基于适应性交易量预测的VWAP算法交易研究

发布时间：2017-03-20 18:09

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【摘要】：程序化交易是现代科技进步、计算机改变人类生活的产物。算法交易是为程序化交易的重要子集,其中又以VWAP算法为应用最广泛、最成熟的算法之一。VWAP的核心思想是将大额订单拆分为多份小额订单,并在设定的时间段内分别下单以减少大单对市场的冲击成本,因此对于交易量的预测准确是算法交易是否能够成功的重中之重。本文将围绕着这一核心,提出以迭代为主要方法的适应性改进模型,用于预测市场交易量分布情况。本文首先就算法交易相关历史与文献进行了回顾。该部分为绪论、文献综述和相关理论和研究方法。内容上主要回顾了算法交易的起源、发展以及在国内外市场内的应用现状,肯定了研究算法交易的现实意义,以及与交易量相关的重要文献以及算法交易领域的经典文献。而后文章通过数学建模对传统的交易量分布预测方法进行改进,文章在静态算法的基础上建立数学模型,并规定了市场信息的度量法则,将市场信息嵌入数学模型之中,运用迭代方法对历史算数平均法作出了调整。模型的核心因子是市场信息获取范围的大小和模型对信息的调整程度。建模完成之后,本文通过实证检验探究模型的有效性及其特征,该部分主要分为三个子部分。第一个子部分检验了文章规定的两种信号的预测准确度,以及不同信号之下的VWAP执行结果改进程度,结果显示两种信号下,改进模型均优于传统算法；第二个子部分就市场信息获取范围和模型对信息的调整程度进行了敏感度分析,得到A股股票相对信息调整因子更加敏感,而对市场信息获取程度相对低敏的结果;第三个子部分将标的按照自由流通市值大小分为四个组别,在每个组别中重复试验,以验证文章模型在不同市值之下是否具有改良鲁棒性,得到的结果是,四组中有三组显著优于传统算法。最后就文章总结和未来进一步研究方向探讨。文章的大部分结果均呈正面,但仍留有部分问题尚待未来进一步讨论。
【关键词】：算法交易 交易量分布 VWAR
【学位授予单位】：南京大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F224;F832.51
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第一章 引言11-16
• 1.1 研究背景11-13
• 1.1.1 算法交易和VWAP策略的兴起11-12
• 1.1.2 国内算法交易现状12
• 1.1.3 算法交易理论的演进12-13
• 1.1.4 VWAP策略的主要思想13
• 1.2 论文思路和研究架构13-14
• 1.3 本文的创新点14-16
• 第二章 文献综述与相关理论16-31
• 2.1 文献综述16-19
• 2.1.1. 交易量相关文献16-17
• 2.1.2. 静态VWAP算法17-18
• 2.1.3. 动态VWAP算法18-19
• 2.2. 相关理论和研究方法19-30
• 2.2.1. 交易量分解预测理论19-22
• 2.2.2. 市场冲击成本理论22-26
• 2.2.3. 计量方法：偏最小二乘回归法26-30
• 2.3. 本章小结30-31
• 第三章 模型31-40
• 3.1. 交易定义与静态策略31-35
• 3.1.1. 交易相关基本定义31-33
• 3.1.2 静态执行策略33-35
• 3.2. 动态执行策略35-39
• 3.3 本章小结39-40
• 第四章 实证检验40-57
• 4.1 数据来源与阐述40-41
• 4.2 绘制机会域41-43
• 4.3 前向信号与后向信号43-47
• 4.4 VWAP算法的改进47-56
• 4.4.1 以上海机场为实验对象的改进47-50
• 4.4.2 α与δ对结果的影响50-53
• 4.4.3 不同市值组合下的鲁棒性检验53-56
• 4.5 本章小结56-57
• 第五章 全文总结与未来展望57-59
• 5.1 文章总结57-58
• 5.2 文章的不足和未来展望58-59
• 参考文献59-63
• 致谢63-64

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前5条

1 姚海博;茹少峰;张文明;;基于动态交易量预测的VWAP算法交易卖出策略[J];运筹与管理;2015年02期

2 周仁才;陈晓雯;;基于瞬时交易量及收益率动态调整的交易量加权平均价格策略[J];上海交通大学学报;2013年03期

3 方兆本;镇磊;;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[J];中国科学技术大学学报;2011年09期

4 李晔;;基于VWAP基准的中国股市日内交易量的分解与建模研究[J];北京理工大学学报(社会科学版);2008年06期

5 Lean YU;Kin Keung LAI;;FORECASTING CHINA'S FOREIGN TRADE VOLUME WITH A KERNEL-BASED HYBRID ECONOMETRIC-AI ENSEMBLE LEARNING APPROACH[J];Journal of Systems Science and Complexity;2008年01期

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本文编号：258224