为什么库存风险和信息风险会相互作用
为什么当逆向选择本来就很高时,一个糟糕的库存状态会尤其危险?
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English questions为什么当逆向选择本来就很高时,一个糟糕的库存状态会尤其危险?
打开 →一笔买盘成交价格为 100.02,成交时中间价为 100。5 秒后,中间价变为 100.03。求有效价差、实现价差以及逆向选择成分。
打开 →一笔卖盘成交价格为 49.96,成交时中间价为 50。5 秒后,中间价变为 49.94。求有效价差、实现价差以及逆向选择成分。
打开 →某做市商希望在扣除逆向选择之后,每次成交仍保留 0.018 的净边际。若预期损失为 0.007、返佣为 0.001、当前半边价差为 0.012,则所需半边价差是多少?还需要额外加宽多少?
打开 →成交时你每股抓到 0.04 的半边价差。你的成交中有 0.35 的比例来自知情交易者,在这些成交上公允价值每股反向移动 0.10(非知情成交其后无价格变动)。你每笔成交每股的期望净边际是多少?
打开 →两个场所向你的报价导流。场所 A 的订单 5% 为知情;场所 B 为 40% 知情。两者价值跳差均为 delta=0.5,知情成交每笔使你损失 delta,而你在所有成交上赚取半边价差 s=0.10。你只能在一个场所挂单。计算各场所每笔期望利润,并用一句话说明你选哪个及其逆向选择理由。
打开 →某市场中做市商每笔交易的逆向选择成本为 alpha*delta,其中 alpha 为知情者比例,delta 为价值跳差。噪声交易者最多只愿承受 0.30 的半边价差,超过则完全退出。价值跳差 delta=1.0。当知情比例 alpha 超过多少时,市场会崩溃(不存在既能覆盖逆向选择又能留住噪声交易者的价差)?
打开 →挂单成交时,以 0.30 的概率是知情对手抢盘并对做市商造成 0.05 的不利移动;以 0.70 的概率是噪声订单流,不利移动为零。忽略返佣,使每次成交期望 PnL 恰好为零的最小半边价差是多少?
打开 →两个模型的 ROC AUC 几乎一样。一个校准良好,另一个把大多数概率都推到接近 0 或 1。你在选择后者之前,首先应该担心什么?
打开 →做市商当前客群中 20% 为知情者、80% 为噪声。知情者出现时总挑有利方向,噪声随机。做市商刚被逆向打到(在错误方向成交)。对于下一笔进来的订单,做市商认为客群结构未变。求下一笔订单来自知情者的无条件概率,并说明为何应据此而非按 0% 定价。
打开 →某合约在 T 时支付 c 倍的某个可交易指数水平。哪种 numeraire 通常最直接?哪个比值是鞅?
打开 →一笔贷款先验上有 0.3 的概率是坏账。筛查 A 对坏账的命中率是 0.8,对健康贷款的误报率是 0.1。任何被 A 标记的贷款都会再进入筛查 B;B 对坏账的通过率是 0.25,对健康贷款的通过率是 0.70。若现在观察到“被 A 标记、但未通过 B”,这笔贷款是坏账的后验概率是多少?
打开 →为什么最好的 numeraire 往往就是那个能让收益在其单位下看起来最简单的基准?
打开 →为什么通常不应把同一个漂移假设强行同时塞进 VaR 模拟和衍生品定价模型?
打开 →为什么单个保留集分数往往不足以支持“某模型绝对更好”的结论?
打开 →为什么一个主动做价格改善的做市商,即便只改善了很小一点价格,也可能在知情流下亏钱?
打开 →为什么做市商有时会干脆停掉一边报价,而不是简单地把双边都加宽?
打开 →如果买卖流变得不那么有信息,为什么做市商在每次成交后的后验公允价值调整应该更小?
打开 →为什么一个只建模市场冲击、却忽略 alpha 衰减或紧迫性的执行问题是不完整的?
打开 →为什么噪声订单比例更高时,被动做市通常会更赚钱?
打开 →为什么即使事件前中间价看起来很平静,做市商也会在财报或宏观数据前显著加宽价差?
打开 →一个新模型只让平均对数损失略有改善。为什么这仍可能对应于真实的信息质量提升?
打开 →为什么把两个已经调过参的模型,直接拿在同一组“调参时用过的验证折”上比较,会是不公平的?
打开 →为什么库存管理通常不能只靠一个静态价差公式解决?
打开 →为什么对真实的机构订单来说,报价价差往往不是执行成本的好总结指标?
打开 →为什么暗池虽然能降低可见 footprint,但真实成本却未必明显下降?
打开 →为什么当模型评分来自相互重叠的滚动窗口时,标准 iid 显著性论证往往会过于乐观?
打开 →为什么做市商即使明知跨价成交有明确成本,仍可能理性地选择立刻对冲库存?
打开 →为什么认为“被动挂单一定便宜,因为它不吃价差”是错误的?
打开 →为什么被主动方打到,对被动做市商来说往往意味着关于价值的坏消息?
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