本文選題：動(dòng)態(tài)VWAP策略 + 日內(nèi)交易量預(yù)測(cè)�。� 參考：《上海交通大學(xué)》2013年碩士論文

【摘要】：伴隨著算法交易的興起與發(fā)展，對(duì)于算法的研究逐漸成為金融學(xué)的研究熱點(diǎn)，作為最基本的算法交易策略——VWAP（交易量加權(quán)平均價(jià)格）已然成為機(jī)構(gòu)投資者使用最多的算法之一。通過(guò)按照市場(chǎng)成交量的分布將股票交易母單拆分為若干子單，VWAP策略能夠降低沖擊成本，從而減少執(zhí)行成本，這種執(zhí)行策略對(duì)于機(jī)構(gòu)投資者而言是極其重要的。VWAP策略的核心是對(duì)日內(nèi)交易量分布的預(yù)測(cè)，它的準(zhǔn)確度對(duì)于策略的執(zhí)行起著關(guān)鍵作用，因而如何更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)日內(nèi)交易量分布便成為提高VWAP算法執(zhí)行效果的重要一步。 目前市場(chǎng)中現(xiàn)有的VWAP算法以靜態(tài)的歷史VWAP方法為主，而且文獻(xiàn)中研究樣本也多運(yùn)用了低頻數(shù)據(jù)，本文將以動(dòng)態(tài)的VWAP策略為研究目標(biāo)，在歷史VWAP的基礎(chǔ)上利用市場(chǎng)上可得到的即時(shí)信息對(duì)交易量進(jìn)行動(dòng)態(tài)修正，以A股市場(chǎng)日內(nèi)五分鐘間隔的成交量高頻數(shù)據(jù)為樣本，進(jìn)行動(dòng)態(tài)建模，并將VWAP策略的交易量與實(shí)際市場(chǎng)交易量的跟蹤誤差作為衡量標(biāo)準(zhǔn)之一，得出動(dòng)態(tài)VWAP策略以平均56.7%的概率戰(zhàn)勝了歷史VWAP策略；在策略的穩(wěn)健性檢驗(yàn)方面，將動(dòng)態(tài)VWAP策略的表現(xiàn)對(duì)日內(nèi)可能影響策略實(shí)施結(jié)果的若干股票特征進(jìn)行多元統(tǒng)計(jì)回歸發(fā)現(xiàn)，動(dòng)態(tài)VWAP策略不會(huì)由于日內(nèi)高頻數(shù)據(jù)特征的差別而產(chǎn)生“區(qū)別對(duì)待”，它具有較廣泛的適用性，盡管對(duì)于低換手率和高日均成交量的股票而言有更少的跟蹤誤差。 在動(dòng)態(tài)VWAP策略實(shí)現(xiàn)了對(duì)歷史VWAP算法的優(yōu)化之后，本文又將拆單之后的下單方式進(jìn)行了詳細(xì)的研究，提出了基于限價(jià)指令的最優(yōu)變現(xiàn)策略。目前國(guó)內(nèi)大部分對(duì)算法交易的研究是針對(duì)于市價(jià)的交易策略，，對(duì)限價(jià)的涉及較少，可能是由于指令簿的信息不全，而本文對(duì)成交概率進(jìn)行指數(shù)函數(shù)的假設(shè)后，通過(guò)推導(dǎo)給出了限價(jià)交易最優(yōu)變現(xiàn)報(bào)價(jià)策略的數(shù)值解，并進(jìn)行了數(shù)值模擬，利用蒙特卡洛方法描繪出了平均交易曲線。該方法還考慮了無(wú)法及時(shí)變現(xiàn)的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題，將其融入模型的限制條件中，并在適當(dāng)?shù)那闆r下將限價(jià)指令轉(zhuǎn)換為市價(jià)指令降低執(zhí)行風(fēng)險(xiǎn)。 總之，本文研究了集VWAP拆單和限價(jià)指令下單為一體的多步驟變現(xiàn)策略，利用中國(guó)證券市場(chǎng)的高頻數(shù)據(jù)，建模并實(shí)證，給出了一種適用于機(jī)構(gòu)投資者優(yōu)化的交易變現(xiàn)策略，這種策略的執(zhí)行可以避免大單對(duì)市場(chǎng)造成的價(jià)格波動(dòng)，對(duì)于降低市場(chǎng)沖擊成本，提高整個(gè)證券市場(chǎng)的流動(dòng)性具有重要意義。
[Abstract]:With the rise and development of algorithmic transactions, the research of algorithms has gradually become a hot research topic in finance. As the most basic algorithm trading strategy, VWAP (transaction volume weighted average price) has become one of the most widely used algorithms for institutional investors. According to the distribution of market turnover, the VWAP strategy can reduce the impact cost and reduce the execution cost by splitting the stock trading mother order into several sub-orders. The core of the .VWAP strategy, which is extremely important to institutional investors, is the prediction of intraday trading volume distribution, and its accuracy plays a key role in the execution of the strategy. Therefore, how to predict the intraday trading volume distribution more accurately is an important step to improve the performance of VWAP algorithm. At present, the existing VWAP algorithm in the market is based on the static historical VWAP method, and most of the research samples in the literature use low-frequency data. This paper will take the dynamic VWAP strategy as the research goal. On the basis of historical VWAP, using the instant information available in the market to dynamically modify the trading volume, taking the high-frequency data of trading volume between five minutes in a A-share market as a sample, the dynamic modeling is carried out. Taking the tracking error between the trading volume of VWAP strategy and the actual market trading volume as one of the measurement criteria, it is concluded that the dynamic VWAP strategy overcomes the historical VWAP strategy with an average probability of 56.7%, and the robustness of the strategy is tested. By applying the performance of dynamic VWAP strategy to a number of stock characteristics that may influence the implementation of the strategy, it is found that the dynamic VWAP strategy will not be "treated differently" because of the differences in high-frequency data features in the day. It has a wide range of applicability, although there are less tracking errors for stocks with low turnover and high daily turnover. After the dynamic VWAP strategy has realized the optimization of the historical VWAP algorithm, this paper makes a detailed study on the way of issuing orders after disassembly, and puts forward the optimal realization strategy based on the price limit order. At present, most of the research on algorithmic trading in China is aimed at the trading strategy of market price, but the limited price is less involved, which may be due to incomplete information in the instruction book. However, after the assumption of the exponential function of the transaction probability in this paper, In this paper, the numerical solution of the optimal realizable quotation strategy for the limited price trading is derived, and the numerical simulation is carried out, and the average transaction curve is described by using the Monte Carlo method. The method also considers the liquidity risk problem which can not be realized in time, and integrates it into the restrictive conditions of the model, and converts the price limit order into the market price order to reduce the execution risk under the appropriate circumstances. In a word, this paper studies a multi-step liquidity strategy which integrates VWAP disassembly and price limit orders. Using the high-frequency data of China's securities market, the paper presents a transaction liquidity strategy which is suitable for institutional investors to optimize, using the high-frequency data of China's securities market. The implementation of this strategy can avoid the price fluctuation caused by the large single market, and it is of great significance to reduce the impact cost of the market and improve the liquidity of the whole securities market.
【學(xué)位授予單位】：上海交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號(hào)】：F832.51;F224

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本文編號(hào)：1960811