本文關(guān)鍵詞：基于成交量分解的改進(jìn)VWAP策略研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：算法交易在證券市場(chǎng)的迅速發(fā)展使得機(jī)構(gòu)投資者在算法交易策略層面的競(jìng)爭(zhēng)愈演愈烈,以得到市場(chǎng)均價(jià)為目標(biāo)的VWAP策略作為市場(chǎng)上應(yīng)用最廣泛的交易策略,是算法交易的研究熱點(diǎn)之一。交易大額訂單時(shí)采用VWAP策略拆分訂單可以降低沖擊成本同時(shí)隱藏進(jìn)行大額交易的意圖,實(shí)施VWAP策略的前提和基礎(chǔ)是預(yù)測(cè)日內(nèi)成交量的分布,傳統(tǒng)VWAP策略采用靜態(tài)的歷史均值預(yù)測(cè)法,近年來(lái)研究文獻(xiàn)中的改進(jìn)VWAP策略大多利用高頻數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)信息對(duì)預(yù)測(cè)值作動(dòng)態(tài)的調(diào)整。近期VWAP策略研究中預(yù)測(cè)成交量的主流模式是先將成交量序列分解為市場(chǎng)部分和個(gè)股部分,然后預(yù)測(cè)其日內(nèi)分布,再根據(jù)實(shí)時(shí)信息動(dòng)態(tài)調(diào)整預(yù)測(cè)值。在詳細(xì)考察現(xiàn)有改進(jìn)VWAP策略成交量預(yù)測(cè)模型的建模方式和預(yù)測(cè)結(jié)果的基礎(chǔ)上,發(fā)現(xiàn)他們普遍存在樣本依賴性高的問題,對(duì)于許多股票無(wú)法適用,原因在于分解成交量時(shí)沒有完全分離成交量的日內(nèi)周期結(jié)構(gòu),影響后續(xù)的建模預(yù)測(cè)。針對(duì)這一問題,本文在假設(shè)成交量訂單到達(dá)過程是一種雙隨機(jī)泊松點(diǎn)過程的基礎(chǔ)上,從股票間自身成交量變化關(guān)系出發(fā),推導(dǎo)出個(gè)股與市場(chǎng)成交量的關(guān)系,以此來(lái)分離代表市場(chǎng)影響的成交量日內(nèi)周期結(jié)構(gòu),提出了一種新的成交量分解模型將成交量分解為市場(chǎng)部分和個(gè)股部分,用歷史均值預(yù)測(cè)市場(chǎng)部分,用ARMA模型預(yù)測(cè)個(gè)股部分,并采用市場(chǎng)主成分法和樣本資本權(quán)重加權(quán)兩種方式構(gòu)建代表市場(chǎng)變化趨勢(shì)的成交量序列,通過動(dòng)態(tài)調(diào)整分別設(shè)計(jì)了動(dòng)態(tài)VWAP策略一和動(dòng)態(tài)VWAP策略二。實(shí)證結(jié)果表明本文的成交量分解模型可以有效分離股票成交量的“U”型周期結(jié)構(gòu),在此基礎(chǔ)上構(gòu)造的兩種動(dòng)態(tài)VWAP策略適用于市場(chǎng)中大部分股票,且策略執(zhí)行價(jià)格的跟蹤誤差比傳統(tǒng)策略更小,可有效降低市場(chǎng)交易風(fēng)險(xiǎn)。對(duì)數(shù)據(jù)實(shí)證結(jié)果作進(jìn)一步分析顯示在預(yù)測(cè)成交量分布時(shí),策略一(PCA)的誤差值標(biāo)準(zhǔn)差更小,策略二(資本權(quán)重)的誤差均值更小且占優(yōu)于傳統(tǒng)策略的概率更高;對(duì)難以預(yù)測(cè)的樣本,標(biāo)準(zhǔn)差更小的策略一表現(xiàn)更好;對(duì)容易預(yù)測(cè)的樣本,占優(yōu)概率更大的策略二表現(xiàn)更好。執(zhí)行價(jià)格的跟蹤誤差主要受成交量預(yù)測(cè)模型的標(biāo)準(zhǔn)差影響,策略一的跟蹤誤差更小。成交量預(yù)測(cè)精度與模型的標(biāo)準(zhǔn)差成反比,精度比傳統(tǒng)策略的提升程度與傳統(tǒng)策略的誤差、標(biāo)準(zhǔn)差和占優(yōu)傳統(tǒng)策略概率成正比;執(zhí)行價(jià)格跟蹤誤差具有類似的線性關(guān)系;樣本成交量均值和標(biāo)準(zhǔn)差越大,跟蹤誤差減少越多。
【關(guān)鍵詞】：VWAP策略 算法交易 成交量分解 日內(nèi)周期結(jié)構(gòu)
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：F832.51
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 緒論10-16
• 1.1 研究背景及意義10-13
• 1.1.1 研究背景10-12
• 1.1.2 選題意義12-13
• 1.2 研究思路與內(nèi)容13-15
• 1.2.1 研究思路13
• 1.2.2 研究?jī)?nèi)容13-15
• 1.3 本文主要貢獻(xiàn)15-16
• 第二章 文獻(xiàn)綜述及理論基礎(chǔ)16-24
• 2.1 文獻(xiàn)綜述16-19
• 2.1.1 算法交易的市場(chǎng)應(yīng)用16
• 2.1.2 VWAP策略的研究動(dòng)態(tài)16-17
• 2.1.3 成交量的研究現(xiàn)狀17-19
• 2.2 相關(guān)理論基礎(chǔ)19-22
• 2.2.1 累積日內(nèi)成交量的變動(dòng)過程19-21
• 2.2.2 主成份分析法（PCA）基礎(chǔ)理論21-22
• 2.2.3 ARMA模型應(yīng)用22
• 2.3 預(yù)測(cè)成交量跟蹤市場(chǎng)VWAP22-23
• 2.4 本章小結(jié)23-24
• 第三章 日內(nèi)成交量分布建模預(yù)測(cè)24-29
• 3.1 構(gòu)造成交量市場(chǎng)因素24-25
• 3.1.1 主成份法（PCA）構(gòu)造市場(chǎng)成交量24-25
• 3.1.2 相對(duì)資本權(quán)重構(gòu)造市場(chǎng)交易量25
• 3.2 構(gòu)建成交量分解模型25-27
• 3.3 VWAP策略區(qū)間訂單比例動(dòng)態(tài)調(diào)整27-28
• 3.3.1 靜態(tài)VWAP策略的區(qū)間訂單生成27-28
• 3.3.2 區(qū)間動(dòng)態(tài)調(diào)整方法28
• 3.4 本章小結(jié)28-29
• 第四章 成交量分布預(yù)測(cè)實(shí)證及分析29-41
• 4.1 數(shù)據(jù)來(lái)源與分析29-32
• 4.1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源29
• 4.1.2 數(shù)據(jù)分析29-32
• 4.2 成交量分布預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性檢驗(yàn)32-38
• 4.2.1 成交量分布預(yù)測(cè)誤差檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)32-33
• 4.2.2 成交量分布預(yù)測(cè)實(shí)證結(jié)果33-38
• 4.3 策略結(jié)果分析38-40
• 4.3.1 策略一成交量分部預(yù)測(cè)結(jié)果分析38-40
• 4.3.2 策略二成交量分部預(yù)測(cè)結(jié)果分析40
• 4.4 本章小結(jié)40-41
• 第五章 策略執(zhí)行及優(yōu)化調(diào)整實(shí)證分析41-52
• 5.1 VWAP策略執(zhí)行結(jié)果分析41-45
• 5.1.1 VWAP策略執(zhí)行結(jié)果41-43
• 5.1.2 市場(chǎng)分解策略一執(zhí)行結(jié)果分析43-45
• 5.2 策略執(zhí)行優(yōu)化調(diào)整45-50
• 5.2.1 策略執(zhí)行的調(diào)整方式45-47
• 5.2.2 策略調(diào)整執(zhí)行結(jié)果47-48
• 5.2.3 調(diào)整后策略二執(zhí)行結(jié)果分析48-50
• 5.3 不同市場(chǎng)行情下策略的有效性檢驗(yàn)50-51
• 5.4 本章小結(jié)51-52
• 第六章 結(jié)束語(yǔ)52-54
• 6.1 全文總結(jié)52-53
• 6.2 對(duì)VWAP策略的未來(lái)展望53-54
• 致謝54-55
• 參考文獻(xiàn)55-58
• 附錄58-68

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條

1 李曄;;基于VWAP基準(zhǔn)的中國(guó)股市日內(nèi)交易量的分解與建模研究[J];北京理工大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版);2008年06期

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中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 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

  本文關(guān)鍵詞：基于成交量分解的改進(jìn)VWAP策略研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：319357