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.

Excel — не самая дружелюбная программа на свете. Обычный пользователь использует лишь 5% её возможностей и плохо представляет, какие сокровища скрывают её недра. Используя советы Excel-гуру, можно научиться сравнивать прайс-листы, прятать секретную информацию от чужих глаз и составлять аналитические отчёты в пару кликов.

1. Супертайный лист

Рынки не существуют в изоляции друг от друга, они взаимосвязаны. Межрыночный анализ (intermarket analysis) изучает эти взаимные связи. Эти взаимосвязи представляются графически в виде соотношений.

Основа — взаимная динамика 4 основных классов активов: акций, облигаций, сырья и валют.

Дополнение — взаимная динамика отраслей.

Эта взаимная динамика классов активов различается в зависимости от текущей фазы рыночного цикла — инфляционной или дефляционной.

Знание «правильной» взаимной динамики помогает управляющему корректно определить фазу рыночного цикла и в соответствии с этим выбрать отрасли и секторы для инвестиций

Идеализированная схема бизнес-цикла:

1. Первыми на изменения в рыночном цикле реагируют облигации. Они начинают расти или падать.

Затем к ним присоединяются в середине цикла акции. Рынки сырья присоединяются последними.