股票交易的量化交易精选(九篇)

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第1篇：股票交易的量化交易范文

一、什么样的公司到中小企业板块上市，有关方面未提出量化标准。

深交所《设立中小企业板块实施方案》提出：“中小企业板块主要安排主板市场拟发行上市企业中流通股本规模相对较小的公司在该板块上市，并根据市场需求，确定适当的发行规模和发行方式。”怎样才算流通股本较小呢？笔者的理解是，按市场需求进行调节。同时中国证监会有关负责人表示，中小企业板块“将重点安排主板市场拟上市公司中具有较好成长性和较高科技含量的中小企业发行股票和上市。”什么样的企业算有较好成长性和较高科技含量呢？笔者的理解是，较大程度上也是由市场选择的。

二、中小企业板块出现后，人为操纵股价的难度将增加。

《中小企业板块交易特别规定》第四条规定：“开盘集合竞价期间，本所主机即时揭示中小企业股票的开盘参考价格、匹配量和未匹配量。”第六条规定：“中小企业股票的收盘价通过收盘前最后三分钟集合竞价的方式产生。收盘集合竞价不能产生收盘价的，以最后一笔成交价为当日收盘价。”第八条规定：日收盘价格涨跌幅偏离值达到±7％的各前三只股票、日价格振幅达到15％的前三只股票、日换手率达到20％的前三只股票，将被公布成交金额最大五家会员营业部或席位的名称及其买入、卖出金额。而主板其他股票交易遵守的规则，要比这更为宽松。按《中小企业板块交易特别规定》的上述规定，如果操纵股价，其成本将进一步增大。此外，《中小企业板块上市公司特别规定》第六条规定：“截至报告期末前十名流通股股东的持股情况”，将在中小企业板块上市公司的定期报告中予以披露。这标志着，中小企业板块上市公司的季度报告、半年度报告、年度报告均要披露这一信息。而主板其他上市公司目前只需在年度报告中披露这一信息。

三、中小企业板块也可以特别处理和进入“三板”市场。

《中小企业板块交易特别规定》第十条规定：“ST和*ST股票连续三个交易日内收盘价格涨跌幅偏离值累计达到±15％”的，属于中小企业股票交易出现异常波动。这样，现行的ST和*ST标准将适用于中小企业板块。《中小企业板块证券上市协议》第十一条规定：中小企业板块“证券暂停上市后恢复上市，不再交纳上市初费”。第四条规定：中小企业板块“股票被终止上市后，将进入代办股份转让系统继续交易”。因此，现行的暂停上市、终止上市、“三板”挂牌等制度也完全适用于中小企业板块。

第2篇：股票交易的量化交易范文

近年来，国内股票市场表现低迷，传统投资策略业绩平平。越来越多的投资者更加期望获得稳定收益。在此契机下，以追求绝对收益为目标的量化投资策略得到广泛关注，并快速发展。借助国外量化经验，我国量化交易基金如雨后春笋般大量涌现，然而其在具体运行过程中带给证券及其衍生品市场的巨大风险亦慢慢显现。近日出现的光大证券“8.16乌龙指”事件让中国投资者对量化交易的风险第一次有了最直观的认识，也引发了对量化交易风险控制的热烈讨论。本文通过对“8.16”事件的分析，浅析我国现阶段量化交易存在的风险并提出一些对策。

【关键词】

量化交易；风险；控制

0 引言

2103年8月16日上午11点05分，原本平静的证券市场开始急剧放量，沪指突然瞬间飙升逾100点，涨幅超5%，最高冲至2198.85点。包括中国石油、中国石化、工商银行、农业银行、招商银行等71只权重股出现集体“秒杀”涨停奇观。霎时间，市场涌出无数种猜测，各种“利好”消息漫天飞舞，一时间人心振奋。然而下午，光大证券公告承认其套利系统存在缺陷，并证实其衍生品部门在做量化投资的一个ETF套利交易时下单失误，将3000万股写成3000万手，并接入实盘，下单总额达到234亿，实际成交72.7亿。至此，这场中国股市史无前例的“乌龙指”事件终于浮出水面，也由此引发了社会对于量化交易这个中国证券市场的新兴事物的广泛关注以及其对市场可能产生的巨大冲击和由此引发的风险的热烈讨论。

1 量化交易的发展

量化交易的出现始于20世纪70年代初。1972年，纽约证券交易所推出了指定交易循环系统（DOT）。电子化交易己经受到公众的关注，但受到计算机软硬件的限制，和高昂的计算机设备成本，量化交易直到上世纪80年代才发展起来。80年代，摩根士丹利的纳齐奥塔尔塔利亚的量化小组开创了配对交易法。上世纪90年代至今，系统化交易进入了高速发展阶段。高盛，摩根士丹利，文艺复兴科技等公司利用系统化交易在市场中获得巨额利润。随后，诸多体制的优交易所使用股票小数报价等。暗池（Dark Pool）是一种为买卖双方匿名配对大宗股票交易的平台，参与者主要为机构投资者，其运作方式并不透明，不但不会展示买卖盘价及报价人士的身份，也不会向公众披露己执行交易的详情。目前暗池交易量约为总交易量的16%。这些举措为量化交易的发展扫平了道路，量化交易也朝着交易速度更快，交易量更大的方向发展。截至目前，量化交易已经成为证券交易的主要力量。在纽交所，量化交易占市场总交易量的30%左右。

2 量化交易的类别

2.1 久期平均

久期平均方法通常用于债券市场，该方法旨在动态调整保险公司债券组合的久期，减小资产价格波动。当利率上升，上调债券平均到期时间和久期，这样可以从未来市场收益率下跌中获得收益；相反，当利率下降，下调债券平均到期时间和久期。

2.2 投资组合保险

投资组合保险是对冲投资组合风险的主要方法，投资者将股票、债券、衍生品组合起锁定资产价值。

2.3 指数套利

指数套利策略是一种尝试从股票指数现货和期货的差值中获得利润的策略。该策略通常同时买入（卖出）现货、卖出（买入）期货合约。

2.4 统计套利

统计套利采用空头对冲的方法构建资产组合，根据数量模型所预测的理论价值与证券价格进行对比，构建证券投资组合，从而规避市场波动系统性风险，获取一个稳定的超额收益。

2.5 算法交易

算法交易是指事先设计好交易策略，然后将其编制成计算机程序，利用计算机程序的算法来决定交易下单的时机、价格和数量等。

2.6 高频交易

高频交易是对之前量化交易的继承和发展。高频交易指交易者利用先进的计算机软硬件设备优势和自动化交易策略，实时获取和处理市场行情信息、并快速生成和发送交易指令，在短时间内多次进行买入卖出下单，以获得利润的交易过程。

3 量化交易的主要风险

现代量化交易的概念广泛，种类也日趋多样化，因此不同的量化交易产生的风险也不尽相同，因此本文仅就“8.16事件”中光大证券使用的量化交易系统存在的风险进行论述总结。

此次事件中光大证券的策略交易系统其实就是一种高频量化交易系统。高频交易借助强大的计算机系统和复杂的程序运算，在百分之一或千分之一秒内自动完成大量订单，从极小的价格波动区间中获得利润。

高频交易风险来自三个部分：

3.1 一、二级市场“级差”风险

一二级市场的“级差”是整个套利交易的核心。在现有规则下，ETF套利模式分为两种：一种是通过购买一揽子股票，按照兑换比例在一级市场换得相应的ETF份额，然后在二级市场上将ETF卖出；另一种则是在二级市场上购买ETF份额，通过兑换比例换得相应数量的股票，然后在二级市场卖出股票。

因为套利的空间非常小，通常只有万分之几，因此套利交易为了获取适中的收益，参与的资金量都比较大。如果交易员把握不当顺序做反，则投资将出现亏损，这便是级差风险。

3.2 交易员操作失误风险

交易员操作失误是目前为止高频交易中出现频率最高的风险，此前世界各国的证券市场大多都出现过因此类事故而引发的市场剧烈波动，给投资者造成不小的损失。这次光大的乌龙指事件，也是交易员在输入数量的时候出现了失误所导致。

3.3 系统软件风险

系统软件风险与交易员操作失误风险是相伴而生的。现代量化交易系统经过多年的发展，已经日趋完善，特别是在交易权限的设置及监控方面。每个交易员在系统中都有相应的交易权限，包括数量、金额。然而在此次光大事件中，交易员由于输错买入数量，使交易金额从区区几亿猛增至868亿，而数量如此巨大的金额是如何绕过系统权限完成交易的？这个问题的暴露，也导致业内质疑光大风控并未做足。

4 量化交易风险控制的主要手段

从上文可以看出，上述三个主要风险中，交易员操作失误风险在现实中几乎无法避免，所以最有效的风控方式就是建立完善的交易监控系统，同时在交易规则上通过消除关联品种的交易差异逐渐消除一二级市场的“级差”风险。

4.1 建立和完善交易监控和预警系统

很明显，高频交易的技术风险是可以通过建立和完善交易监控和预警系统得到有效防范的。就现代计算机技术和金融软件的开发和技术水平而言，建立一套完整且安全的量化交易系统并非难事，但是由于资本逐利的天然本性及人类难以压制的贪欲，在实际的资本运作过程中人们都会尽可能的躲避规则的限制，甚至钻规则的空子，以获取尽可能大的收益。加之建立系统所要花费的成本，以及将各个机构之间分散独立的系统相互联网组成一个完整的监控体系，都需要耗费大量的人力物力来完成。因此想要建立一套完整的监控及预警系统就会面对许多现实的阻碍。尤其是在中国，当前证券市场本身尚不完善，量化交易更是新生事物，建立交易监控和预警系统的难度较西方发达国家更为困难。

有鉴于“8.16事件”的教训，在参考国外成熟经验的基础上，结合中国自身国情，笔者认为在建立和完善交易监控和预警系统的具体实施过程中政府应该起主导作用。目前中国掌控巨额资金的机构，如基金、券商、保险等大都是国有控股企业，因此在交易监控系统的建立和推广上政府具有先天的优势，这种优势既有利于系统的快速建立和推广，也有利于降低成本，易于为机构和投资者接受等。其次，在系统建立的同时，相应的监控、预警、事故调查及违规惩罚机制也要同时建立，这也有赖于国家迅速出台相应的发规法条。

4.2 逐渐消除关联品种交易差异

在现行的股票市场存在T+1交易限制以及ETF特殊的市场和交易机制下，通过ETF实现T+0交易并非新的交易方法。ETF存在两个可以交易的市场，一个是申购赎回市场，即一级市场，另一个是场内买卖市场，即二级市场。

根据我国证券交易所的相关规定，买卖、申购、赎回ETF基金份额时，当日申购的基金份额，同日可以卖出，但不能赎回；当日买入的基金份额，同日可以赎回，但不能卖出；当日赎回的证券，同日可以卖出，但不能申购基金份额；当日买入的证券，同日可以用来申购基金份额。

如此一来，投资者就可以利用ETF特殊的市场设置和交易规则实现股票买卖的T+0交易，从而实现资金的高效运转。这就是此次事件中光大证券利用ETF在同一天实现风险对冲的具体操作方法。不过，通过ETF实现T+0日内回转交易并非普通投资者可以做到的，因为ETF一级市场中设置了较高的准入门槛，因此，目前ETF的T+0套利机制还只是“有钱人”的游戏。

关联品种和关联市场存在相互影响的可能，而交易规则的差异会对不同类型投资者的控制风险能力和方式造成差异化影响，就像此次光大事件表现出的那样，实力雄厚的投资者是可以通过跨市场、跨品种交易来锁定收益、对冲风险的，而普通投资者则没有这种能力和机会，在此类事件中只能坐等风险的降临。因此，监管层应该考虑适时地消除关联品种和关联市场在交易机制上的差异，为广大投资者营造一个平等竞争的机会。

5 结论

综上所述，在资本不断大量聚集并快速流动的当今资本市场，资本的逐利行性和市场交易的安全性、稳定性及交易机会的的公平性之间矛盾愈发凸显，如何通过建立完整完善的一整套交易体系及交易规则来调和这些矛盾也愈发紧迫。“8.16事件”将这一矛盾在我国资本市场放大，同时也为推进资本市场尤其是证券市场的改革和发展提供了契机。只要我们能从事件中吸取教训，总结经验并迅速做出整改和完善方案，必将促使中国证券市场不断健康、稳定的发展下去。

第3篇：股票交易的量化交易范文

按照技术派的观点—他们通常会说一些晦涩难懂的K线理论，比如“旗形整理形态”与“M头理论”—2132点是市场的钻石底。所谓钻石底按字面理解就是坚硬得很，并且很难跌破。

但这次技术派又错了。

7月27日晚间，上交所了《上海证券交易所风险警示股票交易实施细则（征求意见稿）》称，将对ST股设立风险警示板，风险警示股票价格的涨幅限制为1%，跌幅限制仍为5%，此前这些股票的涨幅限制为5%。

尽管已经选择了在一个周五休市后公布这个消息，但依然还是给周一的市场以无情的打击—7月30日上证先是在股市做好的动能中小幅上扬，随后则因为一批ST股和B股的不振而最终收于2109.91点。一个让技术派非常尴尬的点位。

在经济学“随机游走”的理论中认为，股票可以预测的话，那根本就不会有黑天鹅这回事。真正左右股市的力量其实是一种极大的随机因素。

针对ST股的消息其实出发点没错。那些戴上ST帽子的股票通常都有长达2年以上的亏损。但因为这些股票多为小盘股，时常有庄家伺机进入，开设数个关联账户，通过倒手对敲将股票价格抬高，并最终获取巨额收益。

但这些股票对于任何哪怕有一丁点支持过价值投资的人来说，是毫无价值的。这也给很多无法分辨消息真伪的散户带来了巨大的损失。管理层对这些股票的涨幅做出限制则是为了避免这种投机。

另一个导致A股岌岌可危的原因在于B股在这一交易日的迅速暴跌。B股暴跌的原因稍微追溯得有点早。根据中国7月7日生效的新退市规定，如果一只股票收盘价连续20天在面值以下，那么就面临退市。

一家有台资背景的公司闽灿坤公司已经连续12个交易日股票低于面值了，离20天的期限并不远。如果它退市的话，则会让那些持有业绩不佳公司股票的投资者心怀芥蒂，于是他们选择了抛售自己手中类似的股票。

打击炒作一些业绩差的“烂股”是证监会主席郭树清的市场化改革中预想的一步。他认为中国的股市必须有退市制度，让那些业绩差的股票离开。他也鼓励分红。

不过这里面有一丝很微妙的联系。闽灿坤这家公司曾经在分红上非常慷慨，比如它19年来历经9次送转，派送的现金金额也超过了最初的融资额。正是多次除权后价格才一步步走低。粗略计算，如果不除权的话，它的价格应该超过6港元。这家公司只是今年业绩较差，但2009年至2011年还连续3年盈利。

市场化是中国股市必须要走的一步。但监管层可以考虑的是如何制衡这些因素，并通过机制内在的逻辑联系，引向大家想要的结果。除此以外也起码考虑下时机这回事，毕竟迎来一个更健康的市场需要付出的代价并不该由投资者来背负。

本周会影响市场的几件事

欧洲

果然在经历了一周的坏消息后又迎来了好消息。欧元区救助基金、欧元区成员国和欧洲央行将很快采取措施拯救欧元。

需要注意的是，德国已经开始有旧马克出现在市场上了。也就是说最为坚定的欧元守护者很可能已经有心猿意马的迹象。虽然欧元开始出现升势，但任何在这个时候冲击欧元的决定都需要慎重。

美国

美元最近一直在走低，比欧元区狼来了的话题更无聊的是美联储是否会“量化宽松”的话题。7月23日这天，人们又开始兴奋地预测了起来。美国现在根本没有出现需要实施量化宽松这个工具的足够糟糕的数字基础。并且如果它已经成功将危机传导到新兴市场的话，就更没必要这么做了。

中国

由于此前几个月的货币政策，可以预见到7月至8月的工业产值等数据不会再那么难看了。不过这些增长的前提还是由加大投资带来的。这长远看不是什么好事。但短期看的话，则可能稍微安抚下投资者的情绪。证监会又一次放开了QFII限制。

以最近交易日的表现来看，应该会有一系列护盘的政策出台。不过，大部分投资者基本也已经进入到了“政策疲劳期”了吧。

第4篇：股票交易的量化交易范文

[关键词] 趋势和反趋势交易；处置效应；价值函数；概率权重函数

doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2014 . 18. 055

[中图分类号] F832.48 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2014）18- 0084- 04

0 引 言

近年来，处置效应在行为金融领域已经不再是一个新鲜的话题。然而纵观国内该方面研究，对处置效应的解释仍主要依靠价值函数，研究方法也大都较为陈旧，仍主要采用Odean的定量模型DE1，且大部分研究仍停留在整体水平上，而忽略了处置效应的个体异质性。基于此，本文同时用价值函数和概率权重函数来解释处置效应，分别从整体和个体角度出发，用国外最新模型DE2、DZ对处置效应进行定量分析来克服DE1模型的不足。

相比于处置效应，国内关于交易趋势的研究很少，甚至对于交易趋势的称谓也不尽相同。为避免含义模糊，本文将“高抛低吸”的交易趋势名称定为反趋势交易；对于“追涨杀跌”，本文将其定名为趋势交易。且国内对于交易趋势的研究大都侧重利润与交易趋势之间的关系，鲜有研究对已有的真实交易数据进行交易趋势辨别，分析投资者的交易趋势倾向，关于辨别交易者交易趋势的研究方法几乎为零。

本文同时从价值函数和概率权重的角度，考察交易趋势不同的交易者处置效应倾向。

1 研究数据和方法

1.1 数据

本文选取北京科技大学学院路公选课《中国股票市场》2012年10月25号场2的下降段和2012年11月8号场1的上升段的交易数据，见图1～2。

选取该数据的原因如下：①《中国股票市场》是学院路的选修课，参与模拟股票交易的学生有120人，观测值较多。该实验受测者都是学生，避免了受测者影响处置效应的一些其他特质（年龄段、工作、经验等等）。由于是学院路公选课，涵盖的学生遍布学院路不同学校，不同专业，克服了受测者都是经管专业的同年级学生的偏颇性。②选取的两场数据都有大账户干预，保证了受测者本身交易不会影响股价的前提条件。且学校的模拟交易市场还排除了长期趋势中一些噪声（如隔天趋势）的干扰。③由于投资者的决策参考点（判断盈利/亏损的股价基准点）不同，因此本文选取两段从开盘起就一直上升和下降的数据，不论投资者的参考点是什么，在上升段都盈利，下降段都亏损。由此克服了计算处置效应时不同投资者参考点不同带来的麻烦。

选取的下降段交易数据受测者数量为93 （N1=93），上升段交易数据受测者数量为94 （N2=94），两场的重叠受测者数量为64 （N=64）。两场数据整场交易时间都为20分钟，截取20121025场2开盘至开盘后11分钟的交易数据，20121108场1从开盘至开盘后5.9分钟的交易数据。

模拟交易是委托制，没有交易费用，是即买即卖制。在模拟交易中，受测者只可交易东凌粮油公司股票，且每个受测者都有一定虚拟资金，但互不相同。受测者只能与模拟股票市场而不能与其他受测者互相接触，受测者之间也不可互相买卖股票。

由于受测者最终的成绩排名和交易收益状况排名一致，因此每个受测者的交易目的都是收益最大化，保证了数据的可取性。

1.2 研究方法

1.2.1 处置效应

参考Odean的方法，在盈利/亏损区间被卖出的股票数量记为RG（realized gain）/RL（realized loss），未卖出股票数量记为PG（paper gain）/PL（paper loss）。计算出每个受测者的RG、RL、PG、PL后，算出实现盈利比率和实现亏损比率：

PGR （the Proportion Of Gain Realized） =RG/（RG+PG） （1）

PLR （the Proportion Of Loss Realized） =RL/（RL+PL） （2）

接下来用3个模型来将处置效应定量化：

DE1=PGR-PLR （3）

这是Odean研究所用的方法。DE1为零，表明没有交易倾向被揭示；DE1为正，表明有处置效应倾向；DE1为负，表明有与处置效应相反的交易倾向。当DE1为正值时，数值越大，处置效应倾向越强。但是，DE1指数会受到投资组合规模和交易频率的影响：投资组合规模越大，交易频率越大，则DE1指数越小。

DE2=PGR/PLR （4）

这是Odean提出的指数，该指数由于是实现盈利比率与实现亏损比率相除，因此不受投资组合规模和交易频率的影响。DE2=1，没有交易倾向被揭示；DE2>1，有处置效应倾向；DE21时，DE2指数越大，处置效应越强。

DZ= RG/RL-PG/PL （5）

DZ指数由Dhar和Zhu提出，该指数同样不受投资组合规模和交易频率的影响。DZ=0，没有交易倾向被揭示；DZ>0，有处置效应倾向；DZ0时，DZ指数越大，处置效应越强。

1.2.2 交易趋势（趋势交易和反趋势交易）

为量化交易者的交易趋势，计算每个交易者在上升/下降期间的买入股数、卖出股数，分别记为BU/BD、SU/SD。接着计算以下两个比率：

下降趋势中的买入比率（BD）

BD（Buying propensity during downtrends） =BD/（BD+SD）（6）

上升趋势中的卖出比率（SU）

SU（Selling propensity during uptrends） = SU/（BU+SU）（7）

反趋势交易者有较高的BD、SU指数。BD，SU的值在0与1之间，0意味着趋势交易倾向，1意味着反趋势交易倾向。虽然上升段、下降段时间不同，但BD，SU不会受到时间的影响，因此不需用时间进行加权。

1.3 趋势和反趋势交易者中的处置效应

本文首先提出疑问是否投资者对于处置效应的倾向性与交易趋势有关。根据Dacey和 Zielonka 的研究，我们假设处置效应是由两个因素导致的：①价值函数，②概率权重函数。趋势交易者和反趋势交易者的价值函数是一致的，他们都倾向于卖出盈利股票，持有亏损股票。然而，由于趋势交易和反趋势交易其本身的定义，两种投资者评估未来股票价格变化趋势的概率是不同的，因此两者的概率权重函数不同。当趋势交易者持有涨势的股票时，他预计该趋势会继续；反趋势交易者则会预计未来趋势会反向发展。趋势交易者卖出股票的倾向会减弱，而反趋势交易者卖出股票的倾向会加强。反之亦然。因此，在股票处于涨势时，反趋势交易者卖掉股票的倾向比趋势交易者大；在处于股票跌势时，反趋势交易者持有股票的动机比趋势交易者大。

基于以上定性分析，我们提出主要假设：反趋势交易者比趋势交易者更易表现出处置效应。

下面进行定量分析，检验该假设。分别将每个投资者的，BD、SU指标作为自变量，处置效应的3个指标作为因变量，构造回归模型：

DE1=αBD+βSU +γ （回归1）

DE2=αBD+βSU+γ （回归2）

DZ = αBD+β SU+γ （回归3）

由于BD、SU越接近于1，投资者越有反趋势交易的倾向，因此，若回归系数α、β大于0，则假设成立，反趋势交易者比趋势交易者更易表现出处置效应；若回归系数α、β等于0，则不同交易趋势投资者的处置效应倾向性一致；若回归系数α、β小于0，则与假设相反，趋势交易者比反趋势交易者更易表现出处置效应。当然，还要检验相关系数的显著性。

2 实证分析

2.1 处置效应

首先，对股票模拟市场进行一个整体上的分析，发现亏损段买入数量为3 124股，卖出数量为855股；在盈利段买入数量为601股，卖出数量为1 266股。亏损段买入股票比卖出股票数量多2 269股，盈利段卖出股票比买入股票数量多665股。受测者整体上有“卖赢持亏”的倾向性。

由于亏损段时间为11分钟，盈利段时间为5.9分钟，这种时间上的偏差会影响PGR、PLR指数。为排除时间偏差，分别计算亏损段和盈利段每分钟买卖数量。在分钟化的数据基础上，我们计算了模拟交易市场整体上的PGR= 0.001 129， PLR= 0.000 212，DE1= 0.000 917，DE2=5.325 DZ=4.328 2。可以发现，受测者整体上有处置效应倾向。

计算每个受测者的PGR、PLR、DE1、DE2、DZ指标。结果显示，受测者的3个指标结果一致。DE1指标没有无效结果，但DE2和DZ指标公式中由于有除法，因此有些受测者无法计算处置效应：一些受测者PLR为0，也就是受测者在亏损时没有卖出股票，这导致DE2值无法计算；一些投资者的PL、RL为0，也就是亏损时没有卖出或没有买入，这导致DZ值无法计算。删除没有交易和持股数量为0的受测者，剩余57名有效受测者，其中有处置效应倾向的受测者为47名，反处置效应倾向的受测者有10名。表现出处置效应的受测者占整体样本的82.14%。这表明模拟交易市场上大部分受测者有处置效应倾向，但也有少数受测者有反处置效应倾向，受测者的处置效应倾向有异质性。

2.2 交易趋势（趋势交易和反趋势交易）

首先，进行整体上的分析。分别计算模拟交易市场上升段和下降段的每分钟买卖数量。下降时买入、卖出数量分别为3 124、855股，上升时买入、卖出数量分别为601、1 266股，下降时买入股数比卖出股数多2 269股，上升时卖出股数比买入股数多665股。受测者整体上在下降时更倾向于买入，上升时更倾向于卖出，有反趋势交易倾向。计算整体的SU=1 266/1 867=0.68>0.5，BD=3 124/3 979=0.79>0.5，这同样说明受测者整体上呈反趋势交易倾向。

计算每个人的BD、SU指数。结果显示，模拟市场中的57名受测者，有36名在上升段和下降段的交易趋势一致（其中7名趋势交易者，29名反趋势交易者），有21名在涨势和跌势的交易趋势不一致。由此可以得出以下结论：大部分受测者交易策略稳定（36名受测者，占样本受测者的63.16%）。在涨势和跌势采取相同交易趋势的受测者中，趋势交易者有7名，占12.28%，反趋势交易者有29名，占50.88%，可见大部分受测者为反趋势交易者。

2.3 趋势和反趋势交易者中的处置效应

为检验本文主要假设，分别对回归1、回归2、回归3方程进行回归。

回归（1）由于DE1值太小，因此将因变量扩大1 000倍对56名受测者进行回归。方程R2（8.9%）不是很大，拟合程度不是很好，F检验值2.5740.05，整体是不显著。SU、BD变量前系数都不显著，回归（1）整体的拟合度、显著性都不符合要求，这可能是与之前所述的DE1没有排除交易频率和投资组合大小的原因有关。回归（2）剔除了21（37.5%）名受测者的数据，因为他们可能由于在亏损时没有卖出股票，使得PLR为0，从而无法计算出DE2的值，对剩余35名受测者进行回归分析，方程R2（22.3%）虽然不是很大，但拟合程度明显比回归1要好得多，F0.05（2，32）值为3.3，F检验值4.581>F0.05（2，32），P值为0.018 t0.025（32），变量显著。回归（3）剔除21（37.5%）名受测者数据，理由如回归（2）。对剩余35名受测者进行回归分析，方程R2（17.4%）虽然不是很大，但拟合程度明显比回归1要好得多，F0.05（2，32）值为3.3，F检验值4.581>F0.05（2，32），P值为0.018 t0.025（32），变量显著。

虽然DE1、DE2、DZ三个指数分别从不同角度来解释处置效应，其中，回归（1）的回归效果不好，这可能是由于受交易频率和投资组合规模的影响，因此去除回归（1）。而回归（2）、（3）的结果很好且很一致，SU、BD前系数几乎一致，因此采用回归（2）、（3）。SU、 BD 前系数为正数，这验证了本文假设，反趋势交易者比趋势交易者更易表现出处置效应。SU前系数21.17，BD前系数12.35，这表明SU每增加一个单位，处置效应会增加21.17单位，BD每增加一个单位，处置效应会增加12.35个单位。可见交易趋势对于处置效应倾向的影响很大。而SU前系数几乎是比BD前系数的两倍，说明反趋势交易者在涨势时比跌势时更易表现出处置效应。

3 结论及政策建议

本文用北京科技大学股票模拟实验室的交易数据，研究趋势交易者和反趋势交易者之间的处置效应。研究结果表明：①82.14%受测者存在处置效应，但仍有一部分人没有表现出处置效应或表现出反处置效应，且个体处置效应存在异质性。②模拟市场整体上呈反趋势交易倾向，但趋势倾向存在异质性，大部分个体是反趋势交易者。③验证了假设：反趋势交易者比趋势交易者更易表现出处置效应。且反趋势交易者在涨势时比跌势时更易表现出处置效应。

基于以上结论，本文建议：①使交易者了解其交易趋势。政府相关部门及机构应制定相关政策，规定证券公司在交易者开户前教育交易者了解处置效应的存在及影响，并通过调查问卷或模拟交易等形式使交易者了解其交易趋势，尤其提醒反趋势交易者更加注意股票的盈利和亏损，防范处置效应。由于以往都认为处置效应在跌势时的恶果更严重，因此提醒交易者更注意止损，而本文发现反趋势交易者涨势时更易受到处置效应的影响，因此要在涨势时同样要注意防范处置效应。②加强交易者的教育。我国大部分交易者经常由于专业知识不足而无法有效利用市场信息，因此政府、各大券商、中介机构应对交易者进行投资基本知识的教育，也进行相关投资心理学的教育，提高交易者的理性程度，尽量避免非理。

主要参考文献

[1]R Dhar，N Zhu. Up Close and Personal： Investor Sophistication and the Disposition Effect[J]. Management Science， 2006， 52（5）： 726-740.

[2]赵学军，王永宏. 中国股市“处置效应”的实证分析[J].金融研究， 2001（7）：92-97.

[3]孙建军，陈耕云，王美今.证券交易中处置效应的实验研究[J]. 心理科学，2007，30（3）：731-734.

第5篇：股票交易的量化交易范文

股价的投机

每个市场都有其独到之处，香港市场也有着其不同于大陆的交易规则，利用这些交易规则同样可以找到获利的技巧，这里主讲两点：仙股———业内把股价低于1港元的股票称为仙股，这些公司绝大部分业绩不佳，缺乏投资者的关注，被认为是没有投资价值的股票。诚然，如果是长期持有这些股票的确风险巨大，但却是香港市场中DayTrading的“镇场之宝”。原因很简单，以股价0．5港元的个股为例，其上涨的最小波动为0．01港元，幅度已达到2％，意味着只要多方攻陷空方一个价格，做多的投资者即已获得2％的收益，而对比一只5．00港元的股票，最小波动也是0．01港元，上涨0．1港元才能获得2％的收益，即意味着多方要奋力连下十城。因此在港股市场上有诸多机构已经在专注于仙股的短程套利，毫无疑问，做好仙股是做好港股的重要一课。最小波动———在香港市场中存在几个关键数字：10，20，100。我们知道A股的所有股票都是以0．01人民币为最小波动的，我们来对比香港市场，股价在0．5－10之间的，最小波动为0．01港元，10－20的最小波动为0．02港元，20－100的最小波动为0．05港元，这样的规则带来了额外的投机机会，假设在10．00的价格买入某股票，后退一步是9．99，而前进一步则是10．02，相当于以1份风险去博取2份收益，何乐而不为。

技术图形的解析

第6篇：股票交易的量化交易范文

证券实训室建设对场地和硬件的要求一定要服从于场地和资金投入条件而定，所以这一问没必要做太多说明，在此最重要的也就是决定实训室品质的是软件的功能和模式选择。在软件选择上必须符合多功能全仿真虚拟交易所的环境要求，必须具备一个跨市场、跨品种和跨地区的全球金融实时资讯和分析终端。该终端充分运用了全球领先的国际化投资分析理念和金融工程分析技术，为投资者提供覆盖全球六十多个国家的股票、债券、期货、外汇，金融衍生品等上万种金融产品更快捷、更精确、更深入的信息和分析工具，该产品将为追求价值投资与量化分析的用户，提供前所未有的金融决策支持和投资体验，虚拟交易所一套模拟交易教学和培训的实训软件，以提供接近市场运作机制的模拟投资环境，通过举办各种规模的模拟投资赛事，达到帮助学员投资理论与实务操作充分结合训练和提升的平台系统。以竞赛形式实施教学过程，由简单到复杂，通过竞赛让学生循序渐进的体验并掌握投资理论知识。包括单品种金融商品投资、组合投资、组合投资风险管理等。具体功能特征要求：

（一）多样化的模拟品种1、完整的股票、债券交易品种及行情先试分析系统：包括沪深A、B股的所有品种，创业板基中小板品种，各种国债、企业公司债券，可转债及优先股交易品种，这样可以使学生全面的交易和分析了解中国股市债市的全貌，学生可以身临其境的近距离接触中国证券市场，可以提高学生的投资交易能力，投资品种的选择能力及投资组合能力，行情系统同时要具备国际证券市场的部分品种，比如纽交所行情、纳斯达克市场行情、香港联交所的个交易品种行情，这样，在证券市场国际化的前提下，达到学生学习内容的全面化和国际化。2、国内国际期货市场的各个品种的模拟交易、行情显示、分析系统：通过其行情显示系统可以全面了解和获悉国内国际期货市场（包括商品期货和金融期货）的即时行情和进行投资分析；通过其信息咨讯系统可以了解国内外期货市场和期货商品的信息；通过其模拟交易系统可以让学生在教师的指导下进行国内国际期货的模拟交易买卖。3、国内证券投资基金的各个品种：通过其行情显示系统可以了解国内基金市场的开放式基金、封闭式基金基本行情，以及个基金的净值变化情况、基金投资的持仓状况；通过其柜台系统可以使学生演练基金帐户的开、销户及申购、赎回操作；通过其模拟交易系统，进行封闭式基金的模拟买卖交易。4、外汇交易品种：通过其行情显示系统全面获悉国际外汇市场的八个外币品种的交易行情和成交情况；利用其信息咨讯系统可系统了解所及各国的经济状况金融货币政策的变化情况，和各国货币的升贬值情况，以及各国贸易顺逆差情况，这样学生可以通过外汇这个窗口了解国际经济、金融变化；通过其模拟交易系统，进行外汇实盘和外汇保证金交易的模拟买卖。从而对课本所学知识进行进一步的消化、理解和巩固。

（二）高仿真交易机制1、在模拟交易不论品种、交易界面、交易步骤及操作要求都应该与实际业务达到做大限度的一致，相当于既模拟交易所又模拟证券营业部的方式。交易中，营业部、交易所、银行、登记结算公司各环节及处理程序尽量俱全，使学生得以训练业务的全过程，特别是交易费用的设置上，应与实际业务保持一致，各种交易和结算规则必须符合交易所相关规定。第三方存管和印证转账业务环节也不可或缺。撮合成交原理及即时性不应与实际业务有所差别。

（三）必须拥有实训指导教师可控制的不同范围的各个品种的投资竞赛系统1、要求软件提供开发商每学年必须进行不少于一次的全国性或区域性模拟投资大赛，这样可以通过模拟投资比赛，既提高学生的学习兴趣，又可以检验学生及教师的教学效果，通过这种实战演练，提高学生的操作能力和投资分析、投资组合能力。2、模拟交易软件中要可以自行设置不同品种、不同范围的比赛。比如：可以设置校内不同专业的比赛，专业内设置不同班级的比赛，是学生能够在赛中学、赛中练，以充分发挥证券实训室的作用。3、系统中要具备师生互动环节，学生的投资组合中的各个投资品种要注明买入卖出理由，指导教师可以有针对性的进行指导。4、比赛成绩排行要多样性：既有总收益排行，又有月、周收益排行。既有既有院校总排行，又有专业、班级排行。这样可以及时全面掌握学生的学习效果和投资选股能力。

（四）交易流程必须完备1、交易必须从资金账户和掌权账户的开立开始，第三方存管-银证转账-委托下单-成交查询-撤销委托-证券交易清算与交收，完成整个过程。对于期货交易必须具备开户、开仓、加仓、平仓、逐日盯市，交割的全过程，并且具有跨市场套利跨品种套利的功能。2、软件要具备行情的历史回放功能和非交易时间交易设置功能，这样可以让学生在非交易时间上课时同样可以进行交易练习，这样可以充分提高实训系统的利用率，也可以对行情和交易进行盘后分析。

（五）、具有一个全面的、动态的宏微观经济数据库1、中国股票市场交易数据库：提供沪深两市所有股票交易数据，以及可比股票价格、多种回报率、详细股本变动信息等。特色指标：（日、周、月、年度统计的）考虑现金红利再投资的市场回报率（等权平均法、流通市值加权平均法、总市值加权平均法）；不考虑现金红利再投资的市场回报率（等权平均法、流通市值加权平均法、总市值加权平均法）2、中国上市公司财务报表数据库：按照新旧会计准则，收录主要科目的历史对应数据和重要会计科目，体现专业数据调整技术。特色指标：同业存款、贵金属、存货净额、保险业务收入、手续费及佣金支出、融资租赁固定资产、质押贷款净增加额等。按照2007年新会计准则，调整合并会计数据，保证数据可比性。对2007年以前的财务数据，采取保留并兼容到现有结构的方法，在充分理解会计科目变更的基础上，对历史数据进行对应。3、中国宏观经济研究数据库：数据内容包括国内生产总值、人口就业与工资、固定资产投资、居民收入与消费、财政收支、价格指数、能源、环境、国内贸易、对外贸易、国际收支、农业、工业、建筑业、运输业、邮电业、金融、保险等。特色指标：能源生产弹性系数、电力生产弹性系数、能源消费弹性系数、电力消费弹性系数、平均每天能源消费、居民热力年消费量、工业污染治理投资、环境污染治理总投资、地质灾害发生。

二、全仿真证券实训室在教学中的应用

（一）行情分析软件的应用：通过股票、债券、期货、基金行情分析软件，了解当日的及历史行情综合情况及个股涨跌情况，通过将理论课中学习过的各项技术分析方法、理论来对市场及个股进行分析和判断、为模拟交易选择股票、确定投资组合及买卖操作时机。

（二）全仿真模拟交易操作的应用：通过全仿真股票模拟交易系统，进行股票、债券、封闭式基金的买卖操作，对理论课讲授的内容进行验证、温习和演练，增强学生的学习兴趣、动手能力，零距离触摸证券市场，切身体验市场风险；有机会参加股票投资模拟交易大赛。

（三）证券市场数据库的应用：学生可以利用数据库，查询分析与投资有关的宏观经济数据、国民经济各行业数据、各个上市公司的经营财务业务历史数据，以及各期货、外汇品种的国际国内数据，提高其对证券市场的基本分析能力，为其股票、期货、证券投资基金基金、外汇等证券品种的投资决策提供重要参考。

第7篇：股票交易的量化交易范文

    (一)融资融券交易业务的内涵

    融资融券交易,又称证券信用交易,是指在证券交易所或者证券监督管理当局批准的其他证券交易场所进行的证券交易中,投资银行向客户出借资金供其买入证券或者出借证券供其卖出,并由客户交存相应担保物的经营活动。

    (二)融资融券交易业务的形式

    1、融资与买空

    融资是指客户委托买入证券时,投资银行以自有或融入的资金为客户垫支部分资金以完成交易,以后由客户归还本金并支付利息,投资者这种借入资金购买证券的行为,就是所谓的“买空”。投资者通过融资实现了财务杠杆,证券价格上涨,投资者将加大获利;证券价格下跌,投资者也将加重损失。

    2、融券与卖空

    融券是指客户卖出证券时,投资银行以自有、客户抵押或借入的证券为客户代垫部分或全部证券以完成交易,以后由客户买入归还所借证券且按与证券相当的价款计付利息。投资者这种卖出自己实际并不持有的证券的行为,就是所谓的“卖空”。如果投资者后来买入证券的价格低于卖出价格,投资者将获利。与买空一样,由于实施卖空操作,风险和收益对投资者来说都加大了。

    二、融资融券交易的风险识别

    由于融资融券业务交易对收益和风险具有放大作用,在经济出现过度发展时会加剧通货膨胀的发展速度,并对金融体系的安全和稳定造成破坏与损失的可能;也可能对投资者带来风险和损失的可能。所以我们应对融资融券业务交易的风险进行识别。

    (一)体制风险

    体制风险属于系统性风险,是指一国金融体系由于缺陷所存在的风险。由于证券信用交易的“助长杀跌”功能,体制风险所导致的危机变本加厉,危害更深。

    (二)信用风险

    信用风险属于非系统风险,是指交易对手违约给己方所造成损失的风险。从根源上分析,引发信用风险是由于交易双方拥有信息的不对称性,容易产生“逆向选择”和“道德风险”。信用风险是金融机构(或证券交易商、经纪人)在证券信用交易中必须解决的风险。

    (三)市场风险

    市场风险属于非系统风险,是指由于市场变动引起的风险。市场风险是投资银行和投资者面临的主要风险。市场风险可能导致投资银行倒闭,甚至引起连锁反应。20世纪90年代以来,市场风险可以通过量化、定价、交易进行转移,极大地提高了投资银行和投资者对市场风险的管理。

    (四)业务规模风险,以及引发的资金流动性风险

    业务规模风险属于非系统风险,是指投资银行对单个客户融资融券规模过大、期限过长。从而造成投资银行流动性不足、净资本规模和比例不符合监管要求的可能性。融资融券业务中,投资银行可以获得佣金收入。受利润动机的驱使,投资银行会盲目扩大规模,但是融资融券业务同样存在很大风险,如在融资业务中,客户到期不能偿还融资款项,而券商在自有资金有限又不能及时获得新的资金来源时,就会产生资金流动性风险。

    (五)业务管理风险

    业务管理风险属于非系统风险,是指投资银行在开展融资融券业务时,由于制度不健全、管理不善、控制不力、操作失误等原因导致其亏损可能性的发生。如开展融资融券业务时,如果券商缺乏相应的内控制度或制度不健全、必要的信息技术系统或其功能不健全等,就可能造成券商经营管理上的风险。而对技术系统的操作不当或发平仓错误等,还会产生业务操作风险。

    (六)杠杆交易风险

    融资融券实行杠杆交易:即无论投资者进行“买空”交易还是“卖空”交易,都需要向券商交纳一定的保证金,保证金可以是现金或可冲抵保证金的证券,这里的保证金并非通常我们所理解的“预付款”或者“定金”,而是表示交易者有能力承担市场价格波动风险的一种经济保证,是利用杠杆比率,扩大交易金额的方法。根据沪深交易所《融资融券交易试点实施细则》规定,投资者交付的保证金与“买空”、“卖空”交易的金额比例不能低于50%,若以50%为标准,当投资者有信用账户中100元保证金,便可以向券商最多借入200元资金购买股票做“买空”交易,也可以最多借入200元市值的股票卖出做“卖空”交易,50%的保证金水平对应的杠杆比率是2倍,即放大了本金2倍的收益与风险。如投资者以100万元以普通现货交易买入一只股票,该股票从10元/股下跌到8元/股或上涨到12元/股,投资者的亏损率与收益率都是20%;如果投资者以100万元作为保证金、以50%的保证金比例融资200万元买入同一只股票,该股票从10元/股下跌到8元/股或上涨到12元/股,投资者的亏损率与收益率都是40%。可以看到,保证金交易是一把“双刃剑”,放大了收益也放大了风险,放大的程度取决于杠杆比率。此外,由于融资融券交易需要支付券商利息与费用,因此,一旦融资融券交易,股票价格朝着不利的方向运动,投资者不仅要承担杠杆交易放大了损失的风险,还要支付高额的融资利息融券费用。因此,投资者要清醒认识融资融券杠杆交易的高收益高风险的特征。

    (七)强制平仓风险

    融资融券交易中,投资者与券商之间存在着委托买卖关系、债权债务关系以及由债权债务产生的担保关系,券商为保护自身债权、防范风险,对投资者信用账户的资产负债情况实时监控,在一定条件下可以对投资者担保资产执行强制平仓,投资者必须无条件接受。因此,投资者必须关注可能引起担保资产强制平仓的几种情形:

    1、不能按照合同约定的期限清偿债务引起的强制平仓

    融资融券交易的期限最长不得超过6个月,且不得展期,若投资者不能按照合同约定的期限清偿债务,券商有权按照合同约定执行强制平仓,由此可能会给投资者带来损失。

    2、维持担保比例低于最低底限未及时追加担保物引起的强制平仓

    根据《证券公司融资融券业务试点管理办法》,证券公司应当将收取的保证金以及客户融资买入的全部证券和融券卖出所得全部价款,作为对该客户融资融券所生债权的担保物,证券公司应当逐日计算客户交存的担保物价值与其融资融券所欠债务的比例,这个比例即维持担保比例。在证券交易所的《融资融券交易试点实施细则》中有规定:投资者信用账户维持担保比例不得低于130%,当维持担保比例低于130%时,证券公司将以合同约定的通知与送达方式通知客户在一定的期限内补交差额,这一期限不得超过2个交易日,客户追加担保物后的维持担保比例不得低于150%,投资者未能按期交足担保物的,证券公司将对投资者信用账户内担保资产执行强制平仓。强制平仓的过程是不受投资者控制的,因此,投资者信用账户的维持担保比例低于130%时,将会面临强制平仓的风险。

    3、标的股票被调整出融资融券标的证券范围引起的强制平仓

    标的股票交易由于被实行特别处理、终止上市等原因被调整出融资融券标的证券范围的,证券公司与其客户可以根据双方约定提前了结相关融资融券关系,也就是说这时投资者将面临被券商提前了结融资融券交易,担保物被强制平仓的风险,由此也可能会给投资者造成不必要的损失。

    三、融资融券交易风险管理

    (一)投资银行对融资融券风险的管理

    融资融券交易虽然具有很多优势,但这一制度的弊端也是不容忽视的。融资融券交易具有较大的风险性和投机性。如果融资融券过度,会形成股市上虚假繁荣,人为地促使股价巨大波动。因此,应加强融资融券交易风险的管理与控制。

    1、加强对客户资质的审查力度

    应制订融资融券交易客户选择的标准和开户审查力度,并建立客户信用评估制度,从而加强对客户信用风险的控制,投资者进行融资融券交易时,投资银行要对投资者的财产和收入情况、信用状况、过去的交易记录进行严格审查,筛选出可以进行融资融券交易业务的客户,建立一道有效的防火墙。与此同时,还应加强对客户授信额度的管理,根据客户的操作情况和资信变化因素,调整其授信额度,防止信用额度的过度膨胀,如规定最低保证金限制和单个额户融资融券的最高限额等指标来控制客户的信用风险。

    2、建立单只证券的信用额度管理制度

    市场风险可能会导致市场波动、交易异常等问题,一般证券交易所通过对单只证券的信用额度的管理,限制单个证券的信用交易量占公司所有流通证券的比例来控制市场风险。

    3、对融资融券业务进行集中监控

    投资银行要根据自身自有资金和证券状况,合理确定融资融券的总规模,规模一旦确定不得随意扩大,并且投资银行应通过技术手段进行集中控制和风险动态管理。通过集中监控及时查询各项风险控制指标、客户信用资金帐户的资金余额及变动情况、证券市值及变动情况,随时监控客户帐户的质押比例、警戒线和平仓线等。

    4、制订完善的业务操作流程

    融资融券业务基本操作流程包括评估融资融券额度、进行融资融券交易、实时风险控制、归还资金、补足担保品或平仓等环节。券商应严格按照监管部门的规定,制订融资融券业务每一个环节的详细业务操作制度和业务流程。同时加强内部控制。对重要的业务流程环节采用双人双岗。加强监督与制约。加强对相关业务部门人员进行管理制度和业务知识的培训教育,同时设立专门机构对融资融券管理部门的业务操作进行定期检查和不定期抽查。

    (二)投资者对融资融券交易风险的管理

    如何充分利用融资融券交易机制,实现投资者投资智慧的更高“溢价”,笔者认为,做好风险控制是第一要务,应对融资融券交易风险应从以下几方面入手。

第8篇：股票交易的量化交易范文

（一）计量技术与计量经济学的发展

在经济学与金融学的发展过程中大量运用到了定量技术对金融现象进行逻辑化地推理。数学具有逻辑性性以及精确的特点，能够对金融问题与经济现象进行量化的分析。但是经济问题是处在一直的变化之中的，人的行为活动以及心理思维方式对经济的运行具有重要的影响，因此无法用精准的数量指标进行描述，所以，金融数学的运用是在一定的程度与假设基础之上的分析，对经济行为主体来说只能作为决策时的参考依据，这也是现代计量经济学进行定性与定量分析的出发点。

（二）金融数学的发展

金融市场自成立以来其运行就伴随着高收益与高风险的特点，因此各个国家的金融投资者一直在探索如何对金融投资过程中伴随的金融风险进行有效地评估以及如何对期权的价格进行定位。在这种背景下金融数学应运而生，在经济学以及金融学中运用数学知识，建立金融数学模型能够对投资风险进行有效地评估进而对期权价格的制定采用了有效的方式，这在国际金融领域对金融投资市场的分析与预测以及实时的监控能够起到重要的作用，有利的促进了金融市场的发展。

二、期权与期权理论概况

（一）期权理论的产生

期权是金融行业在发展过程中的随着现实经济状况的出现而产生的一种衍生品，是金融交易市场上重要的交易工具，能够对未来可能发生的风险进行有效地规避，同时还可以进行投资，产生收益。期权的出现是金融交易市场上的重大变革，人们可以对现代还为发生的状况进行投资与预测。

（二）期权定价理论的产生

在期权交易中的关键性环节就是期权价格的交易。在期权合约中，期权价格随着市场供求的变化而随时发生变化，期权价格的情况与交易双方利益的分配情况息息相关。因此对于期权定价理论的研究在金融学以及计量经济学方面具有重要的研究价值。

关于期权定价的理论研究分为完全金融市场下的期权定价理论与不完全金融市场下的期权定价理论两种。如果假设金融市场是完全的，各种经济因素的发生都能够考虑在内并且预测到其发展变化那么相关期权定价理论就是固定的。但是在现实情况下，完全的金融市场几乎是不可能存在的。例如股票期权的价格就时刻受到股票价格的波动率影响与无风险收益率的影响。因此期权定价理论的研究是以不完全金融市场为条件。

三、期权定价方法

随着国家之间经济联系的逐渐加深，各种金融衍生品不断出现，对期权问题进行合理地定价一直是国际金融市场发展的重点问题。随着信息技术的突飞猛进地发展与应用，借助于先进的计算机与与通讯科技，关于期权定价的公式与模型应运而生。

1973年是期权理论与期权定价理论具有标志意义的一年，在这一年，Fisher Black与Myron Scholes共同做出了关于连续时间的期权定价理论，即B-S期权定价模型，这是世界上第一个完整的得到公认的期权定价模型。随着这一模型的提出，德克萨斯电子仪器公司据此模型有效计算期权价格的计算器，这一计算器一经推出便在各大金融公司得到了推广，对金融交易以及期权定价做出了历史性的贡献。直至今天，不少投资银行、金融从业者股票交易员以及期权交易员仍然在使用B-S模型，衍生工具的更新促使了国际金融交易市场效率的提高，同时也提高了全球交易市场的变化性。

三年以后，Rubisentin做出了关于二项式分布的针对间断时间的期权定价理论，该理论以期权定价数值法作为基础，研究重点放在了美式期权定价问题上。这两大理论的产生极为有利地促进了国际金融衍生品的大量出现与发展，在各个行业包括财务管理中都得到了推广。

四、B-S定价模型

其中主要的定价方法是Black-Schole定价模型、二项式定价方法、风险中定期权定价方式以及鞅定价方式。

B-S定价模型的假设条件有五个：第一是标的资产价格呈对数正态分布形式；第二是在期权失效之前，金融资产收益的变量以及无风险利率都是固定不变的；第三是假设金融交易市场没有交易成本以及税收成本；第四是在期权的有效时间之内金融资产没有其他收益包括红利所得，这一假设随着现实状况的发展后来被废除；第五是不可以在期权日之前提前行使权利，这是欧式期权的特性。

Black与Scholes有效结合无套利分析技术，得出了不含红利收入的股票的相关衍生证券产品的价格f应当满足的Black_Scholes微分方程：

■+rS■+■σ■S■■=rf

之后Black和Schole两人又根据前期所推导的微分方程得到如下的期权定价公式：

f=SN（d■）-Xe■N（d■）

d■=■

d■=d■-σ■

B-S定价模型源于对冲证券组合中的有关思想。期权投资者在进行投资时为了对投资报酬进行有效评估在期权与期权标的股票之间建立有效的组合。投资者能够得到的确定报酬是随着无风险利率同时产生的，期权的这一理论与无套利定价理论相似。无套利定价理论的核心思想是投资收益是与投资金额相对应的，投入多少资金就会产生与投资面临的风险相对应的平均回报。根据B-S定价理论，期权定价就是一种无套利定价。

我国的金融交易市场发展历史有限，资本市场与金融交易体制不够完善，与国际成熟资本市场相比存在着较大的差距，随着全球化的与跨国公司的发展，各国之间的经济联系逐渐加深，没有哪个国家可以独善其身，因此中国应当不断完善资本交易市场，促进汇兑制度的发展，同时加强对规避风险的金融衍生品的研究，因此期权定价理论的研究对我国的金融市场具有重大的意义。

第9篇：股票交易的量化交易范文

关键词：程序化交易；交易哲学；半自动交易系统

程序化交易产生于美国，早期的程序化交易分为程序化买入和程序化卖出两种，用于纽约股票交易所同时买卖15支以上的股票组合的交易。因此，有时也被称为篮子交易。

随着投资管理业的资金管理规模扩大，投资经理和基金经理们发现凭经验和手工操作无法应对市场风险加大、价格变动频繁等挑战，程序化交易刚好可以解决这些难题，因为它具有速度快、避免个人情绪干扰、量化等优势，投资机构纷纷投入重金研发自动交易模型，其在提高投资决策质量和速度、交易辅助等方面大展身手。

时至今日，西方发达国家已经研发出不少成熟的自动化交易系统，譬如美国有70%的交易是由程序化交易完成的，而且交易量占比连年来还有不断上升的趋势，交易模型的功能也日趋强大和完善。量化投资及程序化交易大师西蒙斯默默无闻地在十几年间大量使用量化系统的交易方法，取得了比巴菲特、索罗斯等市场传奇更高的年收益率。譬如海龟交易创始人丹尼斯不断通过自动化交易实现其从400美金到2亿美金的个人传奇，还培训出一支海龟投资团队（现在还活跃在各大投资机构），他们为早期大胆吃螃蟹者的投资客无声无息地带来了可观的投资回报。

我国的程序化交易起步较晚，发展缓慢，开发出来的比较成熟的交易系统也相对缺乏，但最近几年发展也很迅猛，这得益于新的投资理念的导入、应用平台开发迅速成熟，如tb（交易开拓者）、文化财经、金字塔等平台已经深受广大自动交易者所喜爱和认同。由于程序化交易规避了人性中的贪婪和恐惧等弱点，交易速度快、系统性强，国内自动化交易量占比最近几年也在快速上升。据统计，我国当前金融产品的程序化交易占比为20%～30%，程序化交易的发展空间将会越来越广阔。

一、程序化交易策略为什么要创新

（一）策略效用的边际递减

使用策略的人多了效果就会越来越差。细心的投资者会发现，国内的股指期货越来越难做。在2010年国内刚推出股指期货时就有人使用台湾的一些比较成熟的程序化交易策略而大赚其钱，但在最近两年却发现不容易赚钱了，甚至遭到了比较大的回撤。这是什么原因呢？金融市场本身就是一个众多策略博弈的一个场所，某个策略一旦成功并被多人使用了，其有效性就会越来越低，而且道高一尺魔高一丈，市场上会出现针对某种策略的猎杀者。从技术指标层面看，例如20年前，通过一条20天均线的交易策略是有利可图的，紧接着，越来越多人开始使用均线来做投资决策。但是，每个交易策略和买卖机会都是有容量限制的，这使得策略使用的人越多，单个K线的波动则越大，例如突破20天均线的当根K线的波动极大，这使得中间的利润空间迅速收缩，最终使得策略失效。也可以理解成，当一个策略使用的人越多，知道的人越多，它的盈利能力则越低，最终变得无利可图。在基本面分析上，同样存在自毁性，例如20年前，只要买账面有利润的公司都能赚钱，紧接着所有人都认准了公司账面利润进行投资，这使得所有账面有利润的公司股价都很高，这时候，人们只能通过预测未来利润获得投资回报了。而随着越来越多人熟知各种预测利润的方法，导致价值被低估的公司越来越难找了，最终变成了一个均衡市场。笔者认为，这可以认为是交易策略效用的边际递减。

（二）行情特点发生变化

金融市场的复杂性表现在行情的多变性。还是以国内的股指期货为例，在2010年是一个双边大震荡的行情，2011年单边下跌，2012年、2013年宽幅震荡，2014年上半年窄幅震荡，可以看出无论是单边行情还是震荡行情，由于国内A股的市场容量越来越大，股指期货的日内变动幅度呈现出越来越小的特点，这就给日内趋势易策略带来不小的挑战。

知名投资人、“悍马理论”的创始人冯正平表示：世界上没有交易圣杯，这是他的悍马定律里的第一条。他说2008年前的市场特征与之后的就很不一样，一些原来赚钱的模型后来都赔钱了，而有一些原来赔钱的反倒变成赚钱了。他打了个比方很生动：“就像我们造一个工具，是拿来切菜的还是砍骨头的，还是拿来修指甲的，这个要想清楚。”意思是设计模型时要清楚自己设计出来的交易模型适用于哪种市场环境，要考虑模型的针对性、适应性。

基于多年期货量化交易的经验，上海泛金投资管理有限公司董事长杭国强认为，程序化的本质是给自己的交易列出一系列规矩，让自己的交易更有规则，并利用计算机提高交易速度，其中成败的关键在于对细节的处理。“利用程序界定、评价和预测未来的收益，建立有效的评估体系，不断适应市场的变化，才是程序化交易的灵魂”。

普天投资机构创始人吴转普也认为：自动化交易不存在永远的圣杯，不可能做出一个类似印钞机一样让交易者获利的程序化交易模型，自动化交易更多地被看成是一种管理控制系统，要加入对基本面和技术面的理解，要考虑市场参与者结构的变化，交易程序要不断优化和创新。

在国外，一些成熟的投资公司配备了众多数学和计算机专业人才，他们的主要任务就是针对市场的变化不断完善模型，这正体现了金融机构存在的必要性与重要性。80%～90%的工作人员是在做量化模型的建模、数据处理工作，交易执行人员比较少。由于要处理庞杂的数据，在量化交易中，团队的价值得到充分体现。每隔一段时间他们就会开发出新的交易模型。

即使在高性能硬件与软件结合的高频交易领域，也不存在可以长久不变的“交易圣杯”。高频交易策略对技术要求比较高，在网络速度、硬件反应速度及网络监测等方面都有近乎苛刻的要求。作为高频程序化交易者，Cyc partner公司创始人柳峰介绍说，高频交易者对市场的监测，以及对策略的修改一直不曾停止，“只有不断发现并保持自己的比较优势，才可能在变化的市场中保持盈利”。而高频交易背后的逻辑结构相对来说是简单的，盈利率比较高，有些策略在三年之内运行会比较适用。但是，在市场中采用同种高频交易策略的数量增加之后，交易者必须对策略加以改进。

二、程序化交易策略创新的思路

（一）交易哲学的革新

程序化交易本质上是交易者交易思想的体现，程序化是一种控制手段。有什么样的交易哲学就有什么样的程序化交易策略，所以审视自己的交易哲学的逻辑性就显得尤为重要。策略的优劣对比实际上是背后交易哲学的较量。优秀的交易策略创新来自于交易哲学的突破与革新，而做到这一点并不容易，需要交易者对世界、对自然、对市场有一种深邃的洞察力并能理解转换成为市场语言，物化为交易指标体系。笔者几年来一直致力于对市场背后推动力的研究，市场的上涨和下跌并非随机和无序。比如说，我们可以把市场按照形态分为单边和震荡，在单边市中趋势性模型就能大显身手，而趋势性模型在震荡市中由于来回止损会产生比较大的回撤。而震荡模型策略的表现刚好相反，所以用什么模型不是关键，判断对时段性的单边行情还是震荡行情成为交易策略提高胜率和盈亏比的关键。至于用什么模型来判断单边和震荡是笔者多年研究的成果，有比较高的准确性。

（二）从全自动到半自动的尝试

笔者认为，交易策略不易过于死板。众多程序化交易策略坚持不下去的原因是全自动带来的众多劣质交易，频繁止损。其实法无定法，笔者认为可以半自动化交易提高胜率和盈亏比，至于何时开启程序化何时关闭程序化背后的规则和逻辑也必须是严密的、一贯的，譬如在背后规则市场进入单边市时开启程序，市场重归震荡市时关闭程序，需要一切有章可循。正如世上没有永动机一样，没有一个自动化交易策略能一如既往地战胜市场，能够在资本市场有骄人业绩的一定是半自动交易程序策略。

（三）交易周期、参数的调整

可以针对不同金融市场的特点，变革不同的交易周期，充分认识到金融市场博弈的本质。当多数人使用某个交易周期的时候，我们可以回避它改变交易周期，比如在股指期货中大家常用1分钟图、10秒钟图，笔者觉得不烦尝试15秒图，既保持了一定的反应速度，又能减少频繁交易的问题，对于大家在交易中常用的macd指标、dmi指标、均线指标，我们可以通过测试调整其参数设置以达到阶段性优化交易的目的，更重要的是避开了大众常用参数，可以避开程序化交易猎杀者的屠刀。建议策略框架的核心参数不要超过三个，超过三个以上的参数有拟合历史行情的嫌疑。著名的海龟策略创始人也曾在海龟策略遭受比较大的亏损时修改技术参数才渡过难关的。

（四）创新交易技术指标

使用独创的交易技术指标来设计交易系统能在金融市场上提高交易胜率和盈亏比，其原因在于创新的交易技术指标相对保密，不具有从众性，相反具有出其不意的优势。比如在趋势交易系统里面大家认为均线是一个很好的趋势跟踪指标，但它的缺点也很突出，除具有其他趋势跟踪指标一样的滞后性外，对付慢涨急跌或者慢跌急涨的行情是一个弱项，所以有人创造了自适应均线来对付这种行情，这就是创新交易指标的做法。笔者举出这个例子意在抛砖引玉，创新和改良指标的方法和技术有赖于开发者的细心、耐心和汗水。

三、程序化交易策略创新后测试要注意的问题

首先，避免对交易策略的参数过度优化。过度优化是以拟合历史取得比较高的胜率和盈亏比的，这种过度优化的策略对付现实或者未来变化的行情反倒会产生比较大的回撤甚至亏损，这是由于形态的周期性反复原理产生的。

其次，核心框架策略可以试着应用于其他金融交易品种，观察其表现。

再次，某一参数取值的盈利远远高于或低于附近的参数值就要引起高度警惕。

最后，不要对一两次巨亏或比较长的连续亏损单独做优化，否则即使减小了最大回撤也是不可靠的。

参考文献：

[1]（美）里什q纳兰.打开量化投资的黑箱[M].郭剑光，译.北京：机械工业出版社，2012.