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近年来,随着我国金融改革不断深化,投资理财的需求日益高涨,网络设备以及硬件水平的不断提高,投资策略,特别是高频交易策略更是受到市场参与者以及管理者的特别关注。高频交易常常由计算机自动化控制,主要采用事件驱动的运行机制,在下单逻辑的计算上讲求时效性。从运行机制上来看,它属于连续运行型程序,以较高的速度执行交易,且多为日内短暂持仓。一般说来,高频交易仅仅存在与T+0的市场制度下,在T+1的市场内是无法开展的,而我国的股票市场采用的是T+1的交易制度。因此中国的高频交易集中于期货(中金所的股指期货或者各大商品期货交易所的商品期货)、融券交易和ETF等领域。高频交易在美国欧洲已经成为主流交易手段的交易模式,其获利模式完全不同于一般交易者的行为,其交易获利模式无视交易心理和基本面情况,往往采用计算机程序开发的方法,事先设计好交易策略,然后将其编制成计算机程序,面向交易所的应用程序接口进行下单和回报判断,由于策略的执行是根据计算机程序的算法来决定交易下单的时机、价格和数量等,因此相比于手动订单执行而言,程序化的高频交易在管理市场冲击成本、机会成本和风险等方面具有一系列的优势。常见的高频交易策略可以分为(1)被动做市交易策略,做市商制度在国外成熟市场中非常普遍。不同于国内实行的竞价交易制度,做市商制度借由做市商(一般为大银行机构)作为中介来实现具有原生交易需求的买卖双方的交易。在为市场提供流动性,做市商从证券的买卖差价中获利。(2)套利策略,利用短暂的定价无效性进行跨期套利,跨品种套利等;(3)方向性策略,主要包括指令占先(order anticipation),趋势引导(momentum ignition)策略和亊件驱动策略。其中趋势引导策略,根据标的价量关系,或者技术指标等信息统计的结果计算模型参数,决定开仓或者平仓的时机,是一种趋势跟踪的交易模型在短时间区间内的微观应用。可见高频交易策略的获利空间建立在快速交易信号捕捉,以及有效成交和低廉手续费的基础之上。其中针对于短线投机的趋势引导策略,在市场波动巨大,趋势良好的情况下,交易信号有效且胜率较高,但是当市场行情演变为震荡时,交易信号多为错误信号导致连续亏损,最大回撤也多产生在此阶段。可见,如果能够有效的识别出趋势,把握住趋势,同时屏蔽掉震荡的时段,则有更大的机会从中获得投机性收益。本研究根据最大熵谱估计的相关理论,采用创新性的时域数据转换为频域数据的方法来设计具有震荡和趋势识别能力的交易模型,并给出模型调优的参数估计方法。同时,在相关理论的基础上,为了验证该模型的有效性和可操作性,采用多市场多品种的历史真实数据进行回测分析,根据回测后的交易结果的特点和盈亏分布的实际情况,分析了该方法对于各种交易品种的可行性,就进一步改进我国市场上的单边投机交易策略提出对策建议。本文经过理论研究、模型构建及回测结果分析,可以得出以下结论:第一,最大熵谱估计的方法可以较为有效地识别金融市场高频数据行情的趋势和震荡,从而为趋势性策略提供更加准确的入场信号。第二,最大熵谱估计的方法下优化过的参数具有较好的稳定性。第三,通过回测结果对比看出,最大熵谱分析的方法应用于tick级别数据时,对趋势策略的改进优化更为明显,说明方法更适用于微观级别的行情数据。