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《算法交易、价差交易与风险控制.算法交易》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、算法交易(2)市场冲击模型1业界标准模型对股票市场冲击的直接估计(Almgren,RobertF,CheeThum,EmmanuelHauptmann及HongLi(2005))证券交易最佳执行方案(Almgren,RobertF及NeilA。Chriss(2000))书目：交易最优策略(Kissell,Robert及MortonGlantz(2003))23目录第1节引言第2节理论模型第3节数据第4节单一仓位的最优交易时间第5节示例第6节总结第7节公式详尽推导参考文献第1节引言引进了持久/临时冲击模型采用截面非线性回归模型及高斯-牛顿最佳化演算法确定模型系数。将虚拟变量引
2、入各样交易策略比较各种备选模型获取并分析样本内外预测对于以min(EC+lamda*Risk)为目标的仓位，解决了最佳交易时间T提及未来开发和扩展45第2节理论模型基本问题及利害权衡快速交易，你可以左右市场等待交易，市场会变动模拟交易中的问题股价动态：假定证券遵循算术布朗运动交易成本即对市场的冲击持久冲击：交易将新信息传达给市场;市场调整证券价格临时冲击：由于即时性需求，价格出现短暂波动6交易前后净价变动(I)：交易后某个适当时间点(即最后一宗交易后半小时)证券的价格和到达中价之间的差额。与持久冲击相关。交易指令遭受的实际平均冲击为I的一部分。执行不足(IS或J)：买入指令
3、中,不足指实际支付价与到达中价之差卖出指令中,不足指到达中价与实收现金之差临时冲击为J和部分I的差额,即：指令中执行不足与平均持久冲击之差。7变量X：指令数量t0,t1,…,tn分别指指令到达(时钟)时间、首次交易时间、…最后交易时间。τ0,τ1,…τn分别指对应t0,t1,…,tn的交易量时间。交易量时间：时钟时间t为止，执行的平均日交易量百分比（小数）。0<=τ<=1。例如：加入ADV(平均日交易量)的35%在t=10：25时进行,则τ=0.35在变量τ中,实时交易的VWAP(交易量加权平均价格)与固定比率轨迹对应。可更好地掌握当天成交量及价格变动。tpost=tn+0
4、.5个小时T=τn–τ0Tpost=τpost–τ08变量(接上页)S0：指令首次到达时的市场价格Spost：在tpost。tpost。的市场价格S：指令平均实现价格I,J,K均以基本点表示ADV：平均日交易量,以”股”表示。τ0：成交量,已发行股票的平均日交易量(Θ)。用百分比表示9变量(接上页)SP：股价平均价差幅度(买入-卖出),以基本点表示σ：股价年度性波动,相当于5分钟波动乘以(12*4*252)^0.5的因子,以百分比表示。BTR：指挂单价值和交易的比率，即：平均挂单规模与平均交易规模的比率平均挂单规模＝∑（平均挂买规模＋平均挂卖规模）5分钟48平均交易规模＝∑
5、平均交易规模5分钟49平均挂单规模涉及连续四小时交易中48个以五分钟为单位的时间区间，而平均交易规模涉及另外一个开盘前的竞价时间。10持久冲击股价遵循算术布朗运动其中g(v)为持久冲击函数：g(0)=0;g(v)为递增函数可得出：可得出：11临时冲击已知其中h(v)是临时冲击函数在τ变量中,设定一个固定比率轨迹,则平均执行价为：其中w(τ)≡B(τ)-B(τ0)呈正态分布,平均值为0,方差为(τ-τ0)。设：12临时冲击(接上页)得出：然后得出：其中χ呈正态分布,平均值为0,方差为(详情请看附录)13g(v)和h(v)函数形式选择：以指数定律为基本条件用于同业比较分析的参数
6、I和K通过波动来计算交易率v为X/(ADV*T),交易量与平均期间交易量的比率TO,SP和BTR均为无因次变量：为六个可选策略之五引进五个虚拟变量dTWAP：用于交易时间加权平均价格（TWAP）策略dIS：用于执行不足（IS）策略dILWV：用于ILWV策略dFLOAT：用于浮动股价（Float）策略dCLOSE：用于收盘价（ATCLOSE）策略交易量加权平均价格（VWAP）为基本策略14模型I为交易前后净价变动K为临时冲击因此,模型中有两种广义的自变量。交易变量X,T(及X/(ADV*T)),交易策略股票变量σ,TO,SP和BTR15模型(接上页)我们会确定模型参数的值和
7、测试其重要性I的模型。幂：A2,A3,A4和A5系数：A1,B1,C1,D1,E1和F1;其中B1,C1,D1,E1和F1为五个虚拟变量的系数K的模型。幂：a2,a3,a4和a5。系数：a1,b1,c1,d1,e1和f1;其中b1,c1,d1,e1和f1为五个虚拟变量的系数16第三节：数据各种策略T的柱形统计图17第4节单一仓位的最优交易时间记录：E(IS)=执行不足期望值V(IS)=执行不足方差SD(IS)=执行不足标准差经济问题：交易效用的最大化对于卖出指令，这意味着最优化地使用出售证券获得的收入对于买入指令，
