一种面向高频交易的算法交易策略

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1、第17卷第3期管理科学学报Vol．17No．32014年3月JOUＲNALOFMANAGEMENTSCIENCESINCHINAMar．2014①一种面向高频交易的算法交易策略燕汝贞，李平，曾勇(电子科技大学经济与管理学院，成都610054)摘要:在高频交易中，投资者为了减少交易成本、提高投资收益或减少损失，一般会将大额订单分拆为若干个中小规模订单，并根据不同市场环境择机逐次提交，但同时也会存在订单未全部成交以及证券价格变动所带来的风险．针对现有文献大都考虑订单全部执行以及未考虑时间风险因素的不足，在最小化总隐性交易成本的目标下，构建了

2、具有最低成交量限制的最优交易策略模型，并针对风险中性且可预期未来成交量的投资者，给出了最优交易策略．研究结论表明，当投资者同时考虑市场冲击成本、机会成本、择时风险、价格冲击等4种不同隐性交易成本，不同交易时期的订单成交概率无论是单调增加、单调减少还是U型时，其最优交易策略的总隐性交易成本均小于常用的VWAP交易策略以及投资者同时考虑市场冲击成本和机会成本时的最优交易策略(MIOC)，表明本文提出的最优交易策略可以为投资者有效节省交易成本．关键词:高频交易;算法交易;隐性交易成本;择时风险中图分类号:F830．9文献标识码:A文章编号:1

3、007－9807(2014)03－0088－090引言在激烈的市场竞争中，高频交易者要依靠频繁的交易获得较高收益，就必须通过有效的方法近二三十年来，证券交易技术得到了前所未或技术迅速、低成本地执行其买卖决策．算法交有的高速发展．技术的快速发展降低了证券市场易就是这一交易技术的典型代表．目前，学术界交易的准入门槛，从而导致证券交易所之间的竞和业界对算法交易的定义还没有形成统一的认争日益激烈，而激烈的市场竞争又反过来推动了［2］［3］识，Domowitz和Yegerman认为算法交易是为证券交易技术的不断创新和变革．高频交易达到某一特定目标

4、，利用计算机程序自动执行订(high-frequencytrading)正是这场意义深远的技［4］单的交易方法．Hendershott等认为算法交易是术创新的典型代表．与传统低频交易有所不同，利用计算机程序和算法自动提交订单，并对所提高频交易要求投资者必须随时关注证券市场的变交的订单进行后续管理的交易方法．一般而言，化情况，积极获取一切可以盈利的交易机会．高算法交易是利用计算机程序和算法，根据一定规频交易者的证券持有期限非常短，一般短则几秒，则自动决定交易的时机、数量、价格以及订单类型长也不过数小时，且一般不会持有“隔夜仓”．正的交易方

5、法．是依靠大量频繁的交易，高频交易给投资者带来算法交易虽然自20世纪70年代才开始逐渐了聚沙成塔式的高收益．高频交易虽然发展的时间不长，但其发展非常迅速．据有关统计，在美国应用于投资组合管理领域，但其发展非常迅猛．股票市场，高频交易所占市场份额已经从2005年2009年，美国证券市场约有73%左右的交易量是［1］［5］．经过近的21%上升到2009年的61%．利用算法交易(含自动化交易)完成①收稿日期:2013－09－25;修订日期:2013－12－01基金项目:国家自然科学基金资助项目(71171034);中央高校基本科研业务费专项资

6、金资助项目．通讯作者:李平(1977—)，男，四川青神人，博士，副教授．Email:Lip@uestc．edu．cn第3期燕汝贞等:一种面向高频交易的算法交易策略—89—几十年的快速发展，一些学者及业界专家已经构量市场冲击成本的方法，并在最小化交易成本的造了许多算法交易策略，如常用的交易量加权平目标下提出了著名的VWAP交易策略．Bertsimas［16］［17］均价格算法交易策略(VWAP)、时间加权平均价和Lo、Almgren和Chriss考虑了当证券价格格算法交易策略(TWAP)、交易量固定百分比算为一个随机变量，投资者如何在最小

7、化总冲击成法交易策略(VP)等．其中，VWAP交易策略是为本(交易量的线性函数)的目标下构建最优交易［18］了减少短时间内大额订单对证券价格的冲击，将策略的问题．进一步，Konishi对于证券价格和大额订单拆分为许多中小规模的订单，并根据市交易量都是随机变量，提出了一种按照VWAP基场环境的变化择机逐次提交，以使其成交价尽可准进行交易的静态最优交易策略．Kissell和Mal-［19］［20］［21］能接近市场交易量加权平均价格的一种交易策amut、Monch、林辉等分别从订单执行的略．2005年，美国证券市场上采用算法交易执行交易速率

8、或证券流动性的角度，分析了投资者所的交易量中，约有50%都是利用VWAP交易策略承担的交易成本情况，并给出了相应的最优交易完成的．其中，直接利用VWAP交易策略完成交策略．从现有算法交易的研究来看，大部分研