【摘 要】
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计算机科学技术的发展给金融市场的交易手段带来了巨大变革,而算法交易作为程序化交易的重要组成部分被越来越多的机构投资者所重视,其中以获取市场均价为目的的VWAP算法应用最为广泛。VWAP算法的核心思想是通过将大额母订单按照一定规则拆分成多个小额子订单,并在设定的时间片段中分别下单以隐藏大额交易并减少交易过程中的市场冲击成本。其中对VWAP策略日内交易量分布的预测是策略构造的核心,预测效果直接影响VW
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计算机科学技术的发展给金融市场的交易手段带来了巨大变革,而算法交易作为程序化交易的重要组成部分被越来越多的机构投资者所重视,其中以获取市场均价为目的的VWAP算法应用最为广泛。VWAP算法的核心思想是通过将大额母订单按照一定规则拆分成多个小额子订单,并在设定的时间片段中分别下单以隐藏大额交易并减少交易过程中的市场冲击成本。其中对VWAP策略日内交易量分布的预测是策略构造的核心,预测效果直接影响VWAP策略的执行效果。传统的VWAP策略往往采用静态的历史均值预测法预测其日内交易量分布,仅仅考虑历史数据而没有加入实时交易的数据,其预测结果效果较差,故改进的重点为用高频数据对交易量分布进行动态预测。本文以静态VWAP策略为基础,引入支持向量机用机器学习的方法构造动态模型对市场交易量进行预测,并利用A股市场上的高频数据进行实证检验,对投资者具有一定的参考价值。本文在结构上分为四个部分:第一部分为算法交易相关历史与文献回顾:主要介绍了算法交易的定义、发展和在我国的应用情况,重点介绍了静态VWAP策略及其改进策略,引出交易量相关理论和支持向量机为接下来的建模做铺垫;第二部分为数学建模:本文在静态VWAP基础上构造了动态迭代预测模型,并用支持向量机对日内交易量和价格情况进行回归预测,通过市场信号和调整因子控制每个时间段内的交易量以达到优化VWAP策略的目的;第三部分为实证检验:首先我们选取了上海证券交易所大盘股从2016年1月到2017年4月份的高频数据作为实验样本,用ARMA等模型和基于支持向量机的静态预测模型分别预测其日内交易量的分布并进行比较,得到了后者预测效果较好的结果;然后将预测结果作为初始交易曲线代入动态预测模型,调整动态模型中的市场信号和调整因子使模型最优化;最后我们用改进过的动态VWAP策略进行模拟交易,详细测评了该模型在A股市场的运行情况。第四部分为文章总结:总结了本文所做的工作,说明了模型构建和实证中存在的一些问题并指出对于动态交易量预测模型未来改进的方向。
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