基于做市商模型下的最优算法交易策略与实证分析

论文摘要

随着金融市场的成熟化发展,电子交易系统和通信技术的快速发展,人工下单的交易方式逐渐被程序化交易替代。广大投资者之所以信赖程序化交易,是因为其能够提供迅速的计算效率和较为精准的计算结果。而随着投资者对风险关注程度的提高,以及风险分散理念不断的发展,程序化交易的地位变得越来越重要,它已经逐步发展成为市场中不可或缺的组成部分。算法交易是程序化交易的一个较为重要的组成部分,它是指在无人工干涉的情况下,事先设定好交易策略来指导订单的交易时机、价格和数量,并根据行情的变化自动调控指令。算法交易当前发展为投资者经常使用的方法之一,主要特点是能够快速有效地降低交易成本,控制市场冲击成本以及隐藏交易意图,并提高订单执行效率。在证券市场上机构投资者在进行大额订单的证券交易时,由于证券流动性有限,投资者一次成交的话会产生巨大的冲击成本,使得证券价格向不利方向变动,而如果将大额订单分割得非常小,不仅会增加相应的交易时间,而且会导致价格波动的可能性变得更大。正是基于这一问题,本文提出了基于做市商模型下的最优算法交易策略。在算法的具体实施过程中,在传统的算法交易基础上进行了一定的创新:将高频交易与算法交易相结合,提出在高频交易做市策略的模型框架下只考虑限价卖单和市价卖单的情况。在最大化财富的目标下,设定目标值函数,利用动态规划原理推出拟变分不等式,并通过有限差分法进行求解。根据策略求解的结果对交易中每个时间点不同存货、不同深度和不同价差情况的下单策略A=(αmafke,αtafke)进行指导,其中随机控制αmake指导限价单、脉冲控制αtake指导市价单,最终给出最优算法交易策略。根据构建的最优算法交易策略,利用2018年三个不同市场中活跃品种的高频数据,进行了算法的实证分析。在完成大额订单交易的基础上根据交易日结束时财富值的比较,证实了提出的基于做市商模型下的最优算法交易策略能够提高订单执行的效率,降低市场的冲击成本,比VWAP、TWAP等常见的算法交易策略更有效。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
•   1.1 研究背景及意义
•     1.1.1 研究背景
•     1.1.2 研究意义
•   1.2 国内外现状及分析
•   1.3 研究内容与创新点
• 第2章 文章综述及相关理论
•   2.1 算法交易
•     2.1.1 算法交易的概念及发展历程
•     2.1.2 算法交易的类型
•   2.2 常见算法交易策略
•   2.3 高频交易做市商策略
•   2.4 本章小结
• 第3章 模型及分析
•   3.1 问题描述
•   3.2 基于做市模型下的算法交易模型
•   3.3 最优算法交易模型及其数值解
•     3.3.1 最优算法交易模型
•     3.3.2 数值解有限差分方法
•   3.4 本章小结
• 第4章 参数估计与实证分析
•   4.1 参数估计
•     4.1.1 数据选取
•     4.1.2 参数估计方法和示例
•   4.2 策略求解
•   4.3 本章小结
• 第5章 总结与展望
•   5.1 本文总结
•   5.2 研究展望
• 参考文献
• 致谢
• 附录A
• 附录B
• 学位论文评阅及答辩情况表

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 李正伟

导师: 吴臻

关键词: 程序化交易,算法交易,做市模型,随机控制,有限差分

来源: 山东大学

年度: 2019

分类: 基础科学,经济与管理科学

专业: 数学,宏观经济管理与可持续发展,金融,证券,投资

单位: 山东大学

分类号: F832.51;F224

总页数: 63

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