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识别风险,发现价值 第 3 页
一、算法交易概述
在金融市场中对股票、期货等金融产品进行交易,当交易规模很大时,容易带来
较大的冲击成本。算法交易是实现对大规模母单进行拆分,并对拆分后的子单进行定
时、定量交易的一种程序化交易方式。算法交易通过事先设定好的策略,由投资者编
制完成相关的计算机自动化交易程序,并通过连接交易系统接口,利用计算机实现大
规模交易的拆分、报价、下单、撤单等一系列动作,并在交易后对已完成的交易进行
分析和评估,从反馈中进一步修正算法模型。
算法交易产生的根本目的,在于其可以减小市场摩擦,有效降低交易中的冲击成
本,从而使得整个交易可以以最优价格完成。同时,算法交易可以在降低人力成本的
同时,通过自动化下单的方式,有效提高交易的执行效率。另外,针对大规模交易,
算法交易可以通过一些策略有效隐藏交易行为,从而避免竞争对手根据自己的“套路”
出牌。
目前,国内外使用算法交易的投资者主要是各类机构投资者,包括基金公司、保
险公司、养老金、投资银行以及各类资产管理机构。由于国内证券市场起步较晚,算
法交易还没有大规模普及,但在海外发达金融市场,算法交易已成为一种成熟的证券
交易模式。
算法交易的基本流程包括算法模型(策略)研究、交易系统的设计与开发、交易
的执行、交易后分析等。在本篇报告中,我们主要对几类传统的算法模型(策略)进
行研究,包括 TWAP(Time Weighted Average Price)策略、VWAP(Volume Weighted
Average Price)策略,以及 MVWAP(Modified Volume Weighted Average Price)策
略,并着重对策略中的一些细节进行思考与分析,特别对实际操作中可能遇到的几类
参数进行了实证研究。
二、传统算法交易策略介绍
(一)TWAP策略
TWAP(Time Weighted Average Price),时间加权平均价格算法,是一种最简单
的传统算法交易策略。该模型将交易时间进行均匀分割,并在每个分割节点上将拆分
的订单进行提交。例如,可以将某个交易日的交易时间平均分为 N 段,TWAP 策略会将
该交易日需要执行的订单均匀分配在这 N 个时间段上去执行,从而使得交易均价跟踪
TWAP
(1)
TWAP 策略设计的目的是在使交易对市场影响最小化的同时提供一个较低的平均成
交价格,从而达到减小交易成本的目的。在分时成交量无法准确估计的情况下,该模
型可以较好地实现算法交易的基本目的。但是使用 TWAP 过程中的一个问题是,在订单