算法交易是指通過事先設(shè)計(jì)好交易策略,然后將其編制成計(jì)算機(jī)程序,在無人干預(yù)的情況下利用計(jì)算機(jī)程序的算法來決定交易下單的時(shí)機(jī)、價(jià)格和數(shù)量等,并且結(jié)合當(dāng)前行情的變化自動(dòng)作出反應(yīng)。在證券市場(chǎng)上機(jī)構(gòu)投資者在進(jìn)行交易量較大的證券交易時(shí),除了手續(xù)費(fèi)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(dòng)性有限,投資者執(zhí)行期望一次成交的量會(huì)產(chǎn)生沖擊成本,并且會(huì)使證券價(jià)格向不利方向變動(dòng),而如果將指令分割得很小,則交易時(shí)間就會(huì)增加,價(jià)格變化的可能性更大。正是基于這一問題,越來越多的經(jīng)紀(jì)商和機(jī)構(gòu)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(shí)至少使用一次算法交易。而亞洲市場(chǎng)上也有40%的交易是基于算法交易完成。 而針對(duì)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(nèi)需要執(zhí)行頻繁的交易指令,必須跟蹤市場(chǎng)每刻的實(shí)時(shí)交易行情,因此利用高頻交易數(shù)據(jù)來建模會(huì)有更好的擬合效果。 當(dāng)前我國A股市場(chǎng)的算法交易尚處于起步階段,但考慮到A股市場(chǎng)目前的實(shí)際情況,相比國外成熟的證券市場(chǎng),價(jià)格波動(dòng)更大,流動(dòng)性更大,因而算法交易的價(jià)值更為突出,而隨著國內(nèi)股指期貨的提出,各類機(jī)構(gòu)投資者都在進(jìn)行套利模型的設(shè)計(jì),如何避免大筆下單給市場(chǎng)造成價(jià)格大幅波動(dòng)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(yùn)用于各種套利交易中,因此對(duì)于算法交易的需求會(huì)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(dāng)前算法交易的主流設(shè)計(jì)思想和常用算法,再結(jié)合A股市場(chǎng)的發(fā)展分析,總結(jié)出在A股市場(chǎng)進(jìn)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(chǎng)交易規(guī)則的交易算法,分別考慮無交互效應(yīng)和有交互效應(yīng)兩種情況下交易策略的設(shè)計(jì)。無交互效應(yīng)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(shí)間點(diǎn),然后分別對(duì)每個(gè)交易期間的成交量分布和每個(gè)期間的價(jià)格變化進(jìn)行預(yù)測(cè),最后根據(jù)價(jià)格的變化對(duì)交易量進(jìn)行調(diào)整。而對(duì)于有交互效應(yīng)的情況,通過事件分析法引入交互因子,并對(duì)其影響進(jìn)行修正建模分析,得到相應(yīng)的交易策略。 在算法的具體實(shí)施過程中,我們對(duì)傳統(tǒng)方面進(jìn)行了一定的創(chuàng)新。在預(yù)測(cè)交易時(shí)間時(shí),我們提出了一種帶非對(duì)稱效應(yīng)的擴(kuò)展ACD模型以解釋外在因素對(duì)未來交易量持續(xù)期的影響;在預(yù)測(cè)交易量分布,考慮不同時(shí)間段的記憶周期差異,提出了一種基于自相關(guān)的分時(shí)VWAP算法。 根據(jù)設(shè)定的交易策略,利用A股市場(chǎng)10只股票2008年的高頻交易數(shù)據(jù),進(jìn)行了算法的實(shí)證研究。分別通過交易期預(yù)測(cè)、交易量分布預(yù)測(cè)和股票價(jià)格變動(dòng)預(yù)測(cè),經(jīng)過調(diào)整得到了策略的執(zhí)行交易量,經(jīng)過模擬檢驗(yàn)表明該算法在一定的成交概率下能優(yōu)于市場(chǎng)均價(jià)。進(jìn)一步,我們?cè)谀Ｐ椭屑尤虢换バ?yīng)因子,結(jié)果表明在同樣的成交概率限制下,有交互效應(yīng)的情況執(zhí)行價(jià)格略低于無交互效應(yīng)的情況,但仍能顯著優(yōu)于市場(chǎng)均價(jià)。
【學(xué)位單位】：中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位年份】：2010
【中圖分類】：F832.51;F224
【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 研究框架
    1.3 研究創(chuàng)新點(diǎn)
第2章 金融高頻數(shù)據(jù)
    2.1 金融高頻數(shù)據(jù)研究綜述
    2.2 金融高頻數(shù)據(jù)的特征
    2.3 金融高頻數(shù)據(jù)處理方法
        2.3.1 ACD 模型
        2.3.2 EMD 分解
        2.3.3 小波分析
        2.3.4 分類回歸模型
第3章 算法交易
    3.1 算法交易的發(fā)展綜述
    3.2 算法交易在國內(nèi)的發(fā)展
    3.3 算法交易設(shè)計(jì)思想
    3.4 算法交易分類
        3.4.1 交易量加權(quán)平均價(jià)格（VWAP）算法
        3.4.2 擴(kuò)展的VWAP 算法
        3.4.3 其他主要交易算法
    3.5 算法交易的測(cè)試
        3.5.1 傳統(tǒng)的測(cè)試方法
        3.5.2 創(chuàng)新的測(cè)試方法
第4章 股票價(jià)格與成交量的相關(guān)結(jié)構(gòu)
    4.1 Copula 在金融領(lǐng)域相關(guān)研究
    4.2 A 股市場(chǎng)常用的copula 方法
    4.3 Bernstein Copula
    4.4 Bernstein Copula 模型估計(jì)方法
    4.5 Copula 模型擬合優(yōu)度
第5章 無交互效應(yīng)的交易策略
    5.1 模型基礎(chǔ)定義及適用范圍
        5.1.1 交易策略出發(fā)點(diǎn)
        5.1.2 模型數(shù)據(jù)的選擇
        5.1.3 策略及其適用的范圍
    5.2 影響策略的其他因素
        5.2.1 A 股市場(chǎng)交易規(guī)則的使用
        5.2.2 影響成交的因素
        5.2.3 區(qū)間成交壓力的定義
    5.3 成交區(qū)間的劃分
        5.3.1 常規(guī) ACD 模型
        5.3.2 帶非對(duì)稱效應(yīng)的 ACD 模型
    5.4 成交量分布的建模
        5.4.1 常規(guī) VWAP 算法
        5.4.2 基于自回歸的分時(shí) VWAP 算法
    5.5 成交價(jià)策略的建模
    5.6 策略的調(diào)整及說明
    5.7 策略的檢驗(yàn)
第6章 考慮交互效益的交易策略
    6.1 對(duì)交互效應(yīng)的定義
    6.2 引入交互效應(yīng)因子建模
        6.2.1 事件分析對(duì)交互效應(yīng)的判別
        6.2.2 交互效應(yīng)的建模
第7章 A 股算法交易實(shí)證研究
    7.1 無交互效應(yīng)的交易策略的實(shí)證研究
        7.1.1 數(shù)據(jù)基本信息
        7.1.2 ACD 模型預(yù)測(cè)交易時(shí)間
        7.1.3 交易量分布預(yù)測(cè)
        7.1.4 股票價(jià)格波動(dòng)預(yù)測(cè)
        7.1.5 交易量調(diào)整
        7.1.6 Copula 價(jià)量相關(guān)性分析
        7.1.7 交易策略模擬檢驗(yàn)
    7.2 考慮交互效應(yīng)的交易策略實(shí)證研究
        7.2.1 構(gòu)建有交互效應(yīng)的交易策略
        7.2.2 交易策略模擬檢驗(yàn)
第8章 結(jié)論
參考文獻(xiàn)

【引證文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前2條

1 燕汝貞;李平;曾勇;;一種面向高頻交易的算法交易策略[J];管理科學(xué)學(xué)報(bào);2014年03期

2 陳夢(mèng)根;;算法交易的興起及最新研究進(jìn)展[J];證券市場(chǎng)導(dǎo)報(bào);2013年09期

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前3條

1 王俊杰;量化交易在中國股市的應(yīng)用[D];南京大學(xué);2013年

2 姚海博;基于動(dòng)態(tài)交易量預(yù)測(cè)的VWAP算法交易策略研究[D];西北大學(xué);2014年

3 朱瑩;基于在線理論的股票算法交易策略研究[D];西北大學(xué);2014年

本文編號(hào)：2844557