussmodelle für das Handeln in einer riskanten Anlage. Unser risikoneutraler Investor versucht seine zu erwartenden Handelserlöse zu maximieren. Zunächst modellieren wir den vorübergehende Preiseinfluss als deterministisches Funktional der Handelsstrategie. Wir stellen den Zusammenhang mit Limit-Orderbüchern her und besprechen die optimale Strategie zum Auf- bzw. Abbau einer Anlageposition bei a priori unbeschränkem Anlagehorizont. Anschließend lösen wir das Optimierungsproblem mit festem Anlagehorizon in zwei Schritten. Mittels Variationsrechnung lässt sich die freie Grenzefläche, die Kauf- und Verkaufsregionen trennt, als lokales Optimum identifizieren, was entscheidend für die Verifikation globaler Optimalität ist. Im zweiten Teil der Arbeit erweitern wir den zwischengeschalteten Markteinflussprozess um eine stochastische Komponente, wodurch optimale Strategien dynamisch an zufällige Liquiditätsschwankungen adaptieren. Wir bestimmen die optimale Liquidierungsstrategie im zeitunbeschränkten Fall als die reflektierende Lokalzeit, die den Markteinfluss unterhalb eines explizit beschriebenen nicht-konstanten Grenzlevels hält. Auch dieser Beweis kombiniert Variationsrechnung und direkten Methoden. Um nun eine Zeitbeschränkung zu ermöglichen, müssen wir Semimartingalstrategien zulassen. Skorochods M1-Toplogie ist der Schlüssel, um die Klasse der möglichen Strategien in einer umfangreichen Familie von Preiseinflussmodellen, welche sowohl additiven, als auch multiplikativen Preiseinfluss umfasst, mit deterministischer oder stochastischer Liquidität, eindeutig von endlichen Variations- auf allgemeine càdlàg Strategien zu erweitern. Nach Einführung proportionaler Transaktionskosten lösen wir das entsprechende eindimensionale freie Grenzproblem des optimalen unbeschränkten Handels und beleuchten mögliche Lösungsansätze für das Liquidierungsproblem, das mit dem Verkauf der letzten Anleihe endet. / In this thesis, we study a class of multiplicative price impact models for trading a single risky asset. We model price impact to be multiplicative so that prices are guaranteed to stay non-negative. Our risk-neutral large investor seeks to maximize expected gains from trading. We first introduce a basic variant of our model, wherein the transient impact is a deterministic functional of the trading strategy. We draw the connection to limit order books and give the optimal strategy to liquidate or acquire an asset position infinite time horizon. We then solve the optimization problem for finite time horizon two steps. Calculus of variations allows to identify the free boundary surface that separates buy and sell regions and moreover show its local optimality, which is a crucial ingredient for the verification giving (global) optimality. In the second part of the thesis, we add stochasticity to the auxiliary impact process. This causes optimal strategies to dynamically adapt to random changes in liquidity. We identify the optimal liquidation strategy in infinite horizon as the reflection local time which keeps the market impact process below an explicitly described non-constant free boundary level. Again the proof technique combines classical calculus of variations and direct methods. To now impose a time constraint, we need to admit semimartingale strategies. Skorokhod's M1 topology is key to uniquely extend the class of admissible controls from finite variation to general càdlàg strategies in a broad class of market models including multiplicative and additive price impact, with deterministic or stochastic liquidity. After introducing proportional transaction costs in our model, we solve the related one-dimensional free boundary problem of unconstrained optimal trading and highlight possible solution methods for the corresponding liquidation problem where trading stops as soon as all assets are sold.
|
2 |
Feedback Effects in Stochastic Control Problems with Liquidity FrictionsBilarev, Todor 03 December 2018 (has links)
In dieser Arbeit untersuchen wir mathematische Modelle für Finanzmärkte mit einem großen Händler, dessen Handelsaktivitäten transienten Einfluss auf die Preise der Anlagen haben.
Zuerst beschäftigen wir uns mit der Frage, wie die Handelserlöse des großen Händlers definiert werden sollen. Wir identifizieren die Erlöse zunächst für absolutstetige Strategien als nichtlineares Integral, in welchem sowohl der Integrand als der Integrator von der Strategie abhängen.
Unserere Hauptbeiträge sind hier die Identifizierung der Skorokhod M1 Topologie als geeigneter Topologue auf dem Raum aller Strategien sowie die stetige Erweiterung der Definition für die Handelserlöse von absolutstetigen auf cadlag Kontrollstrategien.
Weiter lösen wir ein Liquidierungsproblem in einem multiplikativen Modell mit Preiseinfluss, in dem die Liquidität stochastisch ist. Die optimale Strategie wird beschrieben durch die Lokalzeit für Reflektion einer Diffusion an einer nicht-konstanten Grenze. Um die HJB-Variationsungleichung zu lösen und Optimalität zu beweisen, wenden wir probabilistische Argumente und Methoden aus der Variationsrechnung an, darunter Laplace-Transformierte von Lokalzeiten für Reflektion an elastischen Grenzen.
In der zweiten Hälfte der Arbeit untersuchen wir die Absicherung (Hedging) für Optionen. Der minimale Superhedging-Preis ist die Viskositätslösung einer semi-linearen partiellen Differenzialgleichung, deren Nichtlinearität von dem transienten Preiseinfluss abhängt.
Schließlich erweitern wir unsere Analyse auf Hedging-Probleme in Märkten mit mehreren riskanten Anlagen. Stabilitätsargumente führen zu strukturellen Bedingungen, welche für ein arbitragefreies Modell mit wechselseitigem Preis-Impakt gelten müssen. Zudem ermöglichen es jene Bedingungen, die Erlöse für allgemeine Strategien unendlicher Variation in stetiger Weise zu definieren. Als Anwendung lösen wir das Superhedging-Problem in einem additiven Preis-Impakt-Modell mit mehreren Anlagen. / In this thesis we study mathematical models of financial markets with a large trader (price impact models) whose actions have transient impact on the risky asset prices.
At first, we study the question of how to define the large trader's proceeds from trading. To extend the proceeds functional to general controls, we ask for stability in the following sense: nearby trading activities should lead to nearby proceeds. Our main contribution in this part is to identify a suitable topology on the space of controls, namely the Skorokhod M1 topology, and to obtain the continuous extension of the proceeds functional for general cadlag controls. Secondly, we solve the optimal liquidation problem in a multiplicative price impact model where liquidity is stochastic. The optimal control is obtained as the reflection local time of a diffusion process reflected at a non-constant free boundary. To solve the HJB variational inequality and prove optimality, we need a combination of probabilistic arguments and calculus of variations methods, involving Laplace transforms of inverse local times for diffusions reflected at elastic boundaries.
In the second half of the thesis we study the hedging problem for a large trader. We solve the problem of superhedging for European contingent claims in a multiplicative impact model using techniques from the theory of stochastic target problems. The minimal superhedging price is identified as the unique viscosity solution of a semi-linear pde, whose nonlinearity is governed by the transient nature of price impact.
Finally, we extend our consideration to multi-asset models. Requiring stability leads to strong structural conditions that arbitrage-free models with cross-impact should satisfy. These conditions turn out to be crucial for identifying the proceeds functional for a general class of strategies. As an application, the problem of superhedging with cross-impact in additive price impact models is solved.
|
Page generated in 0.1022 seconds