Dynamic Trading Strategien In The Präsenz Von Markt Reibungen

Dynamische Handelsstrategien in Gegenwart von Marktrechten Mehmet Salam.1 Dynamische Handelsstrategien in Anwesenheit von Marktrechten Mehmet Salam In partieller Erfüllung der Anforderungen an den Doktor der Philosophie unter dem Exekutivkomitee der Graduiertenschule für Kunst und Wissenschaft geschrieben COLUMBIA UNIVERSITY 2012.2 UMI-Nummer Alle Rechte vorbehalten INFORMATIONEN AN ALLE BENUTZER Die Qualität dieser Reproduktion hängt von der Qualität der eingereichten Kopie ab. In dem unwahrscheinlichen Fall, dass der Autor kein vollständiges Manuskript gesendet hat und fehlende Seiten sind, werden diese ebenfalls vermerkt , Wenn Material entfernt werden musste, wird eine Notiz die Löschung anzeigen UMI Veröffentlicht von ProQuest LLC 2012 Copyright in der Dissertation des Autors Microform Edition ProQuest LLC Alle Rechte vorbehalten Diese Arbeit ist gegen unbefugtes Kopieren unter Titel 17, United States Code ProQuest geschützt LLC 789 East Eisenhower Parkway Postfach 1346 Ann Arbor, MI.3 2012 Mehmet Salam Alle Rechte vorbehalten.4 ABSTRAKTE Dynamische Handelsstrategien in Anwesenheit von Marktrechten Mehmet Salam Diese Arbeit untersucht die Auswirkungen verschiedener Grundschriften in der Mikrostruktur der Finanzmärkte Spezifisch Marktverhältnisse, die wir betrachten, sind Latenz im Hochfrequenzhandel, Transaktionskosten aus Preis - oder Provisionen, unbesicherbare Inventurrisiken durch stochastische Volatilität und zeitveränderliche Liquiditätskosten Wir erforschen die Auswirkungen jeder dieser Reibungen in rigorosen theoretischen Modellen von einem Investor S Standpunkt und daraus analytische Ausdrücke oder effiziente Berechnungsverfahren für dynamische Strategien Spezielle Methoden bei der Berechnung dieser Politiken beinhalten stochastische Kontrolltheorie, dynamische Programmierung und Werkzeuge aus angewandter Wahrscheinlichkeit und stochastischen Prozessen Im ersten Kapitel beschreiben wir ein theoretisches Modell für die quantitative Bewertung Der Latenz und der Auswirkung auf die optimale dynamische Handelsstrategie Unser Modell misst die durch die Anwesenheit der Latenz entstandenen Handelsfriktionen unter Berücksichtigung des optimalen Ausführungsproblems eines repräsentativen Investors. Über eine dynamische Programmanalyse bietet unser Modell einen geschlossenen Ausdruck für die Kosten der Latenz in Bezug auf bekannte Parameter des zugrunde liegenden Vermögenswertes Wir implementieren unser Modell durch die Schätzung der Latenzkosten, die durch den Handel auf einer menschlichen Zeitskala entstehen. Die Untersuchung der NYSE-Stammaktien von 1995 bis 2005 zeigt, dass die mittlere Latenzzeit über unsere Stichprobe hinaus mehr als verdreifacht ist Während dieser Zeitspanne Im zweiten Kapitel stellen wir eine hochgradig tragbare dynamische Handelspolitik für Portfolio-Auswahlprobleme mit Rückgaberecht - und Transaktionskosten dar. Unsere Rebalancing-Regel ist eine lineare Funktion der Rendite-Vorhersagefaktoren und kann in einem breiten Spektrum von Portfolio-Auswahl genutzt werden Modelle mit minimalen Annahmen Lineare Rebalancing-Regeln ermöglichen es, exakte und effiziente Formulierungen von Portfolio-Auswahlmodellen mit linearen Einschränkungen, proportionalen und nichtlinearen Transaktionskosten und quadratischer Utility-Funktion am Terminal zu berechnen. 5 Reichtum Wir veranschaulichen die Implementierung der besten linearen Rebalancing-Regel in der Kontext der Portfolioausführung mit Positivitätsbeschränkungen bei kurzfristiger Vorhersage Wir zeigen, dass es bei der Verwendung von linearen Rebalancing-Regeln im Vergleich zu statischen Richtlinien mit schrumpfender Horizonte oder einer dynamischen Politik, die durch die Lösung des dynamischen Programms impliziert wird, einen erheblichen Leistungsgewinn gibt Constraints Schließlich schlagen wir im letzten Kapitel ein faktorbasiertes Modell vor, das gemeinsame Faktorschocks für die Sicherheitsrenditen beinhaltet. Unter dieser realistischen Faktordynamik lösen wir für die dynamische Handelspolitik in der Klasse der linearen Politik analytisch. Unser Modell kann stochastische Volatilität unterbringen Und Liquiditätskosten als Funktion der Faktorbelastungen Die Kalibrierung unseres Modells mit empirischen Daten zeigt, dass unsere Handelspolitik bei Vorhandensein gemeinsamer Faktorschocks eine überlegene Leistung erzielt.6 Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung Die Kosten der Latenz Lineare Ausgleichsregeln Gemeinsamer Faktor Schocks in Strategische Asset Allocation Organisation der Arbeit Die Kosten der Latenz Einleitung Verwandte Literatur Ein stilisiertes Ausführungsmodell ohne Latenzgrenze Auftragsausführung Optimale Lösung Ein Modell für die Latenzanalyse Dynamische Programmierung Zerlegung Asymptotische Analyse Diskrete der Zeit vs Latenzverlängerungen Empirische Schätzung der Latenzkosten Die optimale Politik und Die Approximation Qualität Historische Evolution der Latenz Kosten Historische Evolution der impliziten Latenz i.7 2 5 4 Empirische Bedeutung der Latenz Fazit und zukünftige Richtungen Lineare Rebalancing Regeln Einleitung Verwandte Literatur Dynamische Portfolio-Auswahl mit Rückkehr Vorhersagbarkeit und Transaktionskosten Beispiele Optimale lineare Modell Effiziente exakte Formulierungen Linear Einschränkungen Transaktionskosten Terminal Reichtum und Risikoaversion Anwendung Equity Agentur Trading Formulierung Ungefähre Policen Obere Bounds Modell Kalibrierung Numerische Ergebnisse Fazit Gemeinsame Faktoren Schocks Einleitung Zugehörige Literatur Modell Sicherheit und Faktordynamik Bargeld - und Aktienpositionsdynamik Zielfunktion Lineare Policies Geschlossene Formularlösung Experiment ii.8 4 3 1 Merkmale versus Faktorbasiertes Rückgabeerzeugungsmodell Kalibrierung der Hauptparameter Ungefähre Policies Simulation Ergebnisse Schlussfolgerung und zukünftige Richtungen Bibliographie 104 A Die Kosten der Latenz 114 A 1 Dynamische Programmierung Zerlegung A 2 Nachweis des Satzes A 3 Nachweis des Theorems A 4 Preisdynamik mit Sprünge B Lineare Rebalancing-Regeln 137 B 1 Nachweis von Lemma B 2 Genaue Formulierung des Terminal-Reichtums Ziel B 3 Ableitung der LQC-Richtlinien B 4 Genaue Formulierung der besten linearen Ausführungsrichtlinie iii.9 Liste der Abbildungen 2 1 Eine Darstellung der Grenzordnung Ausführung im stilisierten Modell Ein Beispiel für eine optimale Strategie ohne Latenz Ein Beispiel für das Modell der Latenz Ein Beispiel für die optimale Politik des Theorems Ein Beispiel für die optimale Strategie für GS, ausgedrückt in der Limitpreisprämie im Laufe der Zeit, für verschiedene Möglichkeiten der Latenz Eine Illustration für die Evolution des Fortsetzungswertes der optimalen Politik im Laufe der Zeit für GS, für verschiedene Latenzzeiten Ein Beispiel für die Latenzkosten als Funktion der Latenz Ein Beispiel für die historische Evolution der Latenz Kosten über den Zeitraum Ein Beispiel für die historische Evolution der impliziten Latenz über den Zeitraum iv.10 Liste der Tabellen 3 1 Zusammenfassung der Leistungsstatistiken jeder Politik, zusammen mit Obergrenzen Detaillierter Vergleich zwischen den Alpha-Gewinnen, Transaktionskosten und Gesamtleistung der optimalen linearen Politik und projizierten dynamischen Politik Kalibrierergebnisse und Zusammenfassung der Leistungsstatistiken jeder Politik im Falle von keinem gemeinsamen Faktor Rauschen und niedrigen Transaktionskosten Umwelt Zusammenfassung der Leistungsstatistiken der einzelnen Richtlinien im Falle von keinem gemeinsamen Faktor Lärm und hohe Transaktionskosten Umwelt Zusammenfassung der Performance-Statistiken der einzelnen Politik im Falle von gemeinsamen Faktor Lärm und niedrige Transaktionskosten Umwelt Zusammenfassung der Performance-Statistiken der einzelnen Politik im Falle von gemeinsamen Faktor Lärm und hohe Transaktionskosten Umwelt v.11 Danksagungen Die Forschung in dieser Arbeit resultierte aus Kooperationen mit meinem Berater Professor Ciamac C Moallemi und meinen Ausschussmitgliedern Professor Collin-Dufresne und Professor Kent Daniel Während meine langen Treffen mit jedem von ihnen mich in Theorie und methodischen Werkzeugen gelehrt haben, bin ich speziell Englisch: www. germnews. de/archive/dn/1997/11/25.html In der Nähe meiner Freundschaft und der kontinuierlichen Unterstützung bei der Erstellung meiner akademischen Ausbildung möchte ich mich besonders bei Professor Ciamac Moallemi bedanken, der während meiner gesamten Zeit in Kolumbien als akademischer Berater diente und konstruktives Feedback für alle meine akademischen Bemühungen von einer Standard - Hausaufgabe an eine Stundenlange Tagungspräsentation Seine berufliche Einstellung zusammen mit seiner aufrichtigen Mentorität in allen Lebensangelegenheiten ist eine beispielhafte Figur, die ich im nächsten meiner Karriere nachahmen möchte. Ich bin meinem Vorstandsmitglied Professor Pierre Collin-Dufresne, der mich gelehrt hat, sehr dankbar Alles was ich über dynamische Vermögenspreise und kontinuierliche Finanzierung kenne Von ihm habe ich gelernt, die Bedeutung der Erkenntnisse über mathematische Formeln und die Tugend der Urteilsanalyse zu erfahren, ohne in die Täuschung der Zahl knirschen zu gehen, bin ich meinen Ausschußmitgliedern Professor Mark Broadie weiter verpflichtet Und Professor Paul Glasserman, um meine These sorgfältig zu lesen und ihre wertvollen Anregungen und Ratschläge, die ich besonders meinen Klassenkameraden und Freunden aus Kolumbien danken möchte, mit denen meine Amtszeit als Studentin in New York sehr angenehm war, möchte ich genau Santiago Balseiro, Burak anerkennen Bakurt, Soner Bilge, Berk Birand, Deniz i ek, Ezgi Demirda, Cem Dilmegani, Caner G Männer, Neet G ner, Damla G ne, Nar Kl olu, Serdar Kocaman, Paulita Pontiliano, Ahmet Serdar imsek, Erin Tokluolu, Cengiz benli, Und zzet Yldz Ich bin meiner Frau sehr dankbar, Merve ehiralt Salam, für ihre enorme Unterstützung, ununterbrochene Geduld und unbegrenzte Liebe, die die schwierigen und stressigen Tage des Graduierten vi.12 Leben in die glücklichsten und unvergesslichsten verlief Vielen Dank meiner Familie, Nagihan Salam, Yusuf Salam, lknur Salam Altun, mit Salam und Brahim Altun für ihre unschätzbare Unterstützung und bedingungslose Liebe möchte ich meinen Eltern ganz herzlich für ihre größte Hingabe und unbegrenzte Opfer danken, die mir diesen Erfolg geholfen haben. Diese These ist Gewidmet meiner Familie vii.13 Zu meiner Familie viii.14 KAPITEL 1 EINFÜHRUNG 1 Kapitel 1 Einleitung Klassische Finanzierungsmodelle basieren auf einer Annahme von reibungslosen Märkten im Ein-Zeitraum-Horizont Diese Einfachheit bietet in der Regel die Erleichterung bei der Erlangung von tragbaren Modellen In der Regel klar, ob die Ein-Perioden-Lösung ähnliche Eigenschaften mit der dynamischen Lösung in der Multi-Perioden-Einstellung haben Multi-Perioden-Ziel unterscheidet sich deutlich von Einmal-Objektiv durch die Einbeziehung der Fähigkeit, Entscheidung mit Rückgriff, die besser reflektiert das eigentliche Ziel von vielen Investoren in sehr unsicheren Finanzmärkten Die Einbeziehung von finanziellen Reibungen in das Modell ist sicherlich ein Schritt vorwärts zum wahren Modell der Finanzmärkte. Die jüngsten Forschungen, die diese Reibungen beinhalten, haben uns gezeigt, dass diese Reibungen verschiedene Anomalien erklären können, die an den Finanzmärkten wie plötzliche Liquiditäts - Ups, die Preisgestaltung von schwer zu leihenden Beständen und die Bewertung in Over-thecounter-Märkten Um diese beiden Perspektiven zu bewältigen, untersucht diese Arbeit, wie verschiedene Marktreaktionen die optimalen Entscheidungen des Investors dynamisch beeinflussen, wenn die zugrunde liegenden Staaten der Wirtschaft stochastisch sind Reibungen, die ich in der Häufigkeit des Häufigkeitshandels, der gemeinsamen und verborgenen Faktoren in den Eigenkapitalrenditen, der Transaktionskosten im Portfolio-Rebalancing, des unbesicherten Inventars und der Restrisiken aufgrund der stochastischen Volatilität untersucht habe, untersuchte ich die Konsequenzen jeder dieser Reibungen in rigorosen theoretischen Modellen von einem Investor s Sichtweise und abgeleitete analytische Ausdrücke oder effiziente Berechnungsverfahren für dynamische Strategien Spezifische Methoden bei der Berechnung dieser Policen sind stochastisch.15 KAPITEL 1 EINFÜHRUNG 2 Kontrolle Theorie, dynamische Programmierung und Werkzeuge aus angewandter Wahrscheinlichkeit und stochastischen Prozessen Diese Arbeit beschäftigt sich theoretisch mit optimaler oder Nahezu optimale dynamische Entscheidungsfindung in hochdimensionalen stochastischen Systemen Meine motivierenden Forschungsprobleme in dieser Einstellung haben sich aus den Finanzmärkten ergeben, doch sind sie inhärent operative Fragen der Einfluss der technologischen Verbesserung in Ihrem Handelssystem auf Ihren Gewinn, die optimale Steuerung der Transaktion Kosten bei der Rückgabe von Vorhersagen von Signalen und Nutzung von ungefähre Handelsregeln, wenn es komplexe Wechselwirkungen zwischen erwarteten zukünftigen Renditen und Volatilität und Liquidität gibt. Diese Arbeit bietet einen aufschlussreichen Beitrag, indem wir unser Verständnis für die Implikationen dieser Reibungen verbessern und scheinbar einfach zu implementierende Strategien vorstellen Eine Nußschale, ich glaube, dass meine Forschung kann dazu beitragen, quantifizieren die explizite Kosten der Latenz in Hochfrequenz-Handel und beleuchten auf die sehr zeitgemäße Auswirkungen der Geschwindigkeit im Handel Mikrostruktur charakterisieren eine nahezu optimale Strategie zur Nutzung der Vorhersagbarkeit bei der Kontrolle der Transaktionskosten, schlagen vor Geschlossene Näherungspolitik für strategische Asset Allocation bei Renditen Ausstellungsfaktorgetriebene Kovarianzstruktur Mit diesen gemeinsamen Unterscheidungsmerkmalen kann jedes Kapitel meiner Dissertation weiter detailliert untersucht werden. In jedem Kapitel wird der Einfluss der Reibung auf die dynamische Tradingstrategie umfassend untersucht , Das dynamische problem ist klar gestellt und eine optimale oder nahezu optimale dynamische entscheidungsregel abgeleitet Die Kosten der Latenz Eine sehr neuere Reibung, die in den populären Medien weitgehend zitiert wurde, war Latenz, die Verzögerung zwischen einer Handelsentscheidung und der daraus resultierenden Handelsausführung Häufigkeitshandel hat gedeihen und nachfolgende regulatorische Fragen zu dieser Handelsaktivität haben sich zu einem zentralen Schwerpunkt des Interesses entwickelt, zum Teil dank des gefeierten Flash Crash am 6. Mai 2010.16 KAPITEL 1 EINFÜHRUNG 3 Ein wachsendes Interesse hat bei der Erforschung der Implikationen der Latenz zu verschiedenen erschienen Marktteilnehmer Unser erster Aufsatz entwickelt das erste partielle Gleichgewichtsmodell, um die Auswirkungen der Latenz auf die optimale Auftragsvorlage und die daraus resultierenden Kosten für den Händler konkret zu quantifizieren. In diesem Aufsatz betrachte ich zunächst ein stilisiertes Ausführungsproblem in Abwesenheit von Latenz als Benchmark , Und ich integriere Latenz, indem ich dem Händler nicht erlaube, kontinuierlich am Markt teilzunehmen. Trader-Limit-Aufträge erreichen den Markt mit einer festen Latenz, und der Trader ist gezwungen, von der Benchmark-Politik abzuweichen, um die hierdurch eingeführte Unsicherheit zu berücksichtigen Verzögerung Ich quantifiziere die Kosten der Latenz als normalisierter Unterschied in den erwarteten Auszahlungen zwischen diesem Modell und dem stilisierten Modell ohne Latenz Ich erhalte eine explizite geschlossene Lösung für die Kosten der Latenz in der interessantesten Regelung der geringen Latenz Unsere Formulierung der Latenz Modell stellt ein leistungsfähiges Werkzeug für die Berechnung der exakten Latenzkosten dar. Unser Modell ist der erste theoretische Ansatz in der Literatur, um die Auswirkungen der Latenz auf die optimale Auftragsübermittlungsrichtlinie und die daraus resultierenden Kosten für den Händler zu quantifizieren, wobei ich zuerst die optimale Auftragsübermittlungsrichtlinie in der Modell durch die Bereitstellung einer expliziten Rekursion in einer einzigen Variable Diese Rekursion kann effizient durch numerische Mittel gelöst werden und die genaue Latenzkosten können leicht berechnet werden. Aufgrund der durch Latenz eingeführten Unsicherheit wird die optimale Bestellrichtlinie im Vergleich zur Benchmark-Lösung weniger aggressiv Auf die das optimale Zitat angepasst wird, kann in bekannten Marktparametern ausgedrückt werden, am deutlichsten in der geringen Latenz Regime Der höchste Auftragseffekt kommt aus der Volatilität der Aktienbewegung und in geringerem Maße von der durchschnittlichen Bid-Ask-Spread Wenn die Trader wünscht, eine Aktie zu verkaufen, die optimale Prämie, die der Trader unterliegt linear mit der Volatilität des Bestandes Da die Latenzwerte in modernen elektronischen Märkten in der Größenordnung von Millisekunden liegen, stelle ich eine asymptotische Analyse für das geringe Latenzregime vor Die ich ausdrücklich geschlossene Lösungen erhalte In diesem Fall wird die optimale Limit Order Policy des Händlers zeitunabhängig und die Latenzkosten können exakt berechnet werden, ohne auf Rückwärtsinduktion zurückzugreifen. Wenn ich die Latenzkosten als Prozentsatz der Gesamttransaktion interpretiere Kosten in der Abwesenheit einer Latenz, dh eines normalisierten Maßes der Latenz, dann können die Latenzkosten in einem einfachen geschlossenen Ausdruck berechnet werden. Ich finde, dass Latenzkosten direkt sind.17 KAPITEL 1 EINFÜHRUNG 4 proportional zum Verhältnis der Volatilität und des durchschnittlichen Angebots - Konzentration So verlängert sich die Latenzkosten für mehr volatile oder weniger liquide Bestände. Die Abhängigkeit von der beobachteten Latenzzeit ist komplexer mit dem Beitrag erster Ordnung, der aus der Abweichung des Aktienkurses während des Latenzintervalls und einer zweiten Auftragsanpassung resultiert Um die Umsetzung in der asymptotischen Grenze zu sichern Um diese Kosten empirisch ableiten zu können, muss ich nur die Volatilität, die durchschnittliche Bid-Ask-Ausbreitung des Bestandes und den intrinsischen Wert der Latenz abschätzen. Dies ist ein elegantes und praktisches Ergebnis als Schätzverfahren für Diese Mengen sind in der Literatur leicht reichlich Lineare Rebalancing-Regeln Eine der am meisten untersuchten Marktreaktionen ist die Auswirkung der Transaktionskosten auf die optimale Portfolio-Auswahl des Investors Darüber hinaus, wenn der Investor Vorhersagen für die erwarteten zukünftigen Renditen mit Rückgabevorhersagefaktoren hat Wie Marktkapitalisierung, Book-to-Market-Ratio, verzögerte Renditen, Dividendenrenditen, die Festlegung einer optimalen dynamischen Politik mit realistischen Risiken und Handelsbeschränkungen ist fast sicherlich nicht beherrschbar Angesichts dieser schwierigen Aufgabe bietet dieser Aufsatz eine sehr tragbare Rebalancing-Regel für dynamisches Portfolio Wahlprobleme mit Rückgabevorhersagbarkeit und Transaktionskosten Diese Rebalancing-Regel ist eine lineare Funktion von Rückgabevorhersagefaktoren und kann in einem breiten Spektrum von Portfolio-Auswahlmodellen mit realistischen Erwägungen für Risikomaßnahmen, Transaktionskosten und Constraints genutzt werden. Solange die dynamische Optimierung der Portfolio-Optimierung erfolgt Problem ist ein konvexes Programmierproblem, das modifizierte Optimierungsproblem, das die optimalen Parameter der linearen Entscheidungsregel sucht, ist ein konvexes Programmierproblem, das ich eine große Klasse von dynamischen Portfolioauswahlmodellen anbiete, die sich in ihrer Modellierung von Risikomaßnahmen, Transaktionskosten und Einschränkungen unterscheiden Kann als deterministische konvexe Optimierungsprobleme formuliert werden. Speziell berechne ich den analytischen Ausdruck der Zielfunktion in den Fällen mit quadratischer Nutzenfunktion auf den terminalen Reichtum oder an proportionale und nichtlineare Transaktionskostenfunktionen. Schließlich leite ich effiziente Formulierungen für die Integration von linearen Gleichheits - und Ungleichheitsbeschränkungen ab Wenn es keinen analytischen Ausdruck für das Ziel gibt, können die optimalen Parameter über die Stichprobe gelöst werden.18 KAPITEL 1 EINFÜHRUNG 5 Techniken, die aus der Stichproben - und stochastischen Näherungsliteratur zur Verfügung stehen. Schließlich implementiere ich die Berechnung der besten linearen Politik in der Kontext der Portfolio-Ausführung, die Ausführung einer großen Long-Position in einer einzigen Sicherheit Zu diesem Zweck benötige ich Positivitätsbeschränkungen für Portfolio-Positionen und die Höhe der Aktien, die in jeder Periode verkauft werden, um eine durchführbare Ausführung zu erzielen, um die Performance von zu vergleichen Die beste lineare Rebalancing-Regel, benutze ich die identische diskrete Zeitaufstellung von Garleanu und Pedersen 2012, für die eine geschlossene Lösung in fehlenden Einschränkungen zur Verfügung steht. Ich kalibriere die Modellparameter unter Verwendung von zwei Tagen Transaktionsdaten auf einem flüssigen Bestand und Konstruieren zwei Prädiktoren in einer Hochfrequenz-Einstellung mit unterschiedlichen mittleren Reversionsgeschwindigkeiten Die mit diesen Prädiktoren und kalibrierten Parametern implementierte Simulation zeigt, dass die beste lineare Politik besser ist als die deterministische Politik, die Modellprädiktive Kontrolle und eine projizierte Version der von Garleanu vorgeschlagenen optimalen Politik Und Pedersen 2012 Gemeinsame Faktoren Schocks in der strategischen Asset Allocation Die im zweiten Kapitel entwickelten Fundamente waren einflussreich bei der Analyse der Auswirkungen von gemeinsamen Faktor Schocks, wenn es Transaktionskosten und Rückkehr Vorhersage In diesem Aufsatz, ich nehme einen tieferen Blick auf ein bestimmtes dynamisches Portfolio Auswahl Problem mit gemeinsamen Faktor Schocks treibende Sicherheitsrenditen Ich schlage ein neues Faktor Modell für Sicherheitsrenditen, in denen jedes Sicherheit hat seine eigenen Rückkehr Vorhersage Faktoren auf kurzfristige Umkehr, Impuls und langfristige Umkehrung In diesem Modell habe ich richtig für die Bedingte Varianz der Renditen durch Kooperationen mit Faktorengpässen Ich verwende lineare Entscheidungsregeln in vergangenen Renditen und Faktorengichtungen für unsere dynamische Handelsstrategie Ich zeige, dass die optimale lineare Politik in geschlossener Form im Gegensatz zu den bisherigen parametrischen Ansätzen berechnet werden kann Bei der numerischen Optimierung Garleanu und Pedersen 2012 war ein Durchbruch durch die Kombination von Handelsfriktionen mit Rückkehrvorhersagbarkeit in einem sehr tragbaren Modell, das tatsächlich eine geschlossene Lösung erlaubte. Allerdings hat sich diese Traktierbarkeit mit offensichtlichen Kosten, einer signifikanten Abweichung von Standard-Dynamik-Portfolio, ergeben Wahlliteratur Die vereinfachende Annahme hat die Anzahl der Aktien im Portfolioentscheidungsvektor verwendet, um den Zustand dy zu linearisieren.19 KAPITEL 1 EINFÜHRUNG 6 namics Mit der Anzahl der Aktien gegenüber den Dollarbeständen, die auch erforderlich sind, um Preisänderungen in Dollar anstelle von Prozentsätzen zu modellieren Ist eindeutig problematisch, da es negative Preise erlaubt. Darüber hinaus ist es bekannt, dass Preisänderungen nicht stationär sind, nicht effektiv mit linearen Regressionstechniken geschätzt werden können. In diesem Aufsatz behalte ich die nichtlineare Struktur in der Reichtumsentwicklung, aber anstatt zu versuchen, zu lösen Das Problem zur Optimalität, ich benutze lineare Richtlinien, um eine nahezu optimale Politik zu erhalten Ich erhalte eine geschlossene Lösung für unsere Politikparameter, die es uns ermöglicht, das Universum von Parametern ganz einfach zu erweitern, um die Leistung unserer linearen Politik in einem zu bewerten Gut kalibrierte Simulation Unsere Simulationsstudie zeigt, dass die beste lineare Politik im Vergleich zu anderen in der Literatur neu erlernten Näherungspolitiken, vor allem, wenn die Transaktionskosten hoch sind und die Renditen nach der Faktorabhängigen Kovarianzstruktur weiterentwickeln, erhebliche Vorteile bietet. Im Gegensatz zu anderen parametrischen Ansätzen bietet unsere Modellierung Eine geschlossene Formularlösung statt statistischer Anpassungsprozedur Die analytische Traktierbarkeit ermöglicht es uns, unser Universum von Parametern zu erweitern, was eine größere Flexibilität bei der Erlangung unterschiedlicher politischer Regeln für verschiedene Assetklassen ermöglicht. Organisation der Arbeit Das Gleichgewicht dieser Arbeit ist wie folgt organisiert Formales Modell zur Quantifizierung der Latenzkosten Ich präsentiere ein stilisiertes, kontinuierliches Handelsausführungsproblem in Abwesenheit von Latenz Ich entwickle eine Variation des Modells mit Latenz und stelle eine mathematische Analyse der optimalen Politik für unser Problem dar. Im Gegensatz zu den Ergebnissen in Das Vorhandensein und die Abwesenheit von Latenz, ich bin in der Lage, die Kosten der Latenz quantitativ zu beurteilen In einem späteren Abschnitt betrachte ich einige empirische Anwendungen des Modells Kapitel 3 präsentiert die abstrakte Form eines dynamischen Portfolio-Auswahlmodells und liefert verschiedene spezifische Probleme, die die Annahmen des abstrakten Modells Ich beschreibe formal die Klasse der linearen Entscheidungsregeln und diskutiere Lösungsmethoden, um die optimalen Parameter der linearen Politik zu finden. Ich gebe effiziente und genaue Formulierungen dynamischer Portfolioauswahlmodelle mit linearen Entscheidungsregeln. In diesem verallgemeinerten Ansatz I Integrieren.20 KAPITEL 1 EINFÜHRUNG 7 lineare Gleichheits - und Ungleichheitsbeschränkungen, proportionale und nichtlineare Transaktionskosten und ein Maß für das endgültige Vermögensrisiko Schließlich verwende ich unsere Methodik in einem optimalen Ausführungsproblem und beurteile die Leistung der besten linearen Politik. Kapitel 4 stellt eine Methodik zur Verfügung Die komplexe Retourvorhersagungsmodelle in Mehrperiodeneinstellungen mit Transaktionskosten ansprechen können. Unsere Rückgabevorhersagefaktoren müssen nicht jedem vordefinierten Modell folgen, sondern können eine willkürliche Dynamik haben. Ich erlaube eine faktorabhängige Kovarianzstruktur in Renditen, die durch gemeinsame Faktorschocks angetrieben werden Veranschaulichen in einer Simulationsstudie, dass lineare Policen in diesen unlösbaren Modellen sehr gut funktionieren.21 KAPITEL 2 DIE LÖSUNGSKOSTEN 2 Kapitel 2 Die Kosten der Latenz 2 1 Einleitung In den vergangenen zehn Jahren sind die elektronischen Märkte weit verbreitet. Die technologischen Fortschritte in diesen Märkten haben geführt Zu dramatischen Verbesserungen der Latenzzeit oder der Verzögerung zwischen einer Handelsentscheidung und der daraus resultierenden Handelsabwicklung In den vergangenen 30 Jahren ist die Zeitskala, über die ein Handel verarbeitet wird, aus den Minuten 1 gegangen. Ein Faktor hinter diesem Trend war der Wettbewerb zwischen den Börsen, Als ein Mechanismus für die Differenzierung zwischen den Austausch ist Latenz Dieser Wettbewerb wird durch eine signifikante Nachfrage unter einer Klasse von Investoren, die manchmal als Hochfrequenz-Händler, für Low Latency Trade Execution getrieben Hochfrequenz-Händler sind für mehr als die Hälfte aller US-Equity-Trades verantwortlich 3 Sie geben erhebliche Ressourcen, um Algorithmen und Systeme zu entwickeln, die in der Lage sind, schnell zu handeln. Zum Beispiel kann auf der Zeitskala von Millisekunden die Lichtgeschwindigkeit eine verbindliche Einschränkung für die Verzögerung der Kommunikation werden. Daher werden Händler, die eine geringe Latenz suchen, - verlagern oder platzieren ihre Computer in der gleichen Einrichtung wie der Austausch, um Verzögerungen zu beseitigen aufgrund eines Mangels an physischer Nähe Diese Co-Location 1 NYSE, vor 1980 Upgrade Easley et al 2008 auf Millisekunden 2 niedrige Latenz in einer zeitgenössischen elektronischen Markt würde als unter 10 Millisekunden qualifiziert werden, ultra niedrige Latenzzeit unter 1 Millisekunde Diese Änderung stellt eine drastische Reduzierung um fünf Größenordnungen dar. Um dies in die Perspektive zu stellen, wird die menschliche Reaktionszeit in den Hunderten von Millisekunden gehalten. 3 Lagerhändlern finden Geschwindigkeit Zahlt in Millisekunden, New York Times, 23. Juli 2009.22 KAPITEL 2 DIE KOSTEN DER LATENZ 9 kommt zu einem erheblichen Aufwand, aber es wurde festgestellt, dass ein 1 Millisekunden Vorteil 100 Millionen zu einer großen Maklerfirma wert sein kann 4 Es gab Viel Diskussion über die Bedeutung der Latenz zwischen verschiedenen Marktteilnehmern, Regulierungsbehörden und Akademikern Trotz der erheblichen Menge an jüngstem Interesse bleibt die Latenz jedoch aus einer theoretischen Perspektive schlecht verständlich. Zum Beispiel, wie sich die Latenz auf Transaktionskosten bezieht, ist die Latenz nur für Investoren relevant Mit kurzzeitigen Horizonten wie Hochfrequenz-Händlern oder Latenz auch langfristige Investoren wie Pensionskassen und Investmentfonds beeinflussen Viele dieser wichtigen Fragen wurden in anekdotischen oder Ad-hoc-Diskussionen berücksichtigt. Mein Ziel ist es, einen Rahmen für quantitative zu schaffen Analyse dieser Fragen Insbesondere möchte ich den Nutzen für einen einzelnen Händler auf dem Markt verstehen, um ihre Latenz zu senken, während ich alles andere festhält. Dies ist eine andere Frage als das Verständnis der sozialen Kosten der Latenz, dh ob im Gleichgewicht der kollektive Marktplatz Ist besser oder schlechter, wenn man eine geringere Latenz hat. Man könnte sich z. B. vorstellen, dass der Nutzen für einzelne Agenten geringerer Latenz in einer Gleichgewichtseinstellung abnehmen kann. Gleichgewicht oder Wohlfahrtsanalyse des Marktes mit geringer Latenz ist eine komplexe Frage mit wichtigen politischen und regulatorischen Implikationen I Glaube, dass das Verständnis der Single-Agenten-Effekte von Low Latency Trading ist jedoch ein wichtiger erster Schritt, der mein endgültiges Verständnis der kollektiven Effekte zu informieren Die Kosten, die ein Trader aufgrund Latenz trägt, kann je nach genaue Handelsstrategie viele verschiedene Formen annehmen Allerdings kann eine Reihe von breiten Themen identifiziert werden, die sich manchmal überlappen, weshalb die Fähigkeit, mit geringer Latenz zu handeln, für einen Investor wertvoll sein könnte. 1 Gleichzeitige Entscheidungsfindung Ein Händler mit signifikanter Latenz wird Handelsentscheidungen auf der Grundlage von Informationen machen Abgestanden Zum Beispiel betrachten einen automatisierten Händler, der eine marktwirtschaftliche Strategie in einem elektronischen Limit Orderbuch implementiert Der Trader wird aktive Limit Orders zu kaufen und zu verkaufen Die Preise, bei denen der Trader bereit ist zu kaufen oder zu verkaufen, wird natürlich 4 Wall Street s abhängen Um die Daten mit der Lichtgeschwindigkeit zu verarbeiten, Informationswoche, 21. April, siehe Cespa und Foucault 2008 für eine damit verbundene Diskussion.23 KAPITEL 2 DIE KOSTEN DER LATENZ 10, z. B. die von anderen Investoren eingereichten Limitaufträge, der Preis der Vermögenswerte an anderen Börsen, der Preis für verwandte Vermögenswerte, allgemeine Marktfaktoren, etc. Wenn der Händler seine Aufträge nicht rechtzeitig in Reaktion auf neue Informationen aktualisieren kann, kann er zum Handel zu ungünstigen Preisen enden 2 Vergleichsvorteil Nachteil Die Fähigkeit, mit zu handeln Niedrige Latenz in absoluten Zahlen kann nicht so wichtig sein wie die Fähigkeit, mit geringer relativer Latenz zu handeln, das heißt, im Vergleich zu Konkurrenten Zum Beispiel betrachten einen Programm-Trader, der eine Index-Arbitrage-Strategie implementiert, um den Unterschied zwischen einem Index und zu profitieren Seine zugrunde liegenden Komponenten Es gibt viele Marktteilnehmer, die solche Strategien verfolgen und die gleichen Diskrepanzen identifizieren. Die Herausforderung für den Händler ist es, auf dem Markt zu handeln, um eine Diskrepanz zu nutzen, bevor eine Preiskorrektur stattfindet, dh bevor Konkurrenten handeln können Bedeutet eine niedrige relative Latenzzeit 3 ​​Zeitprioritätsregeln Viele moderne Märkte behandeln Aufträge unterschiedlich auf der Grundlage der Ankunftszeit und begünstigen frühere Aufträge. Beispielsweise werden in einem elektronischen Limit Orderbuch die Limit Orders auf jeder Seite des Marktes in einem Besondere Art und Weise Wenn ein Marktauftrag zu kaufen kommt, wird er gegen die Limitaufträge verglichen, die nach ihren Prioritäten verkauft werden. Priorität wird zuerst durch Preis bestimmt, dh Limitaufträge mit niedrigeren Preisen erhalten höhere Priorität In vielen Märkten sind jedoch die Preise beauftragt Diskret mit einer minimalen Tickgröße sein In diesen Märkten kann es mehrere Limit Orders zum selben Preis geben, die dann nach dem Zeitpunkt ihrer Ankunft priorisiert werden. Während ein Trader die Priorität seiner Aufträge immer mit abnehmendem Preis erhöhen kann, kommt dies Zu einem offensichtlichen Kosten Wenn ein Händler Aufträge in einer schnelleren Weise einreichen kann, kann er jedoch Priorität erhöhen, während er denselben Preis beibehält Höhere Priorität kann aus zwei Gründen zuerst wert sein, höhere Prioritätsaufträge haben eine höhere Wahrscheinlichkeit der Ausführung über einen gegebenen Zeithorizont In dem Maße, in dem Anleger, die Limitaufträge unterbreiten, den Wunsch haben, zu handeln und früher früher als früher zu handeln, ist dies wünschenswert Zweitens, höhere Prioritätsaufträge auf dem gleichen Preisniveau Erfahrung weniger nachteilige Auswahl sehen, zB Glosten, 1994 Sand s.24 KAPITEL 2 DAS LÖSUNGSKOSTEN Daher ist ein Investor, der Aufträge mit geringerer Latenz einreicht, von höherer Priorität profitieren, als wenn dieser Investor eine höhere Latenz hat. Dies kann besonders wichtig sein, dass eine kleine Verbesserung der Latenz zu einem signifikanten Unterschied führen kann In der Priorität, wenn ein bestehendes Zitat zu ändern ist Zum Beispiel betrachten die Situation, in der ein Aktienkurs im Begriff ist, sich zu bewegen, weil der Handel oder Stornierungen zum besten angebotenen Preis Man könnte erwarten, dass der Gebotspreis auch steigen wird, wird es ein race among traders reacting to the same order book events to establish time priority at the new bid In this chapter, I will quantify the cost of latency due to the first effect, a lack of contemporaneous decision making I do not consider effects of latency that arise from strategic considerations, or from time priority rules or price discreteness It is an open question as to whether the other effects are more or less significant than the first, and their relative importance may depend on the particular investor and their trading strategy My analysis does not speak to this point However, in what follows I will demonstrate that, by itself, the lack of contemporaneous decision making can induce trading costs that are of the same order of magnitude as other execution costs faced by large investors, and hence cannot be neglected Further , the importance of contemporaneous decision making will certainly vary from investor to investor I will focus on an aspect of this that is universal, however, which is the importance of timely information for the execution of contingent orders A contingent order, such as a limit order in an electronic limit order book or a resting order in a dark pool, presents the possibility of uncertain execution over an interval of time in exchange for price improvement relative to a market order, which executes immediately and with certainty Specifically, when an investor employs a contingent order, the investor may be exposed to the realization of new information for example, in the form of price movements, news, etc over the lifespan of the order Latency, which prevents the investor from continuously and instantaneously accessing the market so as to update the order, can thus adversely impact the investor As a broad proxy for understanding the importance of latency in contingent order execution, I consider the effects of latency in an extremely simple yet fundamental trade execution.25 CHAPTER 2 THE COST OF LATENCY 12 problem that of a risk-neutral investor who wishes to sell 1 share of stock ie an atomic unit over a fixed, short time horizon ie seconds in a limit order book, and must decide between market orders and limit orders My problem formulation is reminiscent of barrierdiffusion models for limit order execution eg Harris, 1998 It captures the fundamental cost of immediacy of trading eg Grossman and Miller, 1988 Chacko et al 2008 , that is, the premium due to a patient liquidity supplier who submits limit orders relative to an impatient demander of liquidity who submits market orders While this problem is quite stylized, I will argue that it is broadly relevant since, at some level, all investors make such a choice of immediacy For example, it may not seem at first glance that my execution problem is relevant for a pension fund that trades large blocks of stock over multiple days However, the execution of a block trade via algorithmic trading involves the division of a large parent order into many atomic orders over the course of a day, each of these atomic child orders can be executed as limit orders or as market orders In my problem, in the absence of latency, the optimal strategy of the seller is a pegging strategy the seller maintains a limit order at a constant spread above the bid price at any instant in time I consider this case as a benchmark In the presence of latency, the seller can no longer maintain continuous contact with the market so as to track the bid price in the market The seller is forced to deviate from the benchmark policy in order to take into account the uncertainty introduced by the latency delay by incorporating a safety margin and lowering his limit order prices The friction introduced by latency thus results in a loss of value to the seller I will establish the difference in value to the seller between the case with latency and the benchmark case via dynamic programming arguments, and thus provide a quantification of the effects of latency The contributions of this essay are as follows This essay mathematically quantifies the cost of latency The trading problem I consider deciding between limit and market orders is faced by all large investors in modern equity markets , either directly eg high frequency traders or indirectly eg pension funds who execute large trades via providers of automated execution services My analysis suggests that latency impacts all of these market participants, and that, all else being equal, the ability to trade with low.26 CHAPTER 2 THE COST OF LATENCY 13 latency results in quantifiably lower transaction costs Further, when calibrated with market data, the latency cost we measure can be significant It is of the same order of magnitude as other trading costs eg commissions, exchange fees, etc faced by the most cost efficient large investors Moreover, it is consistent with the rents that are extracted by agents who have made the requisite technological investments to trade with ultra low latency For example, the latency cost of my model is comparable to the execution commissions charged by providers that offer algorithmic trade execution services on an agency basis frequency traders It is also comparable to the reported profits of high To my knowledge, my model is the first to provide a quantification of the costs of latency in trade execution I provide a closed-form expression for the cost of latency as a function of well-known parameters of the asset price process The cost of latency in my model can be computed numerically via dynamic programming However, in the regime of greatest interest, where the latency is close to zero, I provide a closed-form asymptotic expression In particular, define the latency cost associated with an asset as the costs incurred due to latency as a fraction of the overall cost of immediacy the premium paid to a patient liquidity supplier by an impatient demander of liquidity Given a latency of t, a price volatility of , and a bid-offer spread of , the latency cost takes the form t 2 1 log 2 2 2 t as t 0 My method can provide qualitative insight into the importance of latency From 2 1 , it is clear that the latency cost is an increasing function of the ratio of the standard deviation of prices over the latency interval iet to the bid-offer spread Latency has a more important role when trading assets that are either more volatile large or, alternatively, more liquid small approaches 0, the marginal benefit of latency reduction is increasing Further, as the latency.27 CHAPTER 2 THE COST OF LATENCY 14 This chapter empirically demonstrates that latency cost incurred by trading on a human time scale has dramatically increased for US equities and the implied latency of a representative trader in this market decreased by approximately two orders of magnitude I consider the cost due to the latency of trading on the time scale of human the data-set of A t-Sahalia and Yu 2009 , I estimate the latency cost of NYSE common stocks over the period I show that the median latency cost more than tripled in this time This coincides with a period of decreasing tick sizes and increasing algorithmic and high frequency trading activity Hendershott et al 2010 An alternative perspective is to consider a hypothetical investor who fixes a target level of cost due to latency, relative to the overall cost-of-immediacy The representative trader maintains this target over time through continual technological upgrades to lower levels of latency I determine the requisite level of implied latency for such a trader , over time and across the aggregate market Using the same data-set, I observe that the median implied latency decreased by approximately two orders of magnitude over this time frame The rest of this chapter is organized as follows In Section 4 1 1, I review the related literature In Section 2 2, as a starting point, I present a stylized, continuous-time trade execution problem in the absence of latency I develop a variation of the model with latency in Section 4 2 In Section 2 4, I provide a mathematical analysis of the optimal policy for my problem By contrasting the results in the presence and absence of latency, I am able to quantitatively assess the cost of latency In Section 2 5, I consider some empirical applications of the model Finally, in Section 3 6 I conclude and discuss some future directions Related Literature There has been a significant empirical literature studying, broadly speaking, the effects of improvements in trading technology Closest to the aspect I consider is the work of Easley.28 CHAPTER 2 THE COST OF LATENCY 15 et al 2008 They empirically test the hypothesis that latency affects asset prices and liquidity by examining the time period around an upgrade to the New York Stock Exchange technological infrastructure that reduced latency Hendershott et al 2010 explore the more general, overall effects of algorithmic and high frequency trading Hasbrouck and Saar 2009 provide different evidence of changes in investor trading strategies that may be a result of improved technology In subsequent work, they further consider the impact of measurements of low latency on market quality Hasbrouck and Saar, 2010 Hendershott and Riordan 2009 analyze the impact of algorithmic trading on the price formation process using a data set from Deutsche B rse and conclude that algorithmic trading assists in the efficient price discovery without increasing the volatility Kirilenko et al 2010 consider the impact of high frequency trading on the flash crash of 2010, while Brogaard 2010 more broadly examines the impact of high frequency traders on market quality On the theoretical front, Cespa and Foucault 2008 consider a rational expectations equilibrium between investors with different access to past transaction data Some investors observe transactions in real-time, while others only observe transactions with a delay This model of latency focuses on latency of the price ticker of past transactions, as opposed to latency in execution, which I consider here Moreover, the goals of the two models differ significantly Cespa and Foucault 2008 seek to build intuition regarding the equilibrium welfare implications of differential access to information via a structural model I, on the other hand, seek a reduced form model that can be used to directly estimate the value of execution latency in a particular real world instance, given readily available data Also related is the work of Ready 1999 and Stoll and Schenzler 2006 , who consider the ability of intermediaries eg specialists or dealers to delay customer orders for their own benefit, thus creating a free option in the presence of execution latency Cohen and Szpruch 2011 show that latency arbitrage exists between two traders with different speeds of trading in the presence of a limit order book Finally, Cvitani and Kirilenko 2010 and Jarrow and Protter 2011 consider the effect of high frequency traders on asset prices The trade execution problem I consider is that of an investor who wishes to sell a single share of and must decide between market and limit orders This problem has been considered by many others eg Angel, 1994 Harris, 1998 Lo et al 2002 My formulation.29 CHAPTER 2 THE COST OF LATENCY 16 is similar to the class of barrier - diffusion models considered by these authors Hasbrouck 2007 provides a good account of this line of work For a broad survey on limit order markets, see Parlour and Seppi 2008 In my model, the inability to trade continuously gives a limit order an option-like quality that relates execution cost, order duration, and asset volatility This idea goes as far back as the work of Copeland and Galai 1983 Closely related is the concept of the cost of immediacy, or, the premium paid by a liquidity demander via a market order to a liquidity supplier who posts a limit order Grossman and Miller 1988 and Chacko et al 2008 develop theoretical explanations of the cost of immediacy For empirical evidence of the demand for immediacy in capital markets, see Bacidore et al 2003 and Werner 2003 Finally, also related is work on the discrete-time hedging of contingent claims with or without transaction costs eg Boyle and Emanuel, 1980 Leland, 1985 Bertsimas et al 2000 This literature addresses a different problem and draws different conclusions than my chapter, however both relate to implications of a lack of continuous access to the market A Stylized Execution Model without Latency My goal is to understand the impact on the trade execution of latency To this end, I will first describe a trade execution problem in the absence of latency In Section 4 2, I will revisit this model in the presence of latency, so as to understand the resulting trade friction that is introduced The spirit of my model it to consider an investor who wants to trade, but at a price that depends on an informational process that evolves stochastically and must be monitored continuously I could directly consider such an abstract model of investor behavior Instead, however, I will motivate the informational dependence of the trader through a specific optimal execution problem Consider the following stylized execution problem of an uninformed trader who must sell exactly one share 6 of a stock over a time horizon 0, T At any time t 0, T , the 6 Note that the trade quantity of a single share is meant to represent an atomic unit of the asset, or the smallest commonly traded lot size The underlying assumption is that the desired trade execution will ultimately be accomplished by a single transaction In typical US equity markets, for example, this atomic unit might be a block of 100 shares.30 CHAPTER 2 THE COST OF LATENCY 17 trader can take one of two actions 1 The trader can submit a market order to sell This order will execute at the best bid price at time t, denoted by S t I assume that the bid price evolves according to 2 2 S t S 0 bt, where the process B tt 0,T is a standard Brownian motion and 0 is an additive volatility parameter Here, the choice of Brownian motion is made for simplicity my model can be extended to the more general class of Markovian martingales, as discussed in Section The trader can choose to submit a limit order to sell In this case, the trader must also decide the limit price associated with the order, which I denoted by L t Once the trader sells one share, he exits the market If the trader is not able to sell 1 share before time T, however, I assume that he is forced sell via a market order at time T, and therefore receives ST Here, I imagine the time horizon T to be small, on the order of the typical trade execution time ie seconds Limit Order Execution It remains to describe the execution of limit orders In my setting, a limit order can execute in one of the following two ways 1 I assume that there are impatient buyers who arrive to the market according to a Poisson process with rate Denote by N tt 0,T the cumulative arrival process for impatient buyers Each impatient buyer seeks to buy a single share An arriving impatient buyer arriving at time t has a reservation price S tzt, expressed as a premium zt 0 above the bid price S t that the buyer is willing to forgo in order to achieve immediate execution I assume that the premium zt is independent and identically distributed with cumulative distribution function FR 0, 1 In this setting, the instantaneous arrival rate of impatient buyers at time t willing to pay a limit order price of L t is given by 2 3 ut 1 F u t.31 CHAPTER 2 THE COST OF LATENCY 18 where ut L t S t is the instantaneous price premium of the limit order In what follows, I will be particularly interested in the special case where if ut , 2 4 ut 0 otherwise Here, I assume that every impatient buyer is willing to pay a price premium of at most 0 I assume that will be specific to the security and fixed for the trading horizon I will discuss the extension to the general case 2 3 in Section Given 2 4 , an impatient buyer is willing to buy 1 share at a fixed premium 0 to the bid price at the time of their arrival Hence, if a buyer arrives at time 0, T , and the trader has placed a limit order with price L , the limit order will execute if LS 2 Alternatively, a limit order will also execute at time if the bid price crosses the limit order price, ie SL The execution of limit orders in the model is illustrated in Figure 2 1 The limit order execution dynamics above can also be economically interpreted in the spirit of the non-informational trade model of Roll 1984 In particular, imagine that the asset has a fundamental value V t at time t, and that V t evolves exogenously according to the additive random walk V t V 0 bt If all investors observe this underlying value process and are symmetrically informed, competitive market makers will always be willing to sell shares at a price of 2 above the fundamental value or buy shares at a spread of 2 below the fundamental value Here , the quantity captures the per share operating costs of trade to the market markers The liquidating trader can thus sell at the bid price S t V t 2 at any time t I assume that all other traders in the market are impatient, and that these traders arrive according to the Poisson dynamics described above An arriving impatient buyer will choose to purchase from the liquidating trader only at a price lower than that provided by the market makers, ie only below the price of V t 2 S t In this way, I can interpret the parameter as. Dissertations 3541497.This thesis studies the impact of various fundamental frictions in the microstructure of financial markets Specific market frictions we consider are latency in high-frequency trading, transaction costs arising from price impact or commissions, unhedgeable inventory risks due to stochastic volatility and time-varying liquidity costs We explore the implications of each of these frictions in rigorous theoretical models from an investor s point of view and derive analytical expressions or efficient computational procedures for dynamic strategies Specific methodologies in computing these policies include stochastic control theory, dynamic programming and tools from applied probability and stochastic processes. In the first chapter, we describe a theoretical model for the quantitative valuation of latency and its impact on the optimal dynamic trading strategy Our model measures the trading frictions created by the presence of latency, by considering the optimal execution problem of a representative investor Via a dynamic programming analysis, our model provides a closed-form expression for the cost of latency in terms of well-known parameters of the underlying asset We implement our model by estimating the latency cost incurred by trading on a human time scale Examining NYSE common stocks from 1995 to 2005 shows that median latency cost across our sample more than tripled during this time period. In the second chapter, we provide a highly tractable dynamic trading policy for portfolio choice problems with return predictability and transaction costs Our rebalancing rule is a linear function of the return predicting factors and can be utilized in a wide spectrum of portfolio choice models with minimal assumptions Linear rebalancing rules enable to compute exact and efficient formulations of portfolio choice models with linear constraints, proportional and nonlinear transaction costs, and quadratic utility function on the terminal wealth We illustrate the implementation of the best linear rebalancing rule in the context of portfolio execution with positivity constraints in the presence of short-term predictability We show that there exists a considerable performance gain in using linear rebalancing rules compared to static policies with shrinking horizon or a dynamic policy implied by the solution of the dynamic program without the constraints. Finally, in the last chapter, we propose a factor-based model that incorporates common factor shocks for the security returns Under these realistic factor dynamics, we solve for the dynamic trading policy in the class of linear policies analytically Our model can accommodate stochastic volatility and liquidity costs as a function of factor exposures Calibrating our model with empirical data, we show that our trading policy achieves superior performance in the presence of common factor shocks. Ciamac C Moallemi. Find an electronic copy at your library. Use the link below to access a full citation record of this graduate work. If your library subscribes to the ProQuest Dissertations Theses PQDT database, you may be entitled to a free electronic version of this graduate work If not, you will have the option to purchase one, and access a 24 page preview for free if available. About ProQuest Dissertations Theses With nearly 4 million records, the ProQuest Dissertations Theses PQDT Global database is the most comprehensive collection of dissertations and theses in the world It is the database of record for graduate research. PQDT Global combines content from a range of the world s premier universities - from the Ivy League to the Russell Group Of the nearly 4 million graduate works included in the database, ProQuest offers more than 2 5 million in full text formats Of those, over 1 7 million are available in PDF format More than 90,000 dissertations and theses are added to the database each year. If you have questions, please feel free to visit the ProQuest Web site - - or contact ProQuest Support. Copyright 2017 ProQuest All rights reserved Terms and Conditions. Efficient Trading Strategies in the Presence of Market Frictions. Date Written September 1999.In this paper we provide a price characterization of efficient consumption bundles in multiperiod economies with market frictions Efficient consumption bundles are those that are chosen by at least one rational agent with monotonic state-independent and risk-averse preferences and a given future endowment Frictions include dynamic market incompleteness, proportional transaction costs, short selling costs, borrowing costs, taxes, and others We characterize the inefficiency cost of a trading strategy - the difference between the investment it requires and the largest amount required by any rational agent to obtain the same utility level - and we propose a measure of portfolio performance based on it We also show that the arbitrage bounds on a contingent claim to consumption cannot be tightened based on efficiency arguments without restricting preferences or endowments We examine the efficiency of common investment strategies in economies with borrowing costs due to asymmetric information, short selling costs, or bid - ask spreads We find that market frictions generally change and typically shrink the set of efficient investment strategies, shifting investors away from well-diversified strategies into low cost ones, and for large frictions into no trading at all Hence we observe strategies that become inefficient with market frictions, as well as strategies that are rationalized by market frictions. Suggested Citation Suggested Citation. Jouini, Elyes and Kallal, Hdi, Efficient Trading Strategies in the Presence of Market Frictions September 1999 NYU Working Paper No FIN-99-035 Available at SSRN. Univ Paris Dauphine - CEREMADE email.