發(fā)布時(shí)間：2017-08-09 20:25

  本文關(guān)鍵詞：基于動(dòng)態(tài)VWAP算法和MACD分析的程序化交易研究

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【摘要】：在1975年的紐約證券交易所(NYSE),出現(xiàn)了把不同的股票按不同的比例同時(shí)進(jìn)行交易的情況,如果交易總金額超過(guò)100萬(wàn)美金交易數(shù)量超過(guò)15個(gè),那么當(dāng)時(shí)的NYSE就將這種交易叫做程序化交易。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展,現(xiàn)在的程序化交易演化成了通過(guò)計(jì)算機(jī)編程形成的一套能夠自主進(jìn)行交易的程序。通過(guò)計(jì)算機(jī)進(jìn)行交易委托,避免了人性貪婪、恐懼等弱點(diǎn)造成的損失。計(jì)算機(jī)的計(jì)算速度遠(yuǎn)超人工,使同時(shí)進(jìn)行不同交易成為可能,甚至在不同市場(chǎng)同時(shí)進(jìn)行交易也可以實(shí)現(xiàn),極大地促進(jìn)了交易組合的發(fā)展,有效地降低了市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。計(jì)算機(jī)能夠24小時(shí)連續(xù)不斷的工作,以延長(zhǎng)工作時(shí)間的形式獲得比人工操作更多的交易時(shí)機(jī)。計(jì)算機(jī)的交易速度極快,提高了交易效率,為日內(nèi)套利提供便利,也促成了算法交易的產(chǎn)生。算法交易是將每日需要進(jìn)行的交易分割成若干份,在每個(gè)時(shí)段分別進(jìn)行交易,這樣做不容易引起市場(chǎng)的波動(dòng),能夠有效地降低交易成本,隱蔽交易的進(jìn)行。據(jù)統(tǒng)計(jì)美國(guó)市場(chǎng)上有超過(guò)80%的交易是通過(guò)算法交易完成的,而我國(guó)的算法交易使用率卻并不高,因此,進(jìn)行算法交易的研究和使用就顯得非常有意義了。目前算法交易中最常見(jiàn)的就是VWAP算法,即交易量加權(quán)平均價(jià)格算法,但是這樣的系統(tǒng)卻存在兩個(gè)缺陷:第一,只有交易量和交易價(jià)格能進(jìn)行自動(dòng)化選擇,交易的時(shí)機(jī)需要人工控制;第二,交易量的選擇沒(méi)有體現(xiàn)出即時(shí)信息的特點(diǎn),是一種靜態(tài)的預(yù)測(cè)。為了解決這兩個(gè)缺陷,本文將MACD技術(shù)指標(biāo)分析和動(dòng)態(tài)調(diào)整策略引入到系統(tǒng)中,完善模型和策略,希望形成一個(gè)可以自主選擇交易時(shí)機(jī)、交易價(jià)格和交易量的程序化交易系統(tǒng)。MACD技術(shù)指標(biāo)即平滑異同移動(dòng)平均線,包括兩條曲線和一組柱狀圖,是從移動(dòng)平均線中演變來(lái)的,其計(jì)算方法為:先計(jì)算兩個(gè)不同周期的平滑移動(dòng)平均線,求其差值得一條離差線,這是指標(biāo)的一條曲線;再計(jì)算離差值的平滑移動(dòng)平均線,這是指標(biāo)的另一條曲線;最后將上面的兩條線相減,得到指標(biāo)的柱狀圖。動(dòng)態(tài)VWAP算法包括靜態(tài)預(yù)測(cè)和動(dòng)態(tài)調(diào)整兩部分,本文采用指數(shù)平滑的方法,利用Holt-Winter非季節(jié)模型進(jìn)行靜態(tài)的交易量分布預(yù)測(cè);然后根據(jù)交易價(jià)格變化和交易量變化之間的關(guān)系進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整,將前一時(shí)段的交易價(jià)格和此時(shí)段的價(jià)格進(jìn)行對(duì)比,把市場(chǎng)實(shí)時(shí)信息反映在交易量的預(yù)測(cè)上。在買(mǎi)入情況下,當(dāng)這一時(shí)段交易價(jià)格大于前一時(shí)段調(diào)低交易量,當(dāng)這一時(shí)段交易價(jià)格小于前一時(shí)段時(shí)候調(diào)高交易量;在賣(mài)出情況下,當(dāng)這一時(shí)段交易價(jià)格大于前一時(shí)段調(diào)高交易量,當(dāng)這一時(shí)段交易價(jià)格小于前一時(shí)段時(shí)候調(diào)低交易量;具體的調(diào)整方法將在本文第四章中詳細(xì)介紹。本文在結(jié)構(gòu)上一共分為六部分:第一部分介紹研究的背景意義,以及文章結(jié)構(gòu)創(chuàng)新點(diǎn);第二部分對(duì)程序化交易的相關(guān)理論進(jìn)行歸納總結(jié),包括概念、歷史、現(xiàn)狀、優(yōu)缺點(diǎn)及主流模型和策略;第三部分對(duì)算法交易的相關(guān)理論進(jìn)行歸納總結(jié),包括概念、優(yōu)點(diǎn)、現(xiàn)狀及主流模型和策略;第四部分建立系統(tǒng)的模型和策略,介紹本文對(duì)MACD技術(shù)指標(biāo)的改進(jìn)、VWAP算法的靜態(tài)預(yù)測(cè)和動(dòng)態(tài)調(diào)整方法、系統(tǒng)的交易策略;第五部分進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn),選擇A股市場(chǎng)上的五分鐘數(shù)據(jù)做樣本進(jìn)行交易量分部預(yù)測(cè),然后觀察預(yù)測(cè)值的準(zhǔn)確性,給出有效性分析;第六部分是結(jié)論和建議,根據(jù)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和分析給出結(jié)論,提出投資建議和監(jiān)管建議,最后發(fā)現(xiàn)論文的不足并提出改進(jìn)意見(jiàn)。本文將動(dòng)態(tài)VWAP算法和MACD技術(shù)指標(biāo)分析進(jìn)行組合,建立一套可以應(yīng)用于實(shí)際操作的程序化交易理論,雖然預(yù)測(cè)結(jié)果仍不夠精確,但相信隨著對(duì)模型的不斷改進(jìn),預(yù)測(cè)精度會(huì)越來(lái)越高。在后續(xù)的研究中,筆者會(huì)不斷改進(jìn)模型,并且不止步于理論,努力進(jìn)行系統(tǒng)編程,爭(zhēng)取完成一個(gè)預(yù)測(cè)精度高、交易效率高、可靠性高的程序化交易系統(tǒng)。
【關(guān)鍵詞】：程序化交易 動(dòng)態(tài)VWAP MACD技術(shù)指標(biāo) 指數(shù)平滑法
【學(xué)位授予單位】：河南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：F830.9
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-11
• 第一章 緒論11-15
• 1.1 研究背景和意義11-12
• 1.2 文獻(xiàn)綜述12-13
• 1.3 結(jié)構(gòu)安排13
• 1.4 創(chuàng)新點(diǎn)和不足13-15
• 第二章 程序化交易內(nèi)涵與原理15-25
• 2.1 程序化交易的內(nèi)涵15-16
• 2.2 程序化交易的發(fā)展16-17
• 2.3 程序化交易優(yōu)缺點(diǎn)分析17-18
• 2.4 程序化交易主要模型和策略18-25
• 2.4.1 技術(shù)指標(biāo)分析類(lèi)19-22
• 2.4.2 統(tǒng)計(jì)類(lèi)模型22-25
• 第三章 算法交易的理論分析與模型應(yīng)用25-31
• 3.1 算法交易的內(nèi)涵與特點(diǎn)25
• 3.2 算法交易現(xiàn)狀25-26
• 3.3 算法交易模型和策略26-31
• 3.3.1 交易量加權(quán)平均價(jià)格算法26-28
• 3.3.2 時(shí)間加權(quán)平均價(jià)格算法28
• 3.3.3 執(zhí)行差額算法28-31
• 第四章 基于動(dòng)態(tài)VWAP算法和MACD分析的程序化交易的模型創(chuàng)新和策略應(yīng)用31-39
• 4.1 模型及策略選擇31-32
• 4.2 模型構(gòu)建32-37
• 4.2.1 MACD技術(shù)指標(biāo)32-34
• 4.2.2 動(dòng)態(tài)VWAP交易量分布預(yù)測(cè)模型34-37
• 4.3 交易策略的應(yīng)用37-39
• 4.3.1 交易策略的假設(shè)條件37
• 4.3.2 交易品種和交易時(shí)機(jī)選擇策略37-38
• 4.3.3 交易量和交易價(jià)格選擇策略38-39
• 第五章 模型與策略的實(shí)證檢驗(yàn)39-49
• 5.1 數(shù)據(jù)和參數(shù)的確定39
• 5.2 數(shù)據(jù)處理、預(yù)測(cè)結(jié)果及分析39-46
• 5.2.1 靜態(tài)預(yù)測(cè)過(guò)程40-42
• 5.2.2 靜態(tài)預(yù)測(cè)結(jié)果42-43
• 5.2.3 動(dòng)態(tài)調(diào)整結(jié)果及分析43-46
• 5.3 預(yù)測(cè)效果分析46-49
• 第六章 結(jié)論與建議49-53
• 6.1 研究結(jié)論49
• 6.2 投資建議49-50
• 6.3 監(jiān)管建議50-51
• 6.4 不足和展望51-53
• 參考文獻(xiàn)53-55
• 致謝55-56

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：647155