一個(gè)改進(jìn)的動(dòng)態(tài)vwap算法

1、摘要I摘要成交量加權(quán)價(jià)格，即VWAP，產(chǎn)生于20世紀(jì)80年代，它被認(rèn)為是被動(dòng)投資者在交易中所能獲得的最優(yōu)價(jià)格。VWAP算法的理念是將大額訂單按照不同時(shí)間區(qū)間的成交量占比進(jìn)行拆分，從而降低市場(chǎng)沖擊，減少交易成本。隨著數(shù)量化投資和算法交易的不斷發(fā)展，VWAP算法已經(jīng)在基金公司、證券公司和資產(chǎn)管理公司等各類投資機(jī)構(gòu)中得到了的廣泛應(yīng)用。隨著我國證券市場(chǎng)的進(jìn)步和機(jī)構(gòu)投資者的增加，VWAP算法在我國有著巨大的應(yīng)用前景。在這一背景下，本文對(duì)傳統(tǒng)VWA

2、P算法進(jìn)行了改進(jìn)，提出了一個(gè)兼顧易用性和準(zhǔn)確性的改進(jìn)的動(dòng)態(tài)VWAP算法。具體改進(jìn)方法為：第一步，為了提高模型準(zhǔn)確度，將市場(chǎng)上的股票以行業(yè)板塊進(jìn)行分類，并以換手率來衡量交易量占比；第二步，為了分離股票成交量的日內(nèi)U型周期性結(jié)構(gòu)，對(duì)每一行業(yè)的股票日內(nèi)每分鐘換手率進(jìn)行主成分分析，得到具有周期性的代表市場(chǎng)的公共部分和具有隨機(jī)性的代表個(gè)股的特異部分；第三步，由于具有周期性的公共部分代表了行業(yè)板塊整體成交量分布，具有相對(duì)的穩(wěn)定性，采用歷史均值法對(duì)其

3、進(jìn)行預(yù)測(cè)，而具有隨機(jī)性的特異部分代表的是個(gè)股的成交量分布，波動(dòng)性較強(qiáng)，本文采用準(zhǔn)確性更高的SETAR模型對(duì)其進(jìn)行預(yù)測(cè)，在兼顧了實(shí)際可操作性的基礎(chǔ)上，具體采用了兩段SETAR模型；第四步，針對(duì)靜態(tài)預(yù)測(cè)在出現(xiàn)非預(yù)期波動(dòng)時(shí)預(yù)測(cè)誤差較大的問題，本文采用了差額比例調(diào)整法對(duì)靜態(tài)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行調(diào)整——當(dāng)上一分鐘實(shí)際換手率與預(yù)測(cè)換手率的偏差比例超過限定閾值時(shí)，根據(jù)這一偏差比例對(duì)下一分鐘的預(yù)測(cè)值進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，以提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度。最后，以2015年1月1日至

4、2016年1月1日整個(gè)A股市場(chǎng)的所有股票的成交量數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的改進(jìn)的動(dòng)態(tài)VWAP算法相比于傳統(tǒng)VWAP算法和基于AR模型的VWAP算法對(duì)日內(nèi)成交量分布的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度更高，對(duì)VWAP的跟蹤誤差更小。在實(shí)際應(yīng)用當(dāng)中，兼顧了可操作性和準(zhǔn)確性。關(guān)鍵詞：SETAR模型；主成分分析；VWAP算法目錄III目錄第1章引言.................................................

5、............................................11.1研究背景.........................................................................................11.2研究意義.......................................................................

6、..................31.2.1算法交易改變了交易模式...........................................................31.2.2算法交易為市場(chǎng)提供了流動(dòng)性...................................................31.2.3算法交易降低了交易成本.......................................

7、....................31.2.4VWAP算法在國內(nèi)應(yīng)用潛力巨大...............................................41.3算法交易概述..................................................................................51.4文獻(xiàn)綜述................................

8、.........................................................71.4.1流動(dòng)性與成交量研究..................................................................71.4.2成交量預(yù)測(cè)模型的發(fā)展...............................................................81.

9、4.3VWAP算法的產(chǎn)生與發(fā)展..........................................................91.4.4現(xiàn)有研究的不足和創(chuàng)新點(diǎn).........................................................101.5研究思路與論文結(jié)構(gòu)...........................................................

10、..........111.5.1研究思路...................................................................................111.5.2論文結(jié)構(gòu)...................................................................................12第2章理論介紹.............

11、.......................................................................152.1VWAP算法...................................................................................152.2主成分分析法............................................

12、....................................152.2.1主成分分析法原理....................................................................152.2.2主成分的定義............................................................................162.2.3主成分分析

13、步驟........................................................................172.3SETAR模型..................................................................................182.3.1SETAR模型的定義...................................

14、................................182.3.2SETAR模型的參數(shù)估計(jì)...........................................................192.4成交量分解的理論依據(jù).................................................................202.5VWAP算法的檢驗(yàn)方法..............