算法交易、价差交易与风险控制算法交易.ppt
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1、算法交易算法交易(2)市场冲击模型市场冲击模型1 业界标准模型对股票市场冲击的直接估计(Almgren,Robert F,Chee Thum,Emmanuel Hauptmann 及 Hong Li(2005)证券交易最佳执行方案(Almgren,Robert F 及 Neil A。Chriss(2000)书目:交易最优策略(Kissell,Robert 及 Morton Glantz(2003)23目录第第1节节引言引言第第2节节理论模型理论模型第第3节节数据数据第第4节节单一仓位的最优交易时间单一仓位的最优交易时间第第5节节示例示例第第6节节总结总结第第7节节 公式详尽推导公式详尽推导参考
2、文献参考文献第第1节节 引言引言引进了持久/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第第2节节 理论模型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: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
3、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。0,1,n 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=1)减小,所以E(IS)为T的递减函数已知:SD(IS)显然为T的递增函数,但以非线性的方式递增所
4、以,E(IS)+SD(IS)将显示出U 形曲线,最佳T*将与其底部对应(最小)其一阶条件如下:25第五节:示例请看香港股票16IS策略下一张幻灯片显示了在X/ADV=20%和=0.001条件下,E(IS)+*SD(IS)的曲线图:ADV6,413,792BTR2。53日成交量日成交量0.26%差幅9。63 bps年度性波动年度性波动14。14%26VWAP(X/ADV=20%,=0.005):T*=0.0818(交易时间交易时间),E(IS)=0.0513 bps,SD(IS)=2。3341 bps27IS(X/ADV=20%,=0.001):T*=0.109(交易时间交易时间),E(IS)=
5、0.054 bps,SD(IS)=2。698 bps28ILWV(X/ADV=20%,=0.001):T*=0.4864(交易时间交易时间),E(IS)=0.0762 bps,SD(IS)=5。6934 bps29CLOSE(X/ADV=20%,=0.1):T*=0.0086(交易时间交易时间),E(IS)=0.2434 bps,SD(IS)=0.7568 bps30VWAP 策略:AggresivenessT*(Volume Time)Risk(bps)Impact(bps)0.001Most Passive0.24644。05200.04680.005Passive0.08182。3341
6、0.05130.01Nornal0.03621。55290.05690.1Aggressive0.00130.29320.09401Most Aggressive0.00010.06640.149731IS策略:AggresivenessT*(Volume Time)Risk(bps)Impact(bps)0.001Most Passive0.10922。69760.05430.005Passive0.05431。90140.05650.01Nornal0.02901。38960.06020.1Aggressive0.00130.29180.09421Most Aggressive0.0001
7、0.06640.149732ILWV策略:AggresivenessT*(Volume Time)Impact(bps)Risk(bps)0.001Most Passive0.48640.07625。69340.005Passive0.18210.08213。48310.01Nornal0.08450.09002。37270.1Aggressive0.00320.14700.45881Most Aggressive0.00010.24980.084433Close策略AggresivenessT*(Volume Time)Risk(bps)Impact(bps)0.001Most Passiv
8、e1。00008。16300.13210.005Passive0.44015。41520.13980.01Nornal0.21643。79750.15150.1Aggressive0.00860.75680.24341Most Aggressive0.00020.12820.424334通过各种策略、各种激进程度的冲击和风险的最优化组合,可以绘出ETF带。35第第6节节 总结总结采用虚拟变量,针对不同策略的综合模型已被开发。采用实例展示相关建模结果及模型的实用性 建模结果可完善现有算法及最终交易绩效我们模型可以找到其主要用途之一的交易前系统现在可以正式开发了36第7节:公式详尽推导求K=J-I
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