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The Impact of Execution Delay on Kelly-Based Stock Trading: High-Frequency Versus Buy and Hold

資料來源

項目 連結
arXiv https://arxiv.org/abs/1907.08771
會議 IEEE CDC 2019, Nice, France, pp. 2580–2585

論文基本資訊

項目 內容
作者 Chung-Han Hsieh、B. Ross Barmish、John A. Gubner
首版 2019-07

一句話摘要

在 ELG（Expected Logarithmic Growth）標準下： - 無執行延遲時，HFT 嚴格優於 buy-and-hold（即使零成本） - 存在執行延遲時，buy-and-hold 反而勝過 HFT（仍是零成本）

延遲本身比交易成本更能逆轉策略優劣排序。

核心貢獻

  1. 無延遲下 HFT 嚴格優於 B&H 的理論證明（在 ELG 標準下）。
  2. 延遲存在則翻轉：用 binary lattice 模擬證明 buy-and-hold 反勝。
  3. 與 self-financing 約束無關：結論在含與不含此約束下都成立。

方法論

  • 數學證明（無延遲情境）
  • Binary lattice stock model 模擬（含延遲情境）

目前限制與注意事項

  • Binary lattice 模型較粗，現代市場非二項式。
  • 延遲建模單純（固定 lag），未含 latency 變動性。
  • ELG 為 Kelly 標準，未涵蓋其他效用函數。

研究價值與啟示

關鍵洞察

  1. 「執行延遲比交易成本更致命」是反直覺結論：交易成本研究汗牛充棟，但執行延遲研究較少；本篇等於告訴你 ── 在某些情境下，改善 latency 比降低成本更值得投資。
  2. HFT vs B&H 的爭論被框成 ELG 命題：把「主動派 vs 被動派」翻譯成 ELG 標準下的最佳化問題，是把哲學爭論變成可解的數學題。
  3. 零成本世界裡 buy-and-hold 仍可勝出：很多人以為「沒成本 = HFT 必贏」，本篇打破這個直覺，是給被動派的另一發數學彈藥。
  4. 這是作者跟 Barmish 的早期合作：Barmish 是 control theory + finance 的老牌人物，這條合作線後續延伸到 Kelly betting 系列、affine feedback、delay equation 等。

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