基于高頻數(shù)據(jù)處理方法對A股算法交易優(yōu)化決策的量化分析研究.pdf

1、算法交易是指通過事先設計好交易策略,然后將其編制成計算機程序,在無人干預的情況下利用計算機程序的算法來決定交易下單的時機、價格和數(shù)量等,并且結合當前行情的變化自動作出反應。在證券市場上機構投資者在進行交易量較大的證券交易時,除了手續(xù)費和交易稅等確定性成本外,還必須考慮執(zhí)行成本:由于該證券流動性有限,投資者執(zhí)行期望一次成交的量會產(chǎn)生沖擊成本,并且會使證券價格向不利方向變動,而如果將指令分割得很小,則交易時間就會增加,價格變化的可能性更大。

2、正是基于這一問題,越來越多的經(jīng)紀商和機構投資者開始采用算法交易,今天,美國90％以上的證券經(jīng)理在建立投資組合時至少使用一次算法交易。而亞洲市場上也有40%的交易是基于算法交易完成。
　　 而針對算法交易的研究,僅僅利用低頻數(shù)據(jù)是不行的。算法交易在執(zhí)行中往往在一天內需要執(zhí)行頻繁的交易指令,必須跟蹤市場每刻的實時交易行情,因此利用高頻交易數(shù)據(jù)來建模會有更好的擬合效果。
　　 當前我國A股市場的算法交易尚處于起步階段,但考慮到

3、A股市場目前的實際情況,相比國外成熟的證券市場,價格波動更大,流動性更大,因而算法交易的價值更為突出,而隨著國內股指期貨的提出,各類機構投資者都在進行套利模型的設計,如何避免大筆下單給市場造成價格大幅波動是模型中必須考慮的問題。因此各種創(chuàng)新交易方式將被逐步運用于各種套利交易中,因此對于算法交易的需求會更加明顯。
　　 本文首先介紹了算法交易的興起和發(fā)展現(xiàn)狀,以及當前算法交易的主流設計思想和常用算法,再結合A股市場的發(fā)展分析,總結

4、出在A股市場進行算法交易需要注意的問題。
　　 本文利用高頻數(shù)據(jù)處理方法提出了一種適合A股市場交易規(guī)則的交易算法,分別考慮無交互效應和有交互效應兩種情況下交易策略的設計。無交互效應的模型首先通過ACD模型建模得到交易持續(xù)期序列,選擇交易時間點,然后分別對每個交易期間的成交量分布和每個期間的價格變化進行預測,最后根據(jù)價格的變化對交易量進行調整。而對于有交互效應的情況,通過事件分析法引入交互因子,并對其影響進行修正建模分析,得到相應

5、的交易策略。
　　 在算法的具體實施過程中,我們對傳統(tǒng)方面進行了一定的創(chuàng)新。在預測交易時間時,我們提出了一種帶非對稱效應的擴展ACD模型以解釋外在因素對未來交易量持續(xù)期的影響;在預測交易量分布,考慮不同時間段的記憶周期差異,提出了一種基于自相關的分時VWAP算法。
　　 根據(jù)設定的交易策略,利用A股市場10只股票2008年的高頻交易數(shù)據(jù),進行了算法的實證研究。分別通過交易期預測、交易量分布預測和股票價格變動預測,經(jīng)過調整