Dynamic liquidation under market impact
Notice bibliographique
Résumé
The optimal liquidation problem with transaction costs, which includes a positive fixed cost, and market impact costs, is studied in this paper as a constrained stochastic optimal control problem. We assume that trading is instantaneous and the dynamics of the stock to be liquidated follows a geometric Brownian motion. The solution to the impulse control problem is computed at each time step by solving a linear partial differential equation and a maximization problem. In contrast to results obtained from the static formulation of Almgren and Chriss [J. Risk, 2000 Almgren, R and Chriss, N. 2000. Optimal execution of portfolio transactions. J. Risk, 3: 5–39. [Crossref] , [Google Scholar], 3, 5–39], when risk is not considered, the optimal liquidation strategy from our stochastic control formulation depends on temporary market impact cost and permanent market impact cost parameters. In addition, our computational results indicate the following properties of the optimal execution strategy from the stochastic control formulation. Due to the existence of a no-transaction region, it may not be optimal for some individuals to sell their assets on some trading dates. As the value of the permanent market impact parameter increases, the expected optimal amount liquidated at the terminal time increases. As the value of the quadratic temporary impact cost parameter increases, the expected optimal amount liquidated at trading times tends to be uniform, and the no-transaction region shrinks. In the presence of quadratic temporary market impact costs, in contrast to optimal strategies that result from fixed and/or proportional transaction costs alone, portfolios in the selling region are neither re-balanced into the no-transaction region nor into the sell and no-transaction interface.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».