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基于非对称效应ACD模型和分时VWAP算法对A股市场算法交易的量化分析研究

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中国科学技术大学学报 2011年第9期41卷 753-759页

作者：方兆本镇磊中国科学技术大学统计与金融系安徽合肥230026

目前算法交易在国际证券市场上已经成为最重要的交易方式之一,我国A股市场的算法交易尚处于起步阶段,但考虑到A股市场目前的实际情况和股指期货的推出,对于算法交易的需求日趋明显.基于此利用高频数据处理方法提出了一种适合A股市场交... 详细信息

目前算法交易在国际证券市场上已经成为最重要的交易方式之一,我国A股市场的算法交易尚处于起步阶段,但考虑到A股市场目前的实际情况和股指期货的推出,对于算法交易的需求日趋明显.基于此利用高频数据处理方法提出了一种适合A股市场交易规则的交易算法,首先提出一种考虑非对称效应的ACD模型来选择交易时点,然后利用一种分时的VWAP算法来决定委托量,最后利用股票价格波动预测来修正交易量和委托价格.基于A股股票的实证研究表明这种交易策略不但能获得高于市场均价的价格,同时也优于常规的算法交易算法.

关键词：股价预测算法交易交易量加权平均价格自回归条件久期模型

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简单ACD模型的M估计

应用数学学报 2014年第5期37卷 926-945页

作者：黄意球徐飏王艳中国科学院数学与系统科学研究院北京100190 中国科学院大学数学科学学院北京100049

文献中往往采用极大似然估计或伪极大似然估计来估计自回归条件久期模型,但是这两种方法在样本存在异常点或者残差厚尾分布是存在很大偏差.本文研究简单自回归条件就其模型的稳健估计,在一定条件下的得到了稳健估计的强相合性和渐进正态... 详细信息

文献中往往采用极大似然估计或伪极大似然估计来估计自回归条件久期模型,但是这两种方法在样本存在异常点或者残差厚尾分布是存在很大偏差.本文研究简单自回归条件就其模型的稳健估计,在一定条件下的得到了稳健估计的强相合性和渐进正态性.文章模拟结果表明:若样本没有异常点且残差不服从厚尾分布,则伪极大似然估计比稳健估计稍好;若样本服从厚尾分布或者存在异常点,则稳健估计更合适.由于高频数据往往存在异常样本且残差服从厚尾分布,因此实际处理时稳健估计是比伪极大似然估计更稳妥的一种选择.

关键词：自回归条件久期模型伪极大似然估计最小一乘估计稳健估计

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中国股票市场价格久期研究

中国股票市场价格久期研究

作者：赵枫安徽大学

学位级别：硕士

中国股票市场的交易非常活跃,每天会产生大量的金融数据,人们利用收集到的各种不同的数据从不同的方面来对市场进行解读,其中利用高频金融数据来对市场进行解读成为最新的研究探索方向。过去由于计算机技术以及计量理论的制约,人们将高... 详细信息

中国股票市场的交易非常活跃,每天会产生大量的金融数据,人们利用收集到的各种不同的数据从不同的方面来对市场进行解读,其中利用高频金融数据来对市场进行解读成为最新的研究探索方向。过去由于计算机技术以及计量理论的制约,人们将高频数据简单的理解为不相关的“白噪声”,没有研究的价值和意义,但是随着计算机技术以及计量理论的飞速发展,基于高频数据来对金融市场进行研究在工具和方法上都变得可能。由于高频数据的采集频率极高,具有独特的统计性质,这种独特的统计性质引起了经济学家的关注,此外高频数据会越来越受到经济学家关注的另一个重要原因是高频金融数据的研究对人们进一步的理解市场微观结构理论具有很大的帮助,实际上市场微观结构理论正是随着对高频数据认识的逐步深化而发展起来的。市场微观结构理论的研究对象是在确定的市场微观结构下资产交易的过程和结果,它分析特定的市场微观结构如何影响价格的形成过程。通过对市场微观结构的研究,我们不仅能够懂得不同的市场微观结构是如何影响价格形成的,而且能够明白为什么价格显示了特殊的时间序列特性。简言之,市场微观结构理论是对价格和市场行为的阐释,其研究成果可用于市场交易规则的制定、新交易机制的设计和建立。随着人们对市场微观结构研究的逐步深入,很多传统的理论受到挑战,例如传统的经济理论所认为的价格变化服从鞅过程的假设就随着市场微观结构理论的发展而越来越受到人们的质疑。针对资产交易价格久期的研究由于包含着关于市场交易强度和流动性方面的重要信息而具有重要的研究意义。本文采用定性分析与实证研究相结合的研究方法,定性分析采用的是Easley和O’Hara模型,该模型是一种简洁而有力的描述价格久期特征的方法,他们将树模型和知情交易概率结合在一起,既有坚实的经济理论基础,又有很强的实用性。尽管后来越来越多的文章发现他们的结论并不是非常稳健,原因之一就是他们的模型对于做市行为有太多的规定,但他们的模型今天仍然被大量论文所采用,主要就是因为模型浅显易懂,结论简洁有力。但原模型是建立在美国的做市商交易制度上的,本文针对中国股票市场的实际对原模型进行了拓展,并利用拓展后的模型对中国股票市场价格久期的特征进行了推导。实证研究本文采用的是针对高频金融时间序列的自回归条件久期模型（ACD模型）,在应用该模型之前本文对模型进行了简单的推导,然后利用该模型对股票价格久期数据进行价格久期建模,以描述股票价格久期的特点及其动态过程。本文选取了深圳证券交易所和上海证券交易所交易的5只股票2011年8月1日至11月1日共61个交易日的高频交易数据,对其进行了自回归久期模型拟合和高频数据统计分析,结果显示股票价格久期序列存在着负的序列相关性以及U型的日内效应,且ACD模型对股票交易所股票价格久期序列有很好的解释能力,此外由于ACD模型有很好的设定灵活性,这一点更有利于刻画股票价格久期序列的动态模式,实证结论显示中国股票市场的价格久期存在较强的聚集效应。通过对交易久期问题的解释分析,可以加深对中国股票交易市场的信息传递、交易频率、风险以及流动性等问题的理解,加深对股票交易市场微观结构的理解,并为股票市场交易者的投资决策提供有效信息。

关键词：股票市场价格久期自回归条件久期模型

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基于并行处理技术的期货市场微观结构研究

基于并行处理技术的期货市场微观结构研究

作者：张磊复旦大学

学位级别：硕士

市场微观结构理论是近二十年来发展最快的金融领域之一。本文属于市场微观结构的研究范畴,文章从市场机制、投资者行为和市场质量的角度讨论了中国期货市场微观结构。期货市场机制分析比较了做市商机制和竞价机制的优劣,介绍了中国期货... 详细信息

市场微观结构理论是近二十年来发展最快的金融领域之一。本文属于市场微观结构的研究范畴,文章从市场机制、投资者行为和市场质量的角度讨论了中国期货市场微观结构。期货市场机制分析比较了做市商机制和竞价机制的优劣,介绍了中国期货市场风险管理制度;期货投资者行为分析了中国期货市场投资者结构,认为个人投资者比重过高导致了市场的投机性。针对采用高频数据实证研究市场微观结构中的问题,提出采用机群并行处理技术解决计算机处理能力瓶颈,首次详细介绍了并行处理的技术方法。实证研究上,应用计算机群并行处理分析了棉花、沪铜、沪锌和黄金期货的“日历效应”,指出期货价格波动、价差等指标日内呈“L”型波动,并提出“L”型波动源于日间数据量和日内数据量之间的差距;针对分笔数据研究中样本时间间隔不等问题,采用自回归条件久期模型(ACD)分析了棉花期货合约交易集聚性问题,证实期货交易的集聚性,回归结果显示期货交易久期受一阶滞后项影响,比较了EACD和WACD模型的估计结果,认为在本次实证中EACD和WACD模型没有显示出明显的估计效果差异。最后,以微观结构研究和高频数据研究的商业层面应用为出发点,探讨了高频自动交易在中国的发展。

关键词：并行处理高频数据日历效应自回归条件久期模型高频自动交易

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基于估计函数理论时间久期模型的研究综述

基于估计函数理论时间久期模型的研究综述

作者：王文多东北电力大学

学位级别：硕士

高频数据分析对金融市场评估具有重要参考价值,可以帮助投资者及投资机构对金融市场进行有效判断。时间久期作为现代金融市场中产生的变量,具有高频数据的特征,能够描绘交易者行为和交易事件发生的动态变化。自回归条件久期（ACD）模型... 详细信息

高频数据分析对金融市场评估具有重要参考价值,可以帮助投资者及投资机构对金融市场进行有效判断。时间久期作为现代金融市场中产生的变量,具有高频数据的特征,能够描绘交易者行为和交易事件发生的动态变化。自回归条件久期（ACD）模型是根据时间久期变量的特征建立起来的模型,针对时间久期及其条件期望进行建模,借鉴Garch模型的思想,建立线性回归模型,拓展了传统计量经济模型以固定时间间隔为基础的限制,为高频数据及超高频数据分析扩展了新思路。目前,ACD模型及其拓展形式已经成为了金融市场分析的重要工具之一,受到广大学者的广泛关注,对该模型的整理和研究具有重要的意义。本文主要回顾了关于时间久期模型的研究进展情况。对时间久期模型的研究情况进行梳理和总结,整理ACD模型及其拓展模型的主要类型,介绍了比较传统的模型构造方法,分析了几类时间久期模型拓展模型的主要特点。同时,本文梳理总结了估计函数理论（EF）的研究现状,考虑估计函数理论的优点,应用估计函数方法对时间久期模型的参数进行估计。通过理论证明,说明利用估计函数理论对时间久期模型的参数估计是有效的。时间久期模型主要以条件自回归模型为主,该模型总体发展为三个阶段,即线性ACD模型、非线性ACD模型以及半参数和非参数ACD模型。不同阶段模型表现不同的特点,本文对具有代表性的模型形式进行阐述。通过大量文献的实证研究表明,ACD模型及其拓展形式对于国内外金融领域以及部分其他领域具有极好的适用性。同时,通过介绍了EF方法与其最重要的拓展形式,即联合估计函数（CEF）的基本内容,发现CEF方法能够得到略优于伪极大似然估计量,且适用性强,适合大部分久期模型和时间序列模型。

关键词：高频数据时间久期自回归条件久期模型估计函数联合估计函数

基于ACD模型的沪深300股指期货交易策略实证研究

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基于ACD模型的沪深300股指期货交易策略实证研究

作者：余卫康南开大学

学位级别：硕士

由于诸多对冲工具的诞生,2015年中国正式步入对冲基金时代。在国内,越来越多的专业投资者采用量化投资的方式来研究股指期货等交易品种。在市场微观结构研究领域,自回归条件久期模型逐渐被广大研究者所采用。在实证中,自回归条件久期模... 详细信息

由于诸多对冲工具的诞生,2015年中国正式步入对冲基金时代。在国内,越来越多的专业投资者采用量化投资的方式来研究股指期货等交易品种。在市场微观结构研究领域,自回归条件久期模型逐渐被广大研究者所采用。在实证中,自回归条件久期模型对市场信息的时间规律具有一定的预测作用。在本文中,自回归条件久期模型在股指期货市场上的实证分析也表明股指期货上存在着信息不对称的现象。通过对自回归条件久期模型的实证分析,我们设计了沪深300股指期货的交易策略。本文采用2014年12月份不同数据间隔的股指期货数据,设计了两交易策略：一是国内较为成熟的统计套利策略;另外一个是基于自回归条件久期的交易策略。实证表明,统计套利策略在1分钟上表现良好,收益风险比是4.49。而基于自回归条件久期的交易策略在秒级别的数据上表现良好,收益风险比是4.28。通过对比,我们认为在股指期货波段行情下,自回归条件久期模型可以用来设计成股指期货交易策略。

关键词：自回归条件久期模型市场微观结构股指期货交易策略

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中国债券市场价格久期研究

中国债券市场价格久期研究

作者：崔頔清华大学

学位级别：硕士

债券市场作为国家货币政策的重要载体是金融市场的重要组成部分。不同于其他国家的柜台交易方式,中国债券交易所市场采用电子撮合方式,减少交易成本的同时还可以提供含有更多市场信息的高频债券交易数据,具有一定的研究意义。而作为金... 详细信息

债券市场作为国家货币政策的重要载体是金融市场的重要组成部分。不同于其他国家的柜台交易方式,中国债券交易所市场采用电子撮合方式,减少交易成本的同时还可以提供含有更多市场信息的高频债券交易数据,具有一定的研究意义。而作为金融市场研究的新领域,高频数据下随机久期的刻画与研究也因其包含着强度和流动性等交易信息而具有着重要的经济学意义。本文的研究内容是采用高频金融时间序列和自回归久期模型(ACD模型)计量方法,对国内上海证券交易所债券高频数据进行价格久期建模,以描述与探讨债券价格久期的动态过程及其特点。本文选取了上海证券交易所2003年的全年交易数据,对7只债券进行了高频数据统计和自回归久期模型拟合分析,结果显示上海证券交易所债券价格久期数据存在着倒U型的日内效应以及序列相关性,且ACD模型对交易所债券价格久期序列有一定的解释能力,并能够通过模型的灵活设定刻画出债券价格久期序列的动态模式,即部分债券价格久期存在着较强的聚集效应,而部分债券价格久期则并没有显著的聚集效应,债券市场由于风险函数单调递减将呈现出价格变化逐渐活跃的趋势,这与股票市场聚集效应普遍存在且危险函数单调递增的结果存在差别。

关键词：高频数据债券市场价格久期自回归条件久期模型