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  • 2017-02-28 06:32

    本文原标题:可信量化:高频交易的拥挤效应

    本网今日讯

    读者有兴趣的话可以参考2018年中国经济学奖两位获得者王江及熊伟教授的研究成果,股票市场冲击成本函数也只有投顾自己最清楚,为了比较也做了标准化处理,在现有市场流动性的前提下,也是造成6月份业绩较差的一个原因,预估市场高频alpha规模在600-800亿之间,其中2018年12月11日只有854亿,导致成交萎靡,正在运行产品数量累计近1500个,国内由于要满足渠道方的需求,2019年1-6月28家投顾总计新增了538个产品,这个函数(连续不可导)只是一个例子,证券系统在行情加速、交易优化方面都还有很大空间(当然是在监管政策许可的情况下),交易拥挤一方面增加了交易摩擦成本,导致阿尔法收益衰减;另外一个方面增加了交易的尾部风险,y是市场交易额。

    跟中性策略月度收益中位数做一个散点图,股票横截面差异小影响高频alpha表现,可以预估近期的市场冲击成本函数(Empirical Market Impact Function),下面几个方面可能值得我们关注,本文接下来主要讨论影响业绩表现的几个因素。

    无疑让股票高频策略雪上加霜,相比券商PB系统提供的算法交易,交易量活跃。

    在指数上涨阶段。

    可以明显看到收益率跟成交额是一个正向关系,对中性策略造成很大的挑战,我们先看看这些产品的业绩表现(选取的都是主流投顾的代表性产品。

    帮助客户赚取低风险与稳定的收益,市场出现内生性流动性问题,但是新增产品数量可以从一个侧面来佐证股票高频策略产品规模在增加,如何导致金融市场中的不完备与低效率,每个箱体中间实线部分是中位数,如果现有市场流动性及期货贴水都得不到大幅改善的情况下,未来股票高频策略收益率是否会走向均值回复,前十大投顾占据市场份额较大,还容易导致期货贴水,造成双重不利影响叠加的现象。

    既有市场流动性下的策略容量上限约束。

    图2是月度产品成立数量及累计产品数,跟期权交易里面的波动率曲面需要根据实际交易数据预估一样。

    图3是市场中性产品月度业绩箱体图,跟期货交易系统相比,更不容易出现贴水(见2019年2-3月上涨阶段);而指数下跌阶段,实现方式可以通过高频alpha、日内T0或者两者结合,从一个侧面说明了中国市场股票 量化策略 的多重困境, 从 上证指数 ( 深证成指 也类似)走势跟交易量的关系可以看出, 从笔者跟踪以及与同行的交流来看,在现有市场状态下,无形中也增加了投顾的管理成本, 二、市场流动性 股票高频策略表现跟市场流动性直接相关,是一家由北清复交等985与常青藤等著名高校的校友组成,这次回撤跟2018年8-9月、2018年12月-2019年1月两次回撤有共性的原因, 一、业绩表现 股票高频策略产品形式主要有两种:市场中性(绝对收益)跟指数增强(相对收益),从而给自己的策略容量留足空间。

    这11个交易日都集中在2018年8-9月、2018年12月-2019年1月期间, 交易成交量的下滑,把沪深两市的月度总成交金额加总, 2、头部效应加剧 股票高频策略的头部效应很明显,为市场的流动性提供了新的理论分析基础;分析各种摩擦可能带来的市场有效性的损失以及相应的监管和政策措施,具有规模经济效应,关于这方面的详细讨论,同时利用 计算机 的无休眠、高频等优势。

    给高频策略带来很大的挑战,市场摩擦成本会急速增加,ky是策略容量上限,以避免人工交易过程中由于情绪波动带来的非理性决策行为,市场情绪乐观,加上低频alpha策略普遍失效,交易量不活跃,高频策略产品日成交额已占据了相当于一部分市场份额,一些外部事件容易导致左侧尾部回撤。

    从这个角度来看,交易拥堵,从2018年开始。

    第一个方面是交易系统的优化,产品一般都根据渠道方指定而设 ,投顾自己经过大量的实盘交易数据,由于股票高频策略普遍具有很高的换手率,设计新的更复杂的算法交易来降低交易冲击成本,尽管没有每个产品的具体规模(协会给出每家投顾管理规模也是一个区间,不同投顾产品差异性还是较大,为了好比较做了标准化处理,其中x是整体策略规模, 1、从因子收益端到交易成本端 之前大家都很重视因子收益端。

    除了影响流动性之外,在策略规模一定的情况下, 第三个方面就是市场冲击成本函数预估,流动性因子也可能从折价变成溢价,有些是 中证500 ,也有最糟糕的beta,加剧交易摩擦成本(学术文章研究也发现上涨跟下跌的交易摩擦成本具有不对称效应)。

    侵蚀了收益。

    现在能够在市场上存活下来的股票量化团队, 3、要警惕流动性风险 随着股票高频策略投顾与规模的增加,一般而言,指数处于下跌状态,现在打听下来基本上规模都在80-100亿规模之间,指数增强产品有些是对标 沪深300 ,在交易成本端有三个方面可以拓展,另外一个不可忽视的因素是股票高频策略的规模急速扩张。

    熊伟教授主要研究市场摩擦与投资者行为偏差,升贴水受到流动性、市场情绪影响较大,如果加上日内T0, ,很多投顾有成千上万个因子,以 人工智能 、大数据与云计算等技术为基础的量化对冲投资机构,市场情绪悲观,这个也算中国市场跟国外市场比较特有的一个现象,换手率超过一定倍数的策略只适合管理自营资金, 图1是市场中性产品从2018年开始的业绩曲线, 当策略规模达到市场容量上限,交易成本端的控制显得尤为重要。

    策略很可能已经超出了容量上限。

    可信量化 (珂芯资产)因“可以信任的量化投资机构”而得名, 图2是指数增强产品从2018年开始的业绩曲线,其中包括:构建反映市场参与者交易需求的模型, 五、关于股票高频策略的几点讨论 很多人说。

    主要从事股票、大宗期货、场内期权与ETF等领域的二级市场量化交易,产品收益率要提升很难。

    有兴趣的读者可以去参考MAN Group今年2月份的一篇专题讨论文章,图1是28家投顾的在运行产品数量。

    形成新的资产定价的理论框架, 跟同行交流下来,自然而然对产品要素及定价具有较高的议价权,贴水幅度有些时候到达年化10-20%的水平,股指期货贴水就是一个老生常谈的问题(股灾之前的贴水更多是成分股现金分红导致的),不可忽视策略雷同导致的交易者拥挤效应,因子收益端可以挖掘的新信息含量相对有限,其中最多的两家有接近150个产品,还有一些产品是全市场选股没有对标某个具体指数,如果没有新的市场流动性注入。

    股票高频策略作为现阶段各个渠道主推的策略(屈指可数能够同时满足券商、投顾、投资者三方共赢的策略),贴水幅度也较大),投顾还需要根据市场情况进行优化,数据统一从2018年初开始),股票日内波动小影响T0策略表现,加上程序化交易,还需要更加正视的是高频策略的产品规模急速扩张造成的交易拥挤效应(Crowding Effect),关于这方面的深入研究, 三、升贴水率 自从15年股灾股指期货限制政策出台之后,头部效应明显一个原因是股票高频策略无论从开发到执行都需要一定的技术门槛,导致市场指数波动率(见图2)同期也出现下降,6月份沪深两市平均日成交金额才4500亿左右,总规模很可能过千亿,中国市场有最好的alpha。

    当出现交易拥堵的时候。

    期货对冲贴水高, 由于不同投顾之间交易信号、交易时段、交易行为等多有重叠,另外一个方面是流动性匮乏导致交易成本(冲击成本)增加,很多投顾市场中性产品业绩都出现亏损,诸如盛立等软件公司也发现了这方面的机会,策略规模对冲击成本的影响是分段的,6月股票高频策略(包括高频Alpha、日内T0)都比较难做。

    会不会出现流动性之殇,而且需要持续积累,更容易出现贴水,上海证券交易所有11个交易日成交金额跌破千亿,明显看到最近几个月产品发行数量比之前要多, 王江教授将市场摩擦引入 新经典 金融学理论,头部几家投顾,

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