程序化高频交易

程序化/高频交易模型综述董建楠卢尚霖毕秋爽孙常青周天一吕寅晗代文斌刘怀山蒋航

刘澳奇程序化/高频交易模型综述高频交易简述高短低2000次/日短至秒级相互促进交易频率持仓时间单笔盈利利益驱动技术进步快速发展高频交易策略类型1.事件套利策略事件对价格的影响高频交易策略2.高频统计套利策略统计关系3.基于市场微观结构的策略价格的形成过程持仓收益和成本事件套利策略计算机交易者事件信息市场事件套利策略现金流折现率事件市场事件套利策略未预期部分事件信息市场“我早就知道”统计套利策略数据挖掘统计关系纵向横向历史数据关联数据历史均衡水平浪尽江湖广，昔日情难忘巨单追踪策略区间突破策略止损盘

市场上存在一种大机构资金，他们会获得优先的信息，因此追踪他们的订单就可以获得稳定的盈利。所以当光大乌龙指的巨量订单进入交易所后，巨单追踪策略资金第一时间就追踪到了这些订单的信息(一般也就1-2秒钟延迟)，然后迅速的发出自己的订单，跟随在光大乌龙指订单之后，从而助推了指数的急速飙升。这种策略的原理是：当指数突破了某个区间之后，就可能是一波趋势行情的到来，从而可以在突破区间点后追进，从而获得趋势性的收益。所以当光大乌龙指订单和巨单跟随策略的订单将指数拉高突破了某个区间后，第二批跟随的资金进场(大概延时3-5分钟)，从而再次推高指数。第三批入场的资金是止损盘，由于大盘指数飙升太快，以至于很多产品的空头头寸(主要是股指期货)一下子就给打入止损线，它们的被迫止损再次拉高了股指期货，从而继续拉动大盘指数的飙升。从前有一群幸福安静的小羊羔忽然出现了一只凶狠的大灰狼小羊羔吓尿了撒着烤羊腿就跑基于金融市场微观结构的

高频交易模型存货模型在避免破产（股票或者现金头寸减少至0）的前提下，以最大化单位时间预期收益为目标确定买卖价差信息模型考虑接受到新信息（这里主要考虑买单、卖单）并以此更新买卖报价，同时考虑市场中其他参与者（包括知情参与者及不知情参与者）对于市场价格的反应及影响存货模型存货模型的几点注意存货模型是做市商进行高频交易的策略。做市商的首要目标是提供流动性，但在保证流动性的前提下要实现收益最大化。存货模型仅从做市商角度考虑，忽略了市场中其他参与者对于价格的反应以及对于市场的影响。存货模型最终目的是确定一个合理的买入、卖出价格，并且确定价差以此实现自身盈利。存货模型dealerbuyerssellersDSPaDSPbSpread=Pa+Pb做市商失败两种情形花光所有的钱卖光所有股票&类似“赌徒模型”赌徒模型某赌徒进行赌博S0：最初拥有的钱p：赢得一元钱的概率q：输掉一元钱的概率他最终失败（即输掉所有钱）的概率为

Pr（F|S0）=(q/p)

S0存货模型三阶段1976Garman模型1978年Stoll模型1981年Ho和Stoll模型只得到了Pa>Pb进一步确定了买卖价差Si考虑了时间跨度1976年Garman模型做市商失败的两种情况：将钱全部用完：股票库存为零：最终得到结果为：Pa>Pb<1978年Stoll模型Garman模型只得到了关于买卖价之间的大小关系，Stoll模型充分考虑到收益与风险，利用收益最大化以及风险最小化得到最佳价差Si.Si=Axiσi2A做市商的风险厌恶程度，A值越大表示做市商对于风险越厌恶，则会相应提高价差Xi

做市商面临的买单以及卖单的数量，数量越大表示市场越活跃σi2

做市的股票的波动率1981年HoandStoll模型在前两者基础之上考虑了时间跨度距离收盘时间越短做市商头寸变化的可能性越小做市商风险小价差缩小距离收盘时间越长做市商头寸变化的可能性越大做市商风险大价差提高信息模型信息模型存货模型+信息更新+其他参与者信息模型数学基础

BayesianLearningModel精髓：条件概率公式+贝叶斯全概率公式

先验概率PriorBelief后验概率PosteriorBelief学习过程

LearningProcess

学习过程

LearningProcess

3/4

natureBS

信息模型

Information-basedModel

Glosten&Milgrom(1985)

uninformedinformed

uninformedinformed

nature

扩展（一）

uninformedinformed

uninformedinformed

nature大小单ApoolingequilibriumAsemi-separatedequilibrium扩展（二）StrategicInformedTraderModel—Kyle(1985)OneInsider&PerfectSignalOneInsider&NoiseSignalNInsiders&PerfectSignalN