简谈基于指令流毒性指标的量化交易监管实证研究——以“光大乌龙指”事件为例

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1、简谈基于指令流毒性指标的量化交易监管实证研究——以“光大乌龙指”事件为例导读：基于指令流毒性指标的量化交易监管实证研究——以“光大乌龙指”事件为例是一篇关于篮子和流毒方面的论文开题报告范例，适用于本专业专科生和本科生以及硕士研究生在撰写毕业论文时阅读参考借鉴，希望对学生们的论文写作启到帮助。（西安邮电大学，陕西西安710061）【摘要】为验证指令流毒性指标对我国量化交易中存的风险具有有效性和准确性的预警作用，本文基于信息不对称条件下的指令流毒性检验的算法模型VPIN的基础上，优化模型参数的评价过程，提高算法执行速度，对关键参数设定添加了动态调整的过程，以光大乌龙指事件为研究案

2、例，选取2013年5月至12月的市场逐笔交易数据，对我国沪深300指数期货和股票市场进行细致的实证分析.通过对沪深300指数期货市场计算出的29734个VPIN值做描述性统计、频度统计和波动性分析，结果表明：VPIN序列具有右偏、后尾的特征，时市场大部分时间整体波动合理范围内，而异常波动只占到了很的部分，但是这部分的异常波动处于了流毒性指标的高位值，这意味着市场极有能会发生巨幅异常波动，流毒性指标乌龙指事件发生前给出提醒指示，具有预警性.本文为我国量化交易市场的风险监管有着重要的参考价值，提出了准确、及时的风险预警值.【关键词】指令流毒性量化监管动态调整股指期货一、引言高频交

3、易风暴一般的席卷了华街，据统计2009年前，美国市场中将近2000个交易公司中几乎2%是高频交易公司，然而2009年开始美国高频交易公司分别占了70%的股票市场交易量和近50%的期货市场交易量，这些高频交易公司通常充当了做市商的角色，向市场提供流动性，也提高流动性.市场微观结构指出知情交易者以利用不知情交易者获利.指令流被认为是有毒性的当逆向选择做市商时，做市商能其不知情的情况下提供流动性的时承受了损失，而指令流毒性会产生巨大的市场风险.传统的衡量指令流毒性的PIN值(伊斯利，基弗，奥哈拉和裴普曼提出了一种算法，即通过报价序列中的数据推断出知情交易的概率即PIN值.学者伊斯利

4、知情交易概率PIN的基础上，提出了一种新的方法直接估计高频交易中的指令流毒性（VPIN）.这种方法以避免估计那些不观测到的参数，且以随着新信息到达市场的速度来随机的更新VPIN，克服了交易量很大的市场里难以估计PIN的困难，是一种较为简单易操作的测量指令流毒性的处理方法实证结果表明VPIN以预测短期毒性诱导的波动，特别是当涉及到大的价格波动的时候.刘文文，张合金使用VPIN模型，2010年6月17日到2011年7月15日的数据来衡量我国股指期货市场上的指令流毒性分析结果表明，VPIN以监测到沪深300指数期货大跌和大涨时候的指令流毒性.林焕耿试图基于VPIN构造高频交易策略，

5、使用沪深300股指期货2011年11月到2012年10月的高频交易数据，以15分钟为时间框架计算VPIN及收益率.分析结果表明，当VPIN较大时，收益率与其一阶滞后项有显著的负相关关系.这意味着VPIN对于预测股指期货收益率的作用.综合国内外研究而言，国外研究学者从市场微观结构信息模型出发，研究得出VPIN模型来直接估计高频交易中的指令流毒性，基于闪电崩盘提供了验证.但VPIN模型中的关键参数设定是由研究者的经验值而定，非一个科学的值，该模型算法仍有待提升.二、数据与处理本文选取的是样本为我国沪深300股指期货市场2013年5月2日至12月31日的当月主力合约的高频交易数据.

6、光大乌龙指事件发生2013年8月16日，于是决定选择样本期间为2013年5月至12月.其次，选取样本数据中，对于乌龙指当天的数据经过反复思考论证，决定使用次月主力合约的当天数据而非当月主力合约中的当天数据.为光大乌龙指事件发生8月16日，恰逢8月当月主力合约的交割日.上午发生了乌龙指事件光大买入了一揽子股票触发了一系列买卖交易，引致股市出现疯狂的上涨.管A股出现了较大的市场异动，但IF1308合约（当月合约）交割一切正常，顺利交割，交割量处于正常水平，未出现异常变动.交易量范围内放大，只有极少的大量买卖单入场.未出现异动.以看出乌龙指当天的影响主要体现次月合约中，更能吻合市场

7、的真实情形，于是最终使用次月合约中的当天数据来替换当月合约中的当天数据.三、模型设定与计算Eley他的一系列论文中阐述了何用一个微观模型来估计个股使用交易数据来决定知情交易的能性即PIN.交易期间记为i=1，…，I.每个交易阶段的一开始都是市场进行自然选择不管是否有信息事件发生.这些信息事件均为独立事件，发生的概率记为α.果是事件的发生是有益的，那知情交易者知道头寸交易的最终将会有的价值.果事件的发生是不利的，那头寸将会有的价值，以看出.信息发生的概率记为（1β），自然坏消息发生的概率为β.根据整个交易