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高频交易策略

2017-12-01 15:53 来源:未知 作者: admin
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   高频交易的基础是其策略模型,现在实施的高频交易策略主要分成四种,分别是基于市场微观结构的存货模型与信息模型,基于事件套利原理的事件套利策略,以及基于统计套利的高频统计套利。
1.基于市场微观结构的策略模型
   市场微观结构是研究价格形成过程的学科,而基于市场微观结构的交易是高频交易的核心。基于市场微观结构的交易就是通过报价流获取信息,通过这些信息获得信息优势,通过交易从中获利。市场微观结构下的交易持仓时间为秒级到小时级不等。而如何确定最佳交易时间则取决于交易成本,如果单笔持仓盈利无法覆盖其交易成本,则需要延长其交易持仓时间从而扩大单笔持仓盈利。一种交易是否可行就取决于持仓盈利是否超过交易成本。市场微观结构中有两种基本模型:存货模型与信息模型。两者均是解释在微观状态下的市场价格形成过程的。不同的是:信息模型所解释的是市场消息公布后,信息反映到价格中这一过程,其基本理论是含有信息的委托单流导致了价格的变动;存货模型解释了没有消息公布时短期价格的形成机制,存货模型所关注的不再是委托单流中所包含的信息,而是委托单流的变化事件。
2.事件套利
   这类利用消息公布前后的市场运动进行交易的高频策略称为事件套利。事件套利是指一类利用市场对事件的反应进行交易的交易策略。那么什么是所关注的事件呢?一切可能影响市场价格的新闻均可以看作是事件,包括宏观经济数据的公布,行业相关数据的公布,或者是与行业相关的信息的发布,还包括公司信息的发布,如分红、盈余公告、定向增发等信息的发布。重要的是所关注的事件会重复地对所感兴趣的证券产生影响,如央行的宏观经济调控货币政策就是一类持续的并且有利可图的套利事件。事件套利的核心目的是在一定的时间窗口内利用事件的发布获取超额收益,这就要求事件套利策略在每个事件发生的时间窗口内建立能够产生持续盈利的投资组合。时间窗口的起点始于事件发生前,而时间窗口的终点位于事件发生后的一段时间内。事件的发生,如宏观数据的发布,是预先明确知道公布时间的,所以时间窗口也是预先建立好的,在开始时建仓,在结束时平仓。时间窗口的建立为事件套利明确了实施时间区间,而实施的频率是不定的,可以是秒级的持仓时间,也可以是小时级的持仓时间,其共同的目的是以较小的风险产生稳定的收益。一般而言,交易收益取决于交易者对事件的反应速度,反应速度快,策略抓住事件公布后价格向均衡价格调整所产生的一波价格变动的可能性越大。因此,事件套利适合于高频交易,高频交易中持仓时间短、交易频率高的特点可以产生更加稳定的收益。大部分事件套利策略的开发步骤为:对每一类事件,确定事件窗口;对事件前后的历史价格进行统计分析;根据历史上事件前后的价格变化对预期价格反应进行估计。
3.高频统计套利模型
   统计套利于20世纪90年代开始盛行起来,有一批“火箭科学家”研发运作,创造了两位数的持续受益。2007年之前,大量统计套利者利用统计套利方法创造的超额受益使得统计套利开始作为一门技术流行开来。但是在2007—2008年的金融危机中,统计套利者又损失惨重,甚至有人指出统计套利是金融危机中市场不稳定的主要原因,也有人预言,统计套利已经无法再进行下去了。统计套利的核心在于对历史数据,以及关联数据之间的数据挖掘。数据挖掘的第一步第一步是对历史数据进行统计分析,从中寻找普遍的统计关系。这种统计关系需要存在于两种证券之间,或者同一证券的不同时期。统计套利者在找到这样的统计关系之后,要通过统计分析得到这种统计关系的统计置信度,90%是统计套利者可以接受的低置信值。统计套利者在找到这样的统计关系之后就可以实施统计套利模型。其基本思想为:如果某一时期的统计关系被违反,那么它将会均值回归,回到它的历史均衡水平。统计套利者普遍认为这一思想源于Fama的有效市场假说。模型的实施策略是,在统计关系被打破时,按照均值回归方向建立头寸:如果均值回归发生,则盈利;如果统计关系更加失衡,则出发止损点,适时止损。
   高频统计套利是统计套利的一部分。统计套利可以是低频的,以日或者周为单位的统计关系进行套利;也可以为高频的,就是以小时甚至是秒为单位的统计关系进行套利。高频统计套利所建立的模型都是基于证券对之间的价差来进行的,同时所选证券要保证一定的流动性,使得高频交易实施过程中订单可以成交。

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   高频交易的基础是其策略模型,现在实施的高频交易策略主要分成四种,分别是基于市场微观结构的存货模型与信息模型,基于事件套利原理的事件套利策略,以及基于统计套利的高频统计套利。
1.基于市场微观结构的策略模型
   市场微观结构是研究价格形成过程的学科,而基于市场微观结构的交易是高频交易的核心。基于市场微观结构的交易就是通过报价流获取信息,通过这些信息获得信息优势,通过交易从中获利。市场微观结构下的交易持仓时间为秒级到小时级不等。而如何确定最佳交易时间则取决于交易成本,如果单笔持仓盈利无法覆盖其交易成本,则需要延长其交易持仓时间从而扩大单笔持仓盈利。一种交易是否可行就取决于持仓盈利是否超过交易成本。市场微观结构中有两种基本模型:存货模型与信息模型。两者均是解释在微观状态下的市场价格形成过程的。不同的是:信息模型所解释的是市场消息公布后,信息反映到价格中这一过程,其基本理论是含有信息的委托单流导致了价格的变动;存货模型解释了没有消息公布时短期价格的形成机制,存货模型所关注的不再是委托单流中所包含的信息,而是委托单流的变化事件。
2.事件套利
   这类利用消息公布前后的市场运动进行交易的高频策略称为事件套利。事件套利是指一类利用市场对事件的反应进行交易的交易策略。那么什么是所关注的事件呢?一切可能影响市场价格的新闻均可以看作是事件,包括宏观经济数据的公布,行业相关数据的公布,或者是与行业相关的信息的发布,还包括公司信息的发布,如分红、盈余公告、定向增发等信息的发布。重要的是所关注的事件会重复地对所感兴趣的证券产生影响,如央行的宏观经济调控货币政策就是一类持续的并且有利可图的套利事件。事件套利的核心目的是在一定的时间窗口内利用事件的发布获取超额收益,这就要求事件套利策略在每个事件发生的时间窗口内建立能够产生持续盈利的投资组合。时间窗口的起点始于事件发生前,而时间窗口的终点位于事件发生后的一段时间内。事件的发生,如宏观数据的发布,是预先明确知道公布时间的,所以时间窗口也是预先建立好的,在开始时建仓,在结束时平仓。时间窗口的建立为事件套利明确了实施时间区间,而实施的频率是不定的,可以是秒级的持仓时间,也可以是小时级的持仓时间,其共同的目的是以较小的风险产生稳定的收益。一般而言,交易收益取决于交易者对事件的反应速度,反应速度快,策略抓住事件公布后价格向均衡价格调整所产生的一波价格变动的可能性越大。因此,事件套利适合于高频交易,高频交易中持仓时间短、交易频率高的特点可以产生更加稳定的收益。大部分事件套利策略的开发步骤为:对每一类事件,确定事件窗口;对事件前后的历史价格进行统计分析;根据历史上事件前后的价格变化对预期价格反应进行估计。
3.高频统计套利模型
   统计套利于20世纪90年代开始盛行起来,有一批“火箭科学家”研发运作,创造了两位数的持续受益。2007年之前,大量统计套利者利用统计套利方法创造的超额受益使得统计套利开始作为一门技术流行开来。但是在2007—2008年的金融危机中,统计套利者又损失惨重,甚至有人指出统计套利是金融危机中市场不稳定的主要原因,也有人预言,统计套利已经无法再进行下去了。统计套利的核心在于对历史数据,以及关联数据之间的数据挖掘。数据挖掘的第一步第一步是对历史数据进行统计分析,从中寻找普遍的统计关系。这种统计关系需要存在于两种证券之间,或者同一证券的不同时期。统计套利者在找到这样的统计关系之后,要通过统计分析得到这种统计关系的统计置信度,90%是统计套利者可以接受的低置信值。统计套利者在找到这样的统计关系之后就可以实施统计套利模型。其基本思想为:如果某一时期的统计关系被违反,那么它将会均值回归,回到它的历史均衡水平。统计套利者普遍认为这一思想源于Fama的有效市场假说。模型的实施策略是,在统计关系被打破时,按照均值回归方向建立头寸:如果均值回归发生,则盈利;如果统计关系更加失衡,则出发止损点,适时止损。
   高频统计套利是统计套利的一部分。统计套利可以是低频的,以日或者周为单位的统计关系进行套利;也可以为高频的,就是以小时甚至是秒为单位的统计关系进行套利。高频统计套利所建立的模型都是基于证券对之间的价差来进行的,同时所选证券要保证一定的流动性,使得高频交易实施过程中订单可以成交。


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