算法交易与程序化交易:VWAP策略模拟效果及未来扩展
实践中投资者广泛采用VWAP(交易量加权的平均价格VolumeWeight Average Price,VWAP)为基准来控制成交价格与市场价格之间的差异,并以此来控制清算风险。虽然VWAP 策略从理论分析上并不是一种最优策略,但是由于其采用了更加精准的价格与交易量的计量与预测方法,并且摆脱了冲击函数的度量问题,因此获得了广泛的应用性。
本报告采用历史高频数据,对VWAP 策略进行了实证研究,得出了相对满意的结果,并对后续VWAP 的进一步扩展进行了展望。
本报告采用两种方法实行VWAP下单策略:1、 按照历史高频计算各个周期的交易量分布函数——>将需要执行的订单按照交易量分布函数中各个周期分别执行;(没有反馈)2、 按照历史高频计算各个周期的交易量分布函数——>按照当日已经发生的交易量预测全天交易量——>分配各个剩余周期的订单数量(循环最后两步直至订单执行完毕);(使用反馈)初步研究结果表明:1、 使用VWAP策略时,大盘股的效果要好于小盘股,这是由于流动性的差异造成的;2、 以1分钟为执行周期,其VWAP效果要好于以5分钟为周期的执行效果。后续在超高频数据方面进行扩展是可行的;3、 策略2的效果显著优于策略1,这说明使用反馈机制的VWAP优于不使用反馈机制的VWAP。同样的,后续在反馈机制方面进一步深入是值得的。
4、 未来日内交易量的估计值对最终订单执行的VWAP效果有极大的影响,因此对日内交易量分布进行较为准确的估计是无法回避的话题,后续可以在实盘测试的基础上,发展非参数估计方法、时间序列估计方法,以便对日内交易量的分布作出较为准确的估计。
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