利用指令流优化交易决策

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1、对指令流建模优化交易决策张戈中国科学院数学与系统科学研究院2011.9.22内容提要引言：交易策略构建的思路对高频交易的优化算法指令簿的统计特征建模与分析交易策略和实证结果引言：交易策略构建的思路建模(Modeling)：发现规律、数量关系算法(NumericalMathematics)：求解、模拟实现(Computing)：软件工具建模实现算法引言：交易策略构建的思路好的交易策略指令簿的统计特征指令和指令簿的建模是当前研究的热点；(微观结构)分笔数据；(存储和计算技术发展)主要研究对象是成交指令发生的动态过程；(假设指令流

2、的发生服从一个泊松过程)成交的指令流假设在（0,t）内出现成交的指令的总数所组成的过程为{N(t),t>0}。N(t)是一个正整数；如果有两个时刻s,t，且s<=t，则N(s)<=N(t)；(单调)如果有两个时刻s,t，且s泊松过程三个基本条件：泊松过程的基本定义泊松分布泊松过程对泊松过程,通常可取它的每个样本函数都是跃度为1的左(或右)连续阶梯函数。可以证明，样本函数具有这一性质的、随机连续的独立增量过程必是泊松过程

3、。直观上,只要随机事件在不相交时间区间是独立发生的,而且在充分小的区间上最多只发生一次，它们的累计次数就是一个泊松过程。泊松过程股票成交指令的稳态过程可近似为泊松过程。由于存在程序化交易和内幕交易等问题，局部指令独立性不一定满足，所以需要基于大样本量做滚动开窗处理。泊松过程建模实际数据拟合（MLE）SH600009，2011年5月3日至9月15日，211165条，5分钟(数据来源：天软.net平台)实际数据拟合（MLE）SH600009，2011年5月3日起3000条，5分钟股票价格变化的统计特征股票价格变化统计特征实际正向

4、指令分布（600009：2011-5.3，30000条）数据来源：天软.net平台正向指令拟合负向指令拟合股票价格变化—指令累积股票价格变化—指令累积股票价格变化—指令累积上式即为交易指令发生后的股票价格的概率密度函数(离散型)，其中是将正向、负向分别拟合得到的单笔订单价格变化密度函数。股票价格变化—指令累积对正向指令流、负向指令流分别建模，需要集成起来得到最终的价格分布正向指令累计(/0.01)集成后的最终分布0+1+2…+n负向指令累计(/0.01)00+1+2…+n-1-101…n-1-2-2-10…n-2………………

5、-m-m1-m2-m…n-m股票价格变化—分笔指令累积高频环境下股票价格变化的概率分布，隐含的意义是，在历史的随机过程支配下，股票价格应该表现出来的规律；最微观的市场结构变量；(与对收盘价建模进行比较)描述短期内市场走势；股票价格变化—指令累积高频下的尖峰厚尾分布交易策略：框架优化交易策略：框架开窗：克服非齐次泊松分布造成参数估计的困难；(V型市场)窗口宽度：3000笔交易指令；交易策略：买入模式当价差超过阈值时，信号触发不以当前最新价买入，以预测价格买入交易策略：卖出模式当价差超过阈值时，信号触发不以当前最新价卖出，以预测

6、价格卖出交易策略：其他趋势跟随VS均值回复；信号触发后，预测目标价出现的时间：5分钟左右；不超过10分钟。否则记为策略失败。(控制风险)交易时间不包含集合进价；首次出现有利价格立即交易，不考虑冲击成本；(已成交的指令，成功率)交易策略：实证结果决策阈值：0.05元；预测目标价：0.03元；股票价格在10.00元左右；4支股票；样本区间为2011-5-3至2011-9-15，在全样本中随机选取交易点；实证样本交易日最高最低区间涨幅(%)区间振幅(%)换手(%)6000099514.8312.08-12.1222.7657.46

7、600054952015.02-8.1733.16148.010000018918.5915.55-9.0119.5562.290000229516.3411.2-22.5245.8931.52实证结果股票代码指令数量交易点数量总信号次数成功率样本均价(Y)优化获利(Y/%)平均等待时间(s)600009211165500028466.2%13.214.2/31.8%282.4/124.351000059166.7%8.53/64.6%278.78/118.161500089767.2%12.1/91.6%287.19/13

8、4.4220000208767.5%18.63/141.0%287.34/137.82实证结果股票代码指令数量交易点数量总信号次数成功率样本均价(Y)优化获利(Y/%)平均等待时间(s)600054138089500029166.0%17.395.23/30.1%298.05/142.37