基于交易量分解的VWAP算法交易策略的优化研究
发布时间：2022-12-04 01:20
近年来,金融市场上越来越多的交易机构应用各类算法交易策略来获得理想回报,交易量加权均价VWAP算法交易策略便是其中之一。传统的VWAP执行策略静态地运用以往数据来预测未来的交易量分布比例,执行效果差强人意。而本文应用交易量分解预测法、混频数据抽样法与乘积误差模型等理论方法将股票高频数据的日内交易量分解为日内周期成分、低频成分和日内非周期成分,之后再分别对这些乘积成分进行相应的预测工作得到各个成分的预测值,最后把各个成分的预测数值汇总得到最终的日内交易量预测值。然后在对日内交易量分布比例预测工作的基础上,本文构造了一个基于交易量分解的VWAP算法优化策略（VWAP＿opti交易策略）。本文实例分析部分利用中国A股市场上招商银行、中兴通讯和华泰证券等十只大盘权重股票的高频交易数据,所构建的VWAP＿opti优化策略的价格与市场实际的VWAP价格（基准VWAP＿real价格）之间偏差值,比TWAP策略以及传统的VWAP策略（VWAP＿trad策略）价格与市场实际的VWAP＿real价格偏差值的平均百分比绝对误差（MAPD）更小,说明相比于TWAP策略和传统的VWAP＿trad策略,本文的VW...
【文章页数】：58 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 选题背景与意义
1.1.1 选题背景
1.1.2 选题意义
1.2 本文的研究思路与研究内容
1.2.1 研究思路
1.2.2 研究内容
1.3 本文的研究方法
1.4 本文的技术路线
1.5 本文可能的创新点
第二章 文献综述及相关理论
2.1 文献综述
2.1.1 算法交易相关文献
2.1.2 交易量的研究现状
2.2 VWAP算法交易策略
2.2.1 VWAP价格
2.2.2 VWAP策略的原理
2.2.3 VWAP策略的执行
2.2.4 传统VWAP策略的不足
2.3 相关理论基础
2.3.1 交易量分解预测理论
2.3.2 混频数据抽样法
2.3.3 乘积误差模型
2.4 交易量预测跟踪市场VWAP
2.5 本章小结
第三章 基于交易量分解的VWAP优化策略的构建
3.1 VWAP优化策略预测建模分析
3.1.1 VWAP策略模型分析
3.1.2 基于交易量预测的VWAP优化策略设计
3.2 日内交易量因素分解建模
3.2.1 日内周期成分(?)_i的设定与计算
3.2.2 日内动态非周期成分g_(t,i)的设定与计算
3.2.3 低频成分τ_(t,i)的设定与计算
3.3 参数估计
3.4 本章小结
第四章 VWAP优化策略的实例验证分析
4.1 数据来源与分析
4.1.1 数据来源描述
4.1.2 日内交易量数据分析
4.2 VWAP交易策略的实例验证
4.2.1 数据的预处理
4.2.2 策略验证结果
4.2.3 验证结果分析
4.3 本章小结
第五章 全文总结与展望
5.1 全文总结
5.2 不足与展望
参考文献
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]Intraday Volume Percentages Forecasting Using a Dynamic SVM-Based Approach[J]. LIU Xiaotao,LAI Kin Keung. Journal of Systems Science ＆ Complexity. 2017(02)
[2]基于成交量分解模型的改进VWAP策略[J]. 夏晖,杨岑. 运筹与管理. 2017(02)
[3]基于动态交易量预测的VWAP算法交易卖出策略[J]. 姚海博,茹少峰,张文明. 运筹与管理. 2015(02)
[4]算法交易的市场影响研究[J]. 王宇超,李心丹,刘海飞. 管理科学学报. 2014(01)
[5]基于金融指标对中国GDP的混频预测分析[J]. 郑挺国,尚玉皇. 金融研究. 2013 (09)
[6]算法交易的兴起及最新研究进展[J]. 陈梦根. 证券市场导报. 2013(09)
[7]基于市场冲击成本与机会成本的算法交易策略[J]. 燕汝贞,李平,曾勇. 管理学报. 2012(07)
[8]算法交易及在中国资本市场的应用前景[J]. 刘逖,卢涛. 上海金融. 2012(01)
[9]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]. 方兆本,镇磊. 中国科学技术大学学报. 2011(09)
[10]中国宏观经济混频数据模型应用——基于MIDAS模型的实证研究[J]. 刘金全,刘汉,印重. 经济科学. 2010(05)
博士论文
[1]中国宏观经济混频数据模型的研究与应用[D]. 刘汉.吉林大学 2013
硕士论文
[1]基于机器学习方法的动态日内成交量比例预测的VWAP算法[D]. 张帅.山东大学 2019
[2]基于Gamma分布的VWAP算法研究及实证[D]. 马原.南京大学 2018
[3]基于适应性交易量预测的VWAP算法交易研究[D]. 黄盈.南京大学 2016
[4]基于模拟股票市场的算法交易执行成本和市场质量研究[D]. 张昶煜.南京大学 2011
本文编号：3707336
【文章页数】：58 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 选题背景与意义
1.1.1 选题背景
1.1.2 选题意义
1.2 本文的研究思路与研究内容
1.2.1 研究思路
1.2.2 研究内容
1.3 本文的研究方法
1.4 本文的技术路线
1.5 本文可能的创新点
第二章 文献综述及相关理论
2.1 文献综述
2.1.1 算法交易相关文献
2.1.2 交易量的研究现状
2.2 VWAP算法交易策略
2.2.1 VWAP价格
2.2.2 VWAP策略的原理
2.2.3 VWAP策略的执行
2.2.4 传统VWAP策略的不足
2.3 相关理论基础
2.3.1 交易量分解预测理论
2.3.2 混频数据抽样法
2.3.3 乘积误差模型
2.4 交易量预测跟踪市场VWAP
2.5 本章小结
第三章 基于交易量分解的VWAP优化策略的构建
3.1 VWAP优化策略预测建模分析
3.1.1 VWAP策略模型分析
3.1.2 基于交易量预测的VWAP优化策略设计
3.2 日内交易量因素分解建模
3.2.1 日内周期成分(?)_i的设定与计算
3.2.2 日内动态非周期成分g_(t,i)的设定与计算
3.2.3 低频成分τ_(t,i)的设定与计算
3.3 参数估计
3.4 本章小结
第四章 VWAP优化策略的实例验证分析
4.1 数据来源与分析
4.1.1 数据来源描述
4.1.2 日内交易量数据分析
4.2 VWAP交易策略的实例验证
4.2.1 数据的预处理
4.2.2 策略验证结果
4.2.3 验证结果分析
4.3 本章小结
第五章 全文总结与展望
5.1 全文总结
5.2 不足与展望
参考文献
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]Intraday Volume Percentages Forecasting Using a Dynamic SVM-Based Approach[J]. LIU Xiaotao,LAI Kin Keung. Journal of Systems Science ＆ Complexity. 2017(02)
[2]基于成交量分解模型的改进VWAP策略[J]. 夏晖,杨岑. 运筹与管理. 2017(02)
[3]基于动态交易量预测的VWAP算法交易卖出策略[J]. 姚海博,茹少峰,张文明. 运筹与管理. 2015(02)
[4]算法交易的市场影响研究[J]. 王宇超,李心丹,刘海飞. 管理科学学报. 2014(01)
[5]基于金融指标对中国GDP的混频预测分析[J]. 郑挺国,尚玉皇. 金融研究. 2013 (09)
[6]算法交易的兴起及最新研究进展[J]. 陈梦根. 证券市场导报. 2013(09)
[7]基于市场冲击成本与机会成本的算法交易策略[J]. 燕汝贞,李平,曾勇. 管理学报. 2012(07)
[8]算法交易及在中国资本市场的应用前景[J]. 刘逖,卢涛. 上海金融. 2012(01)
[9]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]. 方兆本,镇磊. 中国科学技术大学学报. 2011(09)
[10]中国宏观经济混频数据模型应用——基于MIDAS模型的实证研究[J]. 刘金全,刘汉,印重. 经济科学. 2010(05)
博士论文
[1]中国宏观经济混频数据模型的研究与应用[D]. 刘汉.吉林大学 2013
硕士论文
[1]基于机器学习方法的动态日内成交量比例预测的VWAP算法[D]. 张帅.山东大学 2019
[2]基于Gamma分布的VWAP算法研究及实证[D]. 马原.南京大学 2018
[3]基于适应性交易量预测的VWAP算法交易研究[D]. 黄盈.南京大学 2016
[4]基于模拟股票市场的算法交易执行成本和市场质量研究[D]. 张昶煜.南京大学 2011
本文编号：3707336
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