El análisis de un conjunto incompleto de los oficios

Question

Decir que tengo el acceso a los registros de todas las operaciones ejecutadas en un ECN con el precio maker y el tomador nombre.

Estos comerciantes son sólo la ejecución de algunos de sus flujos en este ECN (en cualquier lugar de 5%-80% de su volumen). Yo no tengo ninguna información acerca de sus operaciones realizadas en otros lugares, así que no puedo decir con certeza lo que sus posiciones son y por lo tanto lo que sus P&L es.

Pero puedo hacer una idea de lo que está comprando barato y vendiendo caro. Es allí cualquier enfoque estándar o de la literatura sobre cómo analizar la rentabilidad de un conjunto incompleto de los comercios como este?

Answer 1

No hay una manera estándar en cuanto a finanzas para hacer esto. Sin embargo, se puede utilizar:

• la forma estándar en las estadísticas de acuerdo con datos incompletos de conjuntos;
• puntos específicos a tomar en cuenta que se trata de transacciones.

El estándar estadístico manera de manejar los datos incompletos es el uso de un método Bayesiano: modelo de la costumbre de la cruz-dependencias entre las variables y reemplazar los puntos que faltan por el máximo de probabilidades de uno (como en la Inferencia y la falta de datos por Donald B. Rubin).

Usted puede agregar algunas consideraciones específicas como el hecho de que la venta corta es, probablemente, no se permite (excepto si estás trabajando en un mercado donde es posible). más en general, significa que usted tiene que calcular algunas de las características de lo que se ve de las estrategias, como la PnL, el riesgo, el tiempo para relajarse posiciones, etc. Usted debe hacer un deslizamiento manera (es decir, a través de una ventana deslizante de unos días / semanas), por lo que sería capaz de detectar algunas de las secuencias completas que tiene.

Prácticamente, esto significa que usted necesita:

1. para aislar algunas de las secuencias completas que tiene
2. inferir la distribución conjunta de todas las variables
3. utilizar para llenar los vacíos que se han identificado en el conjunto de datos