高频数据中的知情交易（二）.docx

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1、一、引言3二、文章主要内容31.文章背景32.模型介绍43.VPIN指标和参数估计54.VPIN指标和参数估计115.期货合约的VPIN估计实证146.指令流毒性与期货合约价格变动187.原文结论24三、我们的思考25参考文献25图表目录图1：E-miniS&P期货和EC1期货的平均日内交易量6图2：订单不平衡和时间限制9图3：时间间隔和VPIN（2020年5月6日）10图4：E-miniS＆P500期货的统计数据和PDF（按固定的时间间隔和交易量间隔进行采样）11图5：VPIN毒性指标和交易分类12图6：VPIN毒性矩阵估计的稳定性14图7：E-miniS&P500期货VPIN

2、15图8：福岛核危机期间的E-miniS&P500期货16图9：WTI原油期货的VPIN毒性矩阵17图10：2011年5月5日原油价格变化17图11：2009年12月9日原油价格变化18图12：E-miniS&P500期货波动性和VPIN的相关性19图13：S&P500对VPIN的反应20图14：高VPIN和高收益的热力图22图15：2011年6月8日天然气价格变化23图16：“真实肯定”的可能性24表1：按时钟时间与交易量时间的采样结果11表2：S&P500E-mini期货和WTI原油期货的VPIN毒性矩阵14表3：不同样本区间VPIN的CDF15表4：VPIN和绝对收益的条件

3、概率分布21一、引言指令流毒性是市场微观结构中重要的概念，美股市场的股票都会安排一个以上的做市商来为市场提供流动性。当市场上出现较多知情交易者逆向选择做市商来牟取利润的时候，做市商会选择离开市场，使市场流动性受到损害，继而引发极端事件。对于指令流毒性的衡量经历了从PIN到VPIN的演变，我们在琢璞系列二中详细介绍了PIN方式衡量知情交易者的方法（在1996年提出），该方式虽然有完备的理论基础，但是在测算上存在较大难度，对于数据质量和算力的要求也较高，在当时没有引起市场的广泛关注。2012年，三位作者又对PIN指标进行了改进，剔除了VPIN测量方式，这使得衡量的难度大幅减小，实际操

4、作变得可能。本期琢璞我们推荐David,E.,LópezdePradoMarcosM,&Maureen,O.的《Flowtoxicityandliquidityinahigh-frequencyworld》，来详细介绍用VPIN方式衡量指令流毒性。二、文章主要内容1.文章背景高频交易公司约占美国市场20000家交易公司的2%，但自从2009年开始，其贡献了美国股票市场超过70%的交易量与期货市场接近50%的交易量（Iati[2009],CFTC[2010]）。这些高频交易公司常常扮演做市场的角色，通过电子订单簿提供不同的被动指令并为头寸持有者提供流动性。被动指令被定义为不跨市场的

5、指令，因此发起人无法直接控制其执行时间。高频交易公司通常不对任何方向的头寸下注，其盈利主要来源于大量交易下的微小的价差。他们这样做主要源于要控制头寸风险，控制该风险的能力受到在执行被动指令时他们控制逆向选择的能力的影响。逆向选择在业界中通常被表述为“被动指令在应该缓慢执行时被迅速执行，而在应该迅速执行时被缓慢执行或不执行的自然趋势”（JeriaandSofianos[2008]）。这种直观的表述与市场微观结构模型相一致（参见GlostenandMilgrom[1985]，Kyle[1985]andEasleyandO'Hara[1987，1992b]），从而使知情交易者可以利用不

6、知情交易者。而当指令流逆向选择做市商时，被认为是有毒性的，并且做市商可能并未意识到他们在提供流动性的同时也在遭受着损失。基于交易量不平衡与交易强度（VPIN指令流毒性指标），文章提出了一种新的方法以估算信息交易的概率。VPIN基于交易量时间（volume-time）而不是时钟时间为基准来更新，使其可在高频交易领域内进行应用。估算VPIN指标并不需要对一些不可观测的描述指令流的或者数值方法的中间参数进行估计，但其需要输入交易类型是买入还是卖出。基于一种文章认为比逐笔分类（tick-by-tickclassification）更为适用于高频交易的新的量钟（bulkvolume）分类方

7、法，文章对交易进行分类。结果表明VPIN指标是一个更为有效的反应短期毒性诱导波动率的指标。文章对高频交易中指令流毒性及其影响的分析与近年来一些跨市场的高频交易研究相关。Hendershott和Riordan[2009]展示了高频交易在德意志交易所的应用。Brodegaard[2010]和Hasbrouck和Saar[2010]分析了高频交易者在美国股票市场中的作用和策略。Kirilenko，Kyle，Samadi和Tuzun[2010]广泛地描述了高频交易者和其他市场参与者在标准