Избранное трейдера Merval
Скорость, с которой портятся кредиты, 2–3-кратный рост расходов на резервирование потерь, убытки, о которых банки отчитались в 2014 г., вызывают вопрос: как банки могли прозевать такие риски? Когда был потерян контроль над ситуацией?
Рост резервов на однородные просроченные ссуды физикам куап.ру ©
К апрелю в срок не обслуживался каждый пятый кредит, каждый десятый был безнадежным, свидетельствуют данные кредитных бюро и коллекторов. Статистика ЦБ запаздывает, но и она показывает взрывной рост проблемных долгов – за год они увеличились в полтора раза и к марту достигли почти 1 трлн руб. Не обслуживается 9% розничного кредитного портфеля банковской системы.
Граждане перестают платить по кредитам из-за «резкого ухудшения материального положения» и «потери работы», показывают опросы.
«Я торгую NYSE, идут ли мои ордера из терминала прямиком на бижу?»
Правильный ответ- нет.
Продолжаем разбирать работу JIANGMIN XU «Optimal Strategies of High Frequency Traders». Чтобы составить уравнение оптимального контроля, сначала сформулируем проблему оптимизации алгоритма при используемых стратегиях θ, как достижение максимума следующего матожидания:
,
В прошлой части мы рассмотрели оптимальное управление inventory risk в маркетмейкерском алгоритме. Напомню, что формулы для нейтральной цены и оптимального спреда между лимитными ордерами были получены при допущении, что цена следует геометрическому броуновскому движению. Управление inventory risk для моделей цены, более приближенными к реальности, рассматривается, например, в статье Pietro Fodra & Mauricio Labadie «High-frequency market-making with inventory constraints and directional bets» . Однако, применить напрямую на практике алгоритмы из этих статей вряд ли получится, так как в них не учитывается действие adverse selection risk. Поэтому в данной части рассмотрим работу JIANGMIN XU «Optimal Strategies of High Frequency Traders», в которой автор делает попытку учесть этот вид риска, конечно, наряду с inventory risk.