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第1篇：股票交易的量化交易范文

一、什么樣的公司到中小企業板塊上市，有關方面未提出量化標準。

深交所《設立中小企業板塊實施方案》提出：“中小企業板塊主要安排主板市場擬發行上市企業中流通股本規模相對較小的公司在該板塊上市，并根據市場需求，確定適當的發行規模和發行方式。”怎樣才算流通股本較小呢？筆者的理解是，按市場需求進行調節。同時中國證監會有關負責人表示，中小企業板塊“將重點安排主板市場擬上市公司中具有較好成長性和較高科技含量的中小企業發行股票和上市。”什么樣的企業算有較好成長性和較高科技含量呢？筆者的理解是，較大程度上也是由市場選擇的。

二、中小企業板塊出現后，人為操縱股價的難度將增加。

《中小企業板塊交易特別規定》第四條規定：“開盤集合競價期間，本所主機即時揭示中小企業股票的開盤參考價格、匹配量和未匹配量。”第六條規定：“中小企業股票的收盤價通過收盤前最后三分鐘集合競價的方式產生。收盤集合競價不能產生收盤價的，以最后一筆成交價為當日收盤價。”第八條規定：日收盤價格漲跌幅偏離值達到±7％的各前三只股票、日價格振幅達到15％的前三只股票、日換手率達到20％的前三只股票，將被公布成交金額最大五家會員營業部或席位的名稱及其買入、賣出金額。而主板其他股票交易遵守的規則，要比這更為寬松。按《中小企業板塊交易特別規定》的上述規定，如果操縱股價，其成本將進一步增大。此外，《中小企業板塊上市公司特別規定》第六條規定：“截至報告期末前十名流通股股東的持股情況”，將在中小企業板塊上市公司的定期報告中予以披露。這標志著，中小企業板塊上市公司的季度報告、半年度報告、年度報告均要披露這一信息。而主板其他上市公司目前只需在年度報告中披露這一信息。

三、中小企業板塊也可以特別處理和進入“三板”市場。

《中小企業板塊交易特別規定》第十條規定：“ST和*ST股票連續三個交易日內收盤價格漲跌幅偏離值累計達到±15％”的，屬于中小企業股票交易出現異常波動。這樣，現行的ST和*ST標準將適用于中小企業板塊。《中小企業板塊證券上市協議》第十一條規定：中小企業板塊“證券暫停上市后恢復上市，不再交納上市初費”。第四條規定：中小企業板塊“股票被終止上市后，將進入代辦股份轉讓系統繼續交易”。因此，現行的暫停上市、終止上市、“三板”掛牌等制度也完全適用于中小企業板塊。

第2篇：股票交易的量化交易范文

近年來，國內股票市場表現低迷，傳統投資策略業績平平。越來越多的投資者更加期望獲得穩定收益。在此契機下，以追求絕對收益為目標的量化投資策略得到廣泛關注，并快速發展。借助國外量化經驗，我國量化交易基金如雨后春筍般大量涌現，然而其在具體運行過程中帶給證券及其衍生品市場的巨大風險亦慢慢顯現。近日出現的光大證券“8.16烏龍指”事件讓中國投資者對量化交易的風險第一次有了最直觀的認識，也引發了對量化交易風險控制的熱烈討論。本文通過對“8.16”事件的分析，淺析我國現階段量化交易存在的風險并提出一些對策。

【關鍵詞】

量化交易；風險；控制

0 引言

2103年8月16日上午11點05分，原本平靜的證券市場開始急劇放量，滬指突然瞬間飆升逾100點，漲幅超5%，最高沖至2198.85點。包括中國石油、中國石化、工商銀行、農業銀行、招商銀行等71只權重股出現集體“秒殺”漲停奇觀。霎時間，市場涌出無數種猜測，各種“利好”消息漫天飛舞，一時間人心振奮。然而下午，光大證券公告承認其套利系統存在缺陷，并證實其衍生品部門在做量化投資的一個ETF套利交易時下單失誤，將3000萬股寫成3000萬手，并接入實盤，下單總額達到234億，實際成交72.7億。至此，這場中國股市史無前例的“烏龍指”事件終于浮出水面，也由此引發了社會對于量化交易這個中國證券市場的新興事物的廣泛關注以及其對市場可能產生的巨大沖擊和由此引發的風險的熱烈討論。

1 量化交易的發展

量化交易的出現始于20世紀70年代初。1972年，紐約證券交易所推出了指定交易循環系統（DOT）。電子化交易己經受到公眾的關注，但受到計算機軟硬件的限制，和高昂的計算機設備成本，量化交易直到上世紀80年代才發展起來。80年代，摩根士丹利的納齊奧塔爾塔利亞的量化小組開創了配對交易法。上世紀90年代至今，系統化交易進入了高速發展階段。高盛，摩根士丹利，文藝復興科技等公司利用系統化交易在市場中獲得巨額利潤。隨后，諸多體制的優交易所使用股票小數報價等。暗池（Dark Pool）是一種為買賣雙方匿名配對大宗股票交易的平臺，參與者主要為機構投資者，其運作方式并不透明，不但不會展示買賣盤價及報價人士的身份，也不會向公眾披露己執行交易的詳情。目前暗池交易量約為總交易量的16%。這些舉措為量化交易的發展掃平了道路，量化交易也朝著交易速度更快，交易量更大的方向發展。截至目前，量化交易已經成為證券交易的主要力量。在紐交所，量化交易占市場總交易量的30%左右。

2 量化交易的類別

2.1 久期平均

久期平均方法通常用于債券市場，該方法旨在動態調整保險公司債券組合的久期，減小資產價格波動。當利率上升，上調債券平均到期時間和久期，這樣可以從未來市場收益率下跌中獲得收益；相反，當利率下降，下調債券平均到期時間和久期。

2.2 投資組合保險

投資組合保險是對沖投資組合風險的主要方法，投資者將股票、債券、衍生品組合起鎖定資產價值。

2.3 指數套利

指數套利策略是一種嘗試從股票指數現貨和期貨的差值中獲得利潤的策略。該策略通常同時買入（賣出）現貨、賣出（買入）期貨合約。

2.4 統計套利

統計套利采用空頭對沖的方法構建資產組合，根據數量模型所預測的理論價值與證券價格進行對比，構建證券投資組合，從而規避市場波動系統性風險，獲取一個穩定的超額收益。

2.5 算法交易

算法交易是指事先設計好交易策略，然后將其編制成計算機程序，利用計算機程序的算法來決定交易下單的時機、價格和數量等。

2.6 高頻交易

高頻交易是對之前量化交易的繼承和發展。高頻交易指交易者利用先進的計算機軟硬件設備優勢和自動化交易策略，實時獲取和處理市場行情信息、并快速生成和發送交易指令，在短時間內多次進行買入賣出下單，以獲得利潤的交易過程。

3 量化交易的主要風險

現代量化交易的概念廣泛，種類也日趨多樣化，因此不同的量化交易產生的風險也不盡相同，因此本文僅就“8.16事件”中光大證券使用的量化交易系統存在的風險進行論述總結。

此次事件中光大證券的策略交易系統其實就是一種高頻量化交易系統。高頻交易借助強大的計算機系統和復雜的程序運算，在百分之一或千分之一秒內自動完成大量訂單，從極小的價格波動區間中獲得利潤。

高頻交易風險來自三個部分：

3.1 一、二級市場“級差”風險

一二級市場的“級差”是整個套利交易的核心。在現有規則下，ETF套利模式分為兩種：一種是通過購買一攬子股票，按照兌換比例在一級市場換得相應的ETF份額，然后在二級市場上將ETF賣出；另一種則是在二級市場上購買ETF份額，通過兌換比例換得相應數量的股票，然后在二級市場賣出股票。

因為套利的空間非常小，通常只有萬分之幾，因此套利交易為了獲取適中的收益，參與的資金量都比較大。如果交易員把握不當順序做反，則投資將出現虧損，這便是級差風險。

3.2 交易員操作失誤風險

交易員操作失誤是目前為止高頻交易中出現頻率最高的風險，此前世界各國的證券市場大多都出現過因此類事故而引發的市場劇烈波動，給投資者造成不小的損失。這次光大的烏龍指事件，也是交易員在輸入數量的時候出現了失誤所導致。

3.3 系統軟件風險

系統軟件風險與交易員操作失誤風險是相伴而生的。現代量化交易系統經過多年的發展，已經日趨完善，特別是在交易權限的設置及監控方面。每個交易員在系統中都有相應的交易權限，包括數量、金額。然而在此次光大事件中，交易員由于輸錯買入數量，使交易金額從區區幾億猛增至868億，而數量如此巨大的金額是如何繞過系統權限完成交易的？這個問題的暴露，也導致業內質疑光大風控并未做足。

4 量化交易風險控制的主要手段

從上文可以看出，上述三個主要風險中，交易員操作失誤風險在現實中幾乎無法避免，所以最有效的風控方式就是建立完善的交易監控系統，同時在交易規則上通過消除關聯品種的交易差異逐漸消除一二級市場的“級差”風險。

4.1 建立和完善交易監控和預警系統

很明顯，高頻交易的技術風險是可以通過建立和完善交易監控和預警系統得到有效防范的。就現代計算機技術和金融軟件的開發和技術水平而言，建立一套完整且安全的量化交易系統并非難事，但是由于資本逐利的天然本性及人類難以壓制的貪欲，在實際的資本運作過程中人們都會盡可能的躲避規則的限制，甚至鉆規則的空子，以獲取盡可能大的收益。加之建立系統所要花費的成本，以及將各個機構之間分散獨立的系統相互聯網組成一個完整的監控體系，都需要耗費大量的人力物力來完成。因此想要建立一套完整的監控及預警系統就會面對許多現實的阻礙。尤其是在中國，當前證券市場本身尚不完善，量化交易更是新生事物，建立交易監控和預警系統的難度較西方發達國家更為困難。

有鑒于“8.16事件”的教訓，在參考國外成熟經驗的基礎上，結合中國自身國情，筆者認為在建立和完善交易監控和預警系統的具體實施過程中政府應該起主導作用。目前中國掌控巨額資金的機構，如基金、券商、保險等大都是國有控股企業，因此在交易監控系統的建立和推廣上政府具有先天的優勢，這種優勢既有利于系統的快速建立和推廣，也有利于降低成本，易于為機構和投資者接受等。其次，在系統建立的同時，相應的監控、預警、事故調查及違規懲罰機制也要同時建立，這也有賴于國家迅速出臺相應的發規法條。

4.2 逐漸消除關聯品種交易差異

在現行的股票市場存在T+1交易限制以及ETF特殊的市場和交易機制下，通過ETF實現T+0交易并非新的交易方法。ETF存在兩個可以交易的市場，一個是申購贖回市場，即一級市場，另一個是場內買賣市場，即二級市場。

根據我國證券交易所的相關規定，買賣、申購、贖回ETF基金份額時，當日申購的基金份額，同日可以賣出，但不能贖回；當日買入的基金份額，同日可以贖回，但不能賣出；當日贖回的證券，同日可以賣出，但不能申購基金份額；當日買入的證券，同日可以用來申購基金份額。

如此一來，投資者就可以利用ETF特殊的市場設置和交易規則實現股票買賣的T+0交易，從而實現資金的高效運轉。這就是此次事件中光大證券利用ETF在同一天實現風險對沖的具體操作方法。不過，通過ETF實現T+0日內回轉交易并非普通投資者可以做到的，因為ETF一級市場中設置了較高的準入門檻，因此，目前ETF的T+0套利機制還只是“有錢人”的游戲。

關聯品種和關聯市場存在相互影響的可能，而交易規則的差異會對不同類型投資者的控制風險能力和方式造成差異化影響，就像此次光大事件表現出的那樣，實力雄厚的投資者是可以通過跨市場、跨品種交易來鎖定收益、對沖風險的，而普通投資者則沒有這種能力和機會，在此類事件中只能坐等風險的降臨。因此，監管層應該考慮適時地消除關聯品種和關聯市場在交易機制上的差異，為廣大投資者營造一個平等競爭的機會。

5 結論

綜上所述，在資本不斷大量聚集并快速流動的當今資本市場，資本的逐利行性和市場交易的安全性、穩定性及交易機會的的公平性之間矛盾愈發凸顯，如何通過建立完整完善的一整套交易體系及交易規則來調和這些矛盾也愈發緊迫。“8.16事件”將這一矛盾在我國資本市場放大，同時也為推進資本市場尤其是證券市場的改革和發展提供了契機。只要我們能從事件中吸取教訓，總結經驗并迅速做出整改和完善方案，必將促使中國證券市場不斷健康、穩定的發展下去。

第3篇：股票交易的量化交易范文

按照技術派的觀點—他們通常會說一些晦澀難懂的K線理論，比如“旗形整理形態”與“M頭理論”—2132點是市場的鉆石底。所謂鉆石底按字面理解就是堅硬得很，并且很難跌破。

但這次技術派又錯了。

7月27日晚間，上交所了《上海證券交易所風險警示股票交易實施細則（征求意見稿）》稱，將對ST股設立風險警示板，風險警示股票價格的漲幅限制為1%，跌幅限制仍為5%，此前這些股票的漲幅限制為5%。

盡管已經選擇了在一個周五休市后公布這個消息，但依然還是給周一的市場以無情的打擊—7月30日上證先是在股市做好的動能中小幅上揚，隨后則因為一批ST股和B股的不振而最終收于2109.91點。一個讓技術派非常尷尬的點位。

在經濟學“隨機游走”的理論中認為，股票可以預測的話，那根本就不會有黑天鵝這回事。真正左右股市的力量其實是一種極大的隨機因素。

針對ST股的消息其實出發點沒錯。那些戴上ST帽子的股票通常都有長達2年以上的虧損。但因為這些股票多為小盤股，時常有莊家伺機進入，開設數個關聯賬戶，通過倒手對敲將股票價格抬高，并最終獲取巨額收益。

但這些股票對于任何哪怕有一丁點支持過價值投資的人來說，是毫無價值的。這也給很多無法分辨消息真偽的散戶帶來了巨大的損失。管理層對這些股票的漲幅做出限制則是為了避免這種投機。

另一個導致A股岌岌可危的原因在于B股在這一交易日的迅速暴跌。B股暴跌的原因稍微追溯得有點早。根據中國7月7日生效的新退市規定，如果一只股票收盤價連續20天在面值以下，那么就面臨退市。

一家有臺資背景的公司閩燦坤公司已經連續12個交易日股票低于面值了，離20天的期限并不遠。如果它退市的話，則會讓那些持有業績不佳公司股票的投資者心懷芥蒂，于是他們選擇了拋售自己手中類似的股票。

打擊炒作一些業績差的“爛股”是證監會主席郭樹清的市場化改革中預想的一步。他認為中國的股市必須有退市制度，讓那些業績差的股票離開。他也鼓勵分紅。

不過這里面有一絲很微妙的聯系。閩燦坤這家公司曾經在分紅上非常慷慨，比如它19年來歷經9次送轉，派送的現金金額也超過了最初的融資額。正是多次除權后價格才一步步走低。粗略計算，如果不除權的話，它的價格應該超過6港元。這家公司只是今年業績較差，但2009年至2011年還連續3年盈利。

市場化是中國股市必須要走的一步。但監管層可以考慮的是如何制衡這些因素，并通過機制內在的邏輯聯系，引向大家想要的結果。除此以外也起碼考慮下時機這回事，畢竟迎來一個更健康的市場需要付出的代價并不該由投資者來背負。

本周會影響市場的幾件事

歐洲

果然在經歷了一周的壞消息后又迎來了好消息。歐元區救助基金、歐元區成員國和歐洲央行將很快采取措施拯救歐元。

需要注意的是，德國已經開始有舊馬克出現在市場上了。也就是說最為堅定的歐元守護者很可能已經有心猿意馬的跡象。雖然歐元開始出現升勢，但任何在這個時候沖擊歐元的決定都需要慎重。

美國

美元最近一直在走低，比歐元區狼來了的話題更無聊的是美聯儲是否會“量化寬松”的話題。7月23日這天，人們又開始興奮地預測了起來。美國現在根本沒有出現需要實施量化寬松這個工具的足夠糟糕的數字基礎。并且如果它已經成功將危機傳導到新興市場的話，就更沒必要這么做了。

中國

由于此前幾個月的貨幣政策，可以預見到7月至8月的工業產值等數據不會再那么難看了。不過這些增長的前提還是由加大投資帶來的。這長遠看不是什么好事。但短期看的話，則可能稍微安撫下投資者的情緒。證監會又一次放開了QFII限制。

以最近交易日的表現來看，應該會有一系列護盤的政策出臺。不過，大部分投資者基本也已經進入到了“政策疲勞期”了吧。

第4篇：股票交易的量化交易范文

[關鍵詞] 趨勢和反趨勢交易；處置效應；價值函數；概率權重函數

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

[中圖分類號] F832.48 [文獻標識碼] A [文章編號] 1673 - 0194（2014）18- 0084- 04

0 引 言

近年來，處置效應在行為金融領域已經不再是一個新鮮的話題。然而縱觀國內該方面研究，對處置效應的解釋仍主要依靠價值函數，研究方法也大都較為陳舊，仍主要采用Odean的定量模型DE1，且大部分研究仍停留在整體水平上，而忽略了處置效應的個體異質性。基于此，本文同時用價值函數和概率權重函數來解釋處置效應，分別從整體和個體角度出發，用國外最新模型DE2、DZ對處置效應進行定量分析來克服DE1模型的不足。

相比于處置效應，國內關于交易趨勢的研究很少，甚至對于交易趨勢的稱謂也不盡相同。為避免含義模糊，本文將“高拋低吸”的交易趨勢名稱定為反趨勢交易；對于“追漲殺跌”，本文將其定名為趨勢交易。且國內對于交易趨勢的研究大都側重利潤與交易趨勢之間的關系，鮮有研究對已有的真實交易數據進行交易趨勢辨別，分析投資者的交易趨勢傾向，關于辨別交易者交易趨勢的研究方法幾乎為零。

本文同時從價值函數和概率權重的角度，考察交易趨勢不同的交易者處置效應傾向。

1 研究數據和方法

1.1 數據

本文選取北京科技大學學院路公選課《中國股票市場》2012年10月25號場2的下降段和2012年11月8號場1的上升段的交易數據，見圖1～2。

選取該數據的原因如下：①《中國股票市場》是學院路的選修課，參與模擬股票交易的學生有120人，觀測值較多。該實驗受測者都是學生，避免了受測者影響處置效應的一些其他特質（年齡段、工作、經驗等等）。由于是學院路公選課，涵蓋的學生遍布學院路不同學校，不同專業，克服了受測者都是經管專業的同年級學生的偏頗性。②選取的兩場數據都有大賬戶干預，保證了受測者本身交易不會影響股價的前提條件。且學校的模擬交易市場還排除了長期趨勢中一些噪聲（如隔天趨勢）的干擾。③由于投資者的決策參考點（判斷盈利/虧損的股價基準點）不同，因此本文選取兩段從開盤起就一直上升和下降的數據，不論投資者的參考點是什么，在上升段都盈利，下降段都虧損。由此克服了計算處置效應時不同投資者參考點不同帶來的麻煩。

選取的下降段交易數據受測者數量為93 （N1=93），上升段交易數據受測者數量為94 （N2=94），兩場的重疊受測者數量為64 （N=64）。兩場數據整場交易時間都為20分鐘，截取20121025場2開盤至開盤后11分鐘的交易數據，20121108場1從開盤至開盤后5.9分鐘的交易數據。

模擬交易是委托制，沒有交易費用，是即買即賣制。在模擬交易中，受測者只可交易東凌糧油公司股票，且每個受測者都有一定虛擬資金，但互不相同。受測者只能與模擬股票市場而不能與其他受測者互相接觸，受測者之間也不可互相買賣股票。

由于受測者最終的成績排名和交易收益狀況排名一致，因此每個受測者的交易目的都是收益最大化，保證了數據的可取性。

1.2 研究方法

1.2.1 處置效應

參考Odean的方法，在盈利/虧損區間被賣出的股票數量記為RG（realized gain）/RL（realized loss），未賣出股票數量記為PG（paper gain）/PL（paper loss）。計算出每個受測者的RG、RL、PG、PL后，算出實現盈利比率和實現虧損比率：

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

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

接下來用3個模型來將處置效應定量化：

DE1=PGR-PLR （3）

這是Odean研究所用的方法。DE1為零，表明沒有交易傾向被揭示；DE1為正，表明有處置效應傾向；DE1為負，表明有與處置效應相反的交易傾向。當DE1為正值時，數值越大，處置效應傾向越強。但是，DE1指數會受到投資組合規模和交易頻率的影響：投資組合規模越大，交易頻率越大，則DE1指數越小。

DE2=PGR/PLR （4）

這是Odean提出的指數，該指數由于是實現盈利比率與實現虧損比率相除，因此不受投資組合規模和交易頻率的影響。DE2=1，沒有交易傾向被揭示；DE2>1，有處置效應傾向；DE21時，DE2指數越大，處置效應越強。

DZ= RG/RL-PG/PL （5）

DZ指數由Dhar和Zhu提出，該指數同樣不受投資組合規模和交易頻率的影響。DZ=0，沒有交易傾向被揭示；DZ>0，有處置效應傾向；DZ0時，DZ指數越大，處置效應越強。

1.2.2 交易趨勢（趨勢交易和反趨勢交易）

為量化交易者的交易趨勢，計算每個交易者在上升/下降期間的買入股數、賣出股數，分別記為BU/BD、SU/SD。接著計算以下兩個比率：

下降趨勢中的買入比率（BD）

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

上升趨勢中的賣出比率（SU）

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

反趨勢交易者有較高的BD、SU指數。BD，SU的值在0與1之間，0意味著趨勢交易傾向，1意味著反趨勢交易傾向。雖然上升段、下降段時間不同，但BD，SU不會受到時間的影響，因此不需用時間進行加權。

1.3 趨勢和反趨勢交易者中的處置效應

本文首先提出疑問是否投資者對于處置效應的傾向性與交易趨勢有關。根據Dacey和 Zielonka 的研究，我們假設處置效應是由兩個因素導致的：①價值函數，②概率權重函數。趨勢交易者和反趨勢交易者的價值函數是一致的，他們都傾向于賣出盈利股票，持有虧損股票。然而，由于趨勢交易和反趨勢交易其本身的定義，兩種投資者評估未來股票價格變化趨勢的概率是不同的，因此兩者的概率權重函數不同。當趨勢交易者持有漲勢的股票時，他預計該趨勢會繼續；反趨勢交易者則會預計未來趨勢會反向發展。趨勢交易者賣出股票的傾向會減弱，而反趨勢交易者賣出股票的傾向會加強。反之亦然。因此，在股票處于漲勢時，反趨勢交易者賣掉股票的傾向比趨勢交易者大；在處于股票跌勢時，反趨勢交易者持有股票的動機比趨勢交易者大。

基于以上定性分析，我們提出主要假設：反趨勢交易者比趨勢交易者更易表現出處置效應。

下面進行定量分析，檢驗該假設。分別將每個投資者的，BD、SU指標作為自變量，處置效應的3個指標作為因變量，構造回歸模型：

DE1=αBD+βSU +γ （回歸1）

DE2=αBD+βSU+γ （回歸2）

DZ = αBD+β SU+γ （回歸3）

由于BD、SU越接近于1，投資者越有反趨勢交易的傾向，因此，若回歸系數α、β大于0，則假設成立，反趨勢交易者比趨勢交易者更易表現出處置效應；若回歸系數α、β等于0，則不同交易趨勢投資者的處置效應傾向性一致；若回歸系數α、β小于0，則與假設相反，趨勢交易者比反趨勢交易者更易表現出處置效應。當然，還要檢驗相關系數的顯著性。

2 實證分析

2.1 處置效應

首先，對股票模擬市場進行一個整體上的分析，發現虧損段買入數量為3 124股，賣出數量為855股；在盈利段買入數量為601股，賣出數量為1 266股。虧損段買入股票比賣出股票數量多2 269股，盈利段賣出股票比買入股票數量多665股。受測者整體上有“賣贏持虧”的傾向性。

由于虧損段時間為11分鐘，盈利段時間為5.9分鐘，這種時間上的偏差會影響PGR、PLR指數。為排除時間偏差，分別計算虧損段和盈利段每分鐘買賣數量。在分鐘化的數據基礎上，我們計算了模擬交易市場整體上的PGR= 0.001 129， PLR= 0.000 212，DE1= 0.000 917，DE2=5.325 DZ=4.328 2。可以發現，受測者整體上有處置效應傾向。

計算每個受測者的PGR、PLR、DE1、DE2、DZ指標。結果顯示，受測者的3個指標結果一致。DE1指標沒有無效結果，但DE2和DZ指標公式中由于有除法，因此有些受測者無法計算處置效應：一些受測者PLR為0，也就是受測者在虧損時沒有賣出股票，這導致DE2值無法計算；一些投資者的PL、RL為0，也就是虧損時沒有賣出或沒有買入，這導致DZ值無法計算。刪除沒有交易和持股數量為0的受測者，剩余57名有效受測者，其中有處置效應傾向的受測者為47名，反處置效應傾向的受測者有10名。表現出處置效應的受測者占整體樣本的82.14%。這表明模擬交易市場上大部分受測者有處置效應傾向，但也有少數受測者有反處置效應傾向，受測者的處置效應傾向有異質性。

2.2 交易趨勢（趨勢交易和反趨勢交易）

首先，進行整體上的分析。分別計算模擬交易市場上升段和下降段的每分鐘買賣數量。下降時買入、賣出數量分別為3 124、855股，上升時買入、賣出數量分別為601、1 266股，下降時買入股數比賣出股數多2 269股，上升時賣出股數比買入股數多665股。受測者整體上在下降時更傾向于買入，上升時更傾向于賣出，有反趨勢交易傾向。計算整體的SU=1 266/1 867=0.68>0.5，BD=3 124/3 979=0.79>0.5，這同樣說明受測者整體上呈反趨勢交易傾向。

計算每個人的BD、SU指數。結果顯示，模擬市場中的57名受測者，有36名在上升段和下降段的交易趨勢一致（其中7名趨勢交易者，29名反趨勢交易者），有21名在漲勢和跌勢的交易趨勢不一致。由此可以得出以下結論：大部分受測者交易策略穩定（36名受測者，占樣本受測者的63.16%）。在漲勢和跌勢采取相同交易趨勢的受測者中，趨勢交易者有7名，占12.28%，反趨勢交易者有29名，占50.88%，可見大部分受測者為反趨勢交易者。

2.3 趨勢和反趨勢交易者中的處置效應

為檢驗本文主要假設，分別對回歸1、回歸2、回歸3方程進行回歸。

回歸（1）由于DE1值太小，因此將因變量擴大1 000倍對56名受測者進行回歸。方程R2（8.9%）不是很大，擬合程度不是很好，F檢驗值2.5740.05，整體是不顯著。SU、BD變量前系數都不顯著，回歸（1）整體的擬合度、顯著性都不符合要求，這可能是與之前所述的DE1沒有排除交易頻率和投資組合大小的原因有關。回歸（2）剔除了21（37.5%）名受測者的數據，因為他們可能由于在虧損時沒有賣出股票，使得PLR為0，從而無法計算出DE2的值，對剩余35名受測者進行回歸分析，方程R2（22.3%）雖然不是很大，但擬合程度明顯比回歸1要好得多，F0.05（2，32）值為3.3，F檢驗值4.581>F0.05（2，32），P值為0.018 t0.025（32），變量顯著。回歸（3）剔除21（37.5%）名受測者數據，理由如回歸（2）。對剩余35名受測者進行回歸分析，方程R2（17.4%）雖然不是很大，但擬合程度明顯比回歸1要好得多，F0.05（2，32）值為3.3，F檢驗值4.581>F0.05（2，32），P值為0.018 t0.025（32），變量顯著。

雖然DE1、DE2、DZ三個指數分別從不同角度來解釋處置效應，其中，回歸（1）的回歸效果不好，這可能是由于受交易頻率和投資組合規模的影響，因此去除回歸（1）。而回歸（2）、（3）的結果很好且很一致，SU、BD前系數幾乎一致，因此采用回歸（2）、（3）。SU、 BD 前系數為正數，這驗證了本文假設，反趨勢交易者比趨勢交易者更易表現出處置效應。SU前系數21.17，BD前系數12.35，這表明SU每增加一個單位，處置效應會增加21.17單位，BD每增加一個單位，處置效應會增加12.35個單位。可見交易趨勢對于處置效應傾向的影響很大。而SU前系數幾乎是比BD前系數的兩倍，說明反趨勢交易者在漲勢時比跌勢時更易表現出處置效應。

3 結論及政策建議

本文用北京科技大學股票模擬實驗室的交易數據，研究趨勢交易者和反趨勢交易者之間的處置效應。研究結果表明：①82.14%受測者存在處置效應，但仍有一部分人沒有表現出處置效應或表現出反處置效應，且個體處置效應存在異質性。②模擬市場整體上呈反趨勢交易傾向，但趨勢傾向存在異質性，大部分個體是反趨勢交易者。③驗證了假設：反趨勢交易者比趨勢交易者更易表現出處置效應。且反趨勢交易者在漲勢時比跌勢時更易表現出處置效應。

基于以上結論，本文建議：①使交易者了解其交易趨勢。政府相關部門及機構應制定相關政策，規定證券公司在交易者開戶前教育交易者了解處置效應的存在及影響，并通過調查問卷或模擬交易等形式使交易者了解其交易趨勢，尤其提醒反趨勢交易者更加注意股票的盈利和虧損，防范處置效應。由于以往都認為處置效應在跌勢時的惡果更嚴重，因此提醒交易者更注意止損，而本文發現反趨勢交易者漲勢時更易受到處置效應的影響，因此要在漲勢時同樣要注意防范處置效應。②加強交易者的教育。我國大部分交易者經常由于專業知識不足而無法有效利用市場信息，因此政府、各大券商、中介機構應對交易者進行投資基本知識的教育，也進行相關投資心理學的教育，提高交易者的理性程度，盡量避免非理。

主要參考文獻

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[2]趙學軍，王永宏. 中國股市“處置效應”的實證分析[J].金融研究， 2001（7）：92-97.

[3]孫建軍，陳耕云，王美今.證券交易中處置效應的實驗研究[J]. 心理科學，2007，30（3）：731-734.

第5篇：股票交易的量化交易范文

股價的投機

每個市場都有其獨到之處，香港市場也有著其不同于大陸的交易規則，利用這些交易規則同樣可以找到獲利的技巧，這里主講兩點：仙股———業內把股價低于1港元的股票稱為仙股，這些公司絕大部分業績不佳，缺乏投資者的關注，被認為是沒有投資價值的股票。誠然，如果是長期持有這些股票的確風險巨大，但卻是香港市場中DayTrading的“鎮場之寶”。原因很簡單，以股價0．5港元的個股為例，其上漲的最小波動為0．01港元，幅度已達到2％，意味著只要多方攻陷空方一個價格，做多的投資者即已獲得2％的收益，而對比一只5．00港元的股票，最小波動也是0．01港元，上漲0．1港元才能獲得2％的收益，即意味著多方要奮力連下十城。因此在港股市場上有諸多機構已經在專注于仙股的短程套利，毫無疑問，做好仙股是做好港股的重要一課。最小波動———在香港市場中存在幾個關鍵數字：10，20，100。我們知道A股的所有股票都是以0．01人民幣為最小波動的，我們來對比香港市場，股價在0．5－10之間的，最小波動為0．01港元，10－20的最小波動為0．02港元，20－100的最小波動為0．05港元，這樣的規則帶來了額外的投機機會，假設在10．00的價格買入某股票，后退一步是9．99，而前進一步則是10．02，相當于以1份風險去博取2份收益，何樂而不為。

技術圖形的解析

第6篇：股票交易的量化交易范文

證券實訓室建設對場地和硬件的要求一定要服從于場地和資金投入條件而定，所以這一問沒必要做太多說明，在此最重要的也就是決定實訓室品質的是軟件的功能和模式選擇。在軟件選擇上必須符合多功能全仿真虛擬交易所的環境要求，必須具備一個跨市場、跨品種和跨地區的全球金融實時資訊和分析終端。該終端充分運用了全球領先的國際化投資分析理念和金融工程分析技術，為投資者提供覆蓋全球六十多個國家的股票、債券、期貨、外匯，金融衍生品等上萬種金融產品更快捷、更精確、更深入的信息和分析工具，該產品將為追求價值投資與量化分析的用戶，提供前所未有的金融決策支持和投資體驗，虛擬交易所一套模擬交易教學和培訓的實訓軟件，以提供接近市場運作機制的模擬投資環境，通過舉辦各種規模的模擬投資賽事，達到幫助學員投資理論與實務操作充分結合訓練和提升的平臺系統。以競賽形式實施教學過程，由簡單到復雜，通過競賽讓學生循序漸進的體驗并掌握投資理論知識。包括單品種金融商品投資、組合投資、組合投資風險管理等。具體功能特征要求：

（一）多樣化的模擬品種1、完整的股票、債券交易品種及行情先試分析系統：包括滬深A、B股的所有品種，創業板基中小板品種，各種國債、企業公司債券，可轉債及優先股交易品種，這樣可以使學生全面的交易和分析了解中國股市債市的全貌，學生可以身臨其境的近距離接觸中國證券市場，可以提高學生的投資交易能力，投資品種的選擇能力及投資組合能力，行情系統同時要具備國際證券市場的部分品種，比如紐交所行情、納斯達克市場行情、香港聯交所的個交易品種行情，這樣，在證券市場國際化的前提下，達到學生學習內容的全面化和國際化。2、國內國際期貨市場的各個品種的模擬交易、行情顯示、分析系統：通過其行情顯示系統可以全面了解和獲悉國內國際期貨市場（包括商品期貨和金融期貨）的即時行情和進行投資分析；通過其信息咨訊系統可以了解國內外期貨市場和期貨商品的信息；通過其模擬交易系統可以讓學生在教師的指導下進行國內國際期貨的模擬交易買賣。3、國內證券投資基金的各個品種：通過其行情顯示系統可以了解國內基金市場的開放式基金、封閉式基金基本行情，以及個基金的凈值變化情況、基金投資的持倉狀況；通過其柜臺系統可以使學生演練基金帳戶的開、銷戶及申購、贖回操作；通過其模擬交易系統，進行封閉式基金的模擬買賣交易。4、外匯交易品種：通過其行情顯示系統全面獲悉國際外匯市場的八個外幣品種的交易行情和成交情況；利用其信息咨訊系統可系統了解所及各國的經濟狀況金融貨幣政策的變化情況，和各國貨幣的升貶值情況，以及各國貿易順逆差情況，這樣學生可以通過外匯這個窗口了解國際經濟、金融變化；通過其模擬交易系統，進行外匯實盤和外匯保證金交易的模擬買賣。從而對課本所學知識進行進一步的消化、理解和鞏固。

（二）高仿真交易機制1、在模擬交易不論品種、交易界面、交易步驟及操作要求都應該與實際業務達到做大限度的一致，相當于既模擬交易所又模擬證券營業部的方式。交易中，營業部、交易所、銀行、登記結算公司各環節及處理程序盡量俱全，使學生得以訓練業務的全過程，特別是交易費用的設置上，應與實際業務保持一致，各種交易和結算規則必須符合交易所相關規定。第三方存管和印證轉賬業務環節也不可或缺。撮合成交原理及即時性不應與實際業務有所差別。

（三）必須擁有實訓指導教師可控制的不同范圍的各個品種的投資競賽系統1、要求軟件提供開發商每學年必須進行不少于一次的全國性或區域性模擬投資大賽，這樣可以通過模擬投資比賽，既提高學生的學習興趣，又可以檢驗學生及教師的教學效果，通過這種實戰演練，提高學生的操作能力和投資分析、投資組合能力。2、模擬交易軟件中要可以自行設置不同品種、不同范圍的比賽。比如：可以設置校內不同專業的比賽，專業內設置不同班級的比賽，是學生能夠在賽中學、賽中練，以充分發揮證券實訓室的作用。3、系統中要具備師生互動環節，學生的投資組合中的各個投資品種要注明買入賣出理由，指導教師可以有針對性的進行指導。4、比賽成績排行要多樣性：既有總收益排行，又有月、周收益排行。既有既有院校總排行，又有專業、班級排行。這樣可以及時全面掌握學生的學習效果和投資選股能力。

（四）交易流程必須完備1、交易必須從資金賬戶和掌權賬戶的開立開始，第三方存管-銀證轉賬-委托下單-成交查詢-撤銷委托-證券交易清算與交收，完成整個過程。對于期貨交易必須具備開戶、開倉、加倉、平倉、逐日盯市，交割的全過程，并且具有跨市場套利跨品種套利的功能。2、軟件要具備行情的歷史回放功能和非交易時間交易設置功能，這樣可以讓學生在非交易時間上課時同樣可以進行交易練習，這樣可以充分提高實訓系統的利用率，也可以對行情和交易進行盤后分析。

（五）、具有一個全面的、動態的宏微觀經濟數據庫1、中國股票市場交易數據庫：提供滬深兩市所有股票交易數據，以及可比股票價格、多種回報率、詳細股本變動信息等。特色指標：（日、周、月、年度統計的）考慮現金紅利再投資的市場回報率（等權平均法、流通市值加權平均法、總市值加權平均法）；不考慮現金紅利再投資的市場回報率（等權平均法、流通市值加權平均法、總市值加權平均法）2、中國上市公司財務報表數據庫：按照新舊會計準則，收錄主要科目的歷史對應數據和重要會計科目，體現專業數據調整技術。特色指標：同業存款、貴金屬、存貨凈額、保險業務收入、手續費及傭金支出、融資租賃固定資產、質押貸款凈增加額等。按照2007年新會計準則，調整合并會計數據，保證數據可比性。對2007年以前的財務數據，采取保留并兼容到現有結構的方法，在充分理解會計科目變更的基礎上，對歷史數據進行對應。3、中國宏觀經濟研究數據庫：數據內容包括國內生產總值、人口就業與工資、固定資產投資、居民收入與消費、財政收支、價格指數、能源、環境、國內貿易、對外貿易、國際收支、農業、工業、建筑業、運輸業、郵電業、金融、保險等。特色指標：能源生產彈性系數、電力生產彈性系數、能源消費彈性系數、電力消費彈性系數、平均每天能源消費、居民熱力年消費量、工業污染治理投資、環境污染治理總投資、地質災害發生。

二、全仿真證券實訓室在教學中的應用

（一）行情分析軟件的應用：通過股票、債券、期貨、基金行情分析軟件，了解當日的及歷史行情綜合情況及個股漲跌情況，通過將理論課中學習過的各項技術分析方法、理論來對市場及個股進行分析和判斷、為模擬交易選擇股票、確定投資組合及買賣操作時機。

（二）全仿真模擬交易操作的應用：通過全仿真股票模擬交易系統，進行股票、債券、封閉式基金的買賣操作，對理論課講授的內容進行驗證、溫習和演練，增強學生的學習興趣、動手能力，零距離觸摸證券市場，切身體驗市場風險；有機會參加股票投資模擬交易大賽。

（三）證券市場數據庫的應用：學生可以利用數據庫，查詢分析與投資有關的宏觀經濟數據、國民經濟各行業數據、各個上市公司的經營財務業務歷史數據，以及各期貨、外匯品種的國際國內數據，提高其對證券市場的基本分析能力，為其股票、期貨、證券投資基金基金、外匯等證券品種的投資決策提供重要參考。

第7篇：股票交易的量化交易范文

    (一)融資融券交易業務的內涵

    融資融券交易,又稱證券信用交易,是指在證券交易所或者證券監督管理當局批準的其他證券交易場所進行的證券交易中,投資銀行向客戶出借資金供其買入證券或者出借證券供其賣出,并由客戶交存相應擔保物的經營活動。

    (二)融資融券交易業務的形式

    1、融資與買空

    融資是指客戶委托買入證券時,投資銀行以自有或融入的資金為客戶墊支部分資金以完成交易,以后由客戶歸還本金并支付利息,投資者這種借入資金購買證券的行為,就是所謂的“買空”。投資者通過融資實現了財務杠桿,證券價格上漲,投資者將加大獲利;證券價格下跌,投資者也將加重損失。

    2、融券與賣空

    融券是指客戶賣出證券時,投資銀行以自有、客戶抵押或借入的證券為客戶代墊部分或全部證券以完成交易,以后由客戶買入歸還所借證券且按與證券相當的價款計付利息。投資者這種賣出自己實際并不持有的證券的行為,就是所謂的“賣空”。如果投資者后來買入證券的價格低于賣出價格,投資者將獲利。與買空一樣,由于實施賣空操作,風險和收益對投資者來說都加大了。

    二、融資融券交易的風險識別

    由于融資融券業務交易對收益和風險具有放大作用,在經濟出現過度發展時會加劇通貨膨脹的發展速度,并對金融體系的安全和穩定造成破壞與損失的可能;也可能對投資者帶來風險和損失的可能。所以我們應對融資融券業務交易的風險進行識別。

    (一)體制風險

    體制風險屬于系統性風險,是指一國金融體系由于缺陷所存在的風險。由于證券信用交易的“助長殺跌”功能,體制風險所導致的危機變本加厲,危害更深。

    (二)信用風險

    信用風險屬于非系統風險,是指交易對手違約給己方所造成損失的風險。從根源上分析,引發信用風險是由于交易雙方擁有信息的不對稱性,容易產生“逆向選擇”和“道德風險”。信用風險是金融機構(或證券交易商、經紀人)在證券信用交易中必須解決的風險。

    (三)市場風險

    市場風險屬于非系統風險,是指由于市場變動引起的風險。市場風險是投資銀行和投資者面臨的主要風險。市場風險可能導致投資銀行倒閉,甚至引起連鎖反應。20世紀90年代以來,市場風險可以通過量化、定價、交易進行轉移,極大地提高了投資銀行和投資者對市場風險的管理。

    (四)業務規模風險,以及引發的資金流動性風險

    業務規模風險屬于非系統風險,是指投資銀行對單個客戶融資融券規模過大、期限過長。從而造成投資銀行流動性不足、凈資本規模和比例不符合監管要求的可能性。融資融券業務中,投資銀行可以獲得傭金收入。受利潤動機的驅使,投資銀行會盲目擴大規模,但是融資融券業務同樣存在很大風險,如在融資業務中,客戶到期不能償還融資款項,而券商在自有資金有限又不能及時獲得新的資金來源時,就會產生資金流動性風險。

    (五)業務管理風險

    業務管理風險屬于非系統風險,是指投資銀行在開展融資融券業務時,由于制度不健全、管理不善、控制不力、操作失誤等原因導致其虧損可能性的發生。如開展融資融券業務時,如果券商缺乏相應的內控制度或制度不健全、必要的信息技術系統或其功能不健全等,就可能造成券商經營管理上的風險。而對技術系統的操作不當或發平倉錯誤等,還會產生業務操作風險。

    (六)杠桿交易風險

    融資融券實行杠桿交易:即無論投資者進行“買空”交易還是“賣空”交易,都需要向券商交納一定的保證金,保證金可以是現金或可沖抵保證金的證券,這里的保證金并非通常我們所理解的“預付款”或者“定金”,而是表示交易者有能力承擔市場價格波動風險的一種經濟保證,是利用杠桿比率,擴大交易金額的方法。根據滬深交易所《融資融券交易試點實施細則》規定,投資者交付的保證金與“買空”、“賣空”交易的金額比例不能低于50%,若以50%為標準,當投資者有信用賬戶中100元保證金,便可以向券商最多借入200元資金購買股票做“買空”交易,也可以最多借入200元市值的股票賣出做“賣空”交易,50%的保證金水平對應的杠桿比率是2倍,即放大了本金2倍的收益與風險。如投資者以100萬元以普通現貨交易買入一只股票,該股票從10元/股下跌到8元/股或上漲到12元/股,投資者的虧損率與收益率都是20%;如果投資者以100萬元作為保證金、以50%的保證金比例融資200萬元買入同一只股票,該股票從10元/股下跌到8元/股或上漲到12元/股,投資者的虧損率與收益率都是40%。可以看到,保證金交易是一把“雙刃劍”,放大了收益也放大了風險,放大的程度取決于杠桿比率。此外,由于融資融券交易需要支付券商利息與費用,因此,一旦融資融券交易,股票價格朝著不利的方向運動,投資者不僅要承擔杠桿交易放大了損失的風險,還要支付高額的融資利息融券費用。因此,投資者要清醒認識融資融券杠桿交易的高收益高風險的特征。

    (七)強制平倉風險

    融資融券交易中,投資者與券商之間存在著委托買賣關系、債權債務關系以及由債權債務產生的擔保關系,券商為保護自身債權、防范風險,對投資者信用賬戶的資產負債情況實時監控,在一定條件下可以對投資者擔保資產執行強制平倉,投資者必須無條件接受。因此,投資者必須關注可能引起擔保資產強制平倉的幾種情形:

    1、不能按照合同約定的期限清償債務引起的強制平倉

    融資融券交易的期限最長不得超過6個月,且不得展期,若投資者不能按照合同約定的期限清償債務,券商有權按照合同約定執行強制平倉,由此可能會給投資者帶來損失。

    2、維持擔保比例低于最低底限未及時追加擔保物引起的強制平倉

    根據《證券公司融資融券業務試點管理辦法》,證券公司應當將收取的保證金以及客戶融資買入的全部證券和融券賣出所得全部價款,作為對該客戶融資融券所生債權的擔保物,證券公司應當逐日計算客戶交存的擔保物價值與其融資融券所欠債務的比例,這個比例即維持擔保比例。在證券交易所的《融資融券交易試點實施細則》中有規定:投資者信用賬戶維持擔保比例不得低于130%,當維持擔保比例低于130%時,證券公司將以合同約定的通知與送達方式通知客戶在一定的期限內補交差額,這一期限不得超過2個交易日,客戶追加擔保物后的維持擔保比例不得低于150%,投資者未能按期交足擔保物的,證券公司將對投資者信用賬戶內擔保資產執行強制平倉。強制平倉的過程是不受投資者控制的,因此,投資者信用賬戶的維持擔保比例低于130%時,將會面臨強制平倉的風險。

    3、標的股票被調整出融資融券標的證券范圍引起的強制平倉

    標的股票交易由于被實行特別處理、終止上市等原因被調整出融資融券標的證券范圍的,證券公司與其客戶可以根據雙方約定提前了結相關融資融券關系,也就是說這時投資者將面臨被券商提前了結融資融券交易,擔保物被強制平倉的風險,由此也可能會給投資者造成不必要的損失。

    三、融資融券交易風險管理

    (一)投資銀行對融資融券風險的管理

    融資融券交易雖然具有很多優勢,但這一制度的弊端也是不容忽視的。融資融券交易具有較大的風險性和投機性。如果融資融券過度,會形成股市上虛假繁榮,人為地促使股價巨大波動。因此,應加強融資融券交易風險的管理與控制。

    1、加強對客戶資質的審查力度

    應制訂融資融券交易客戶選擇的標準和開戶審查力度,并建立客戶信用評估制度,從而加強對客戶信用風險的控制,投資者進行融資融券交易時,投資銀行要對投資者的財產和收入情況、信用狀況、過去的交易記錄進行嚴格審查,篩選出可以進行融資融券交易業務的客戶,建立一道有效的防火墻。與此同時,還應加強對客戶授信額度的管理,根據客戶的操作情況和資信變化因素,調整其授信額度,防止信用額度的過度膨脹,如規定最低保證金限制和單個額戶融資融券的最高限額等指標來控制客戶的信用風險。

    2、建立單只證券的信用額度管理制度

    市場風險可能會導致市場波動、交易異常等問題,一般證券交易所通過對單只證券的信用額度的管理,限制單個證券的信用交易量占公司所有流通證券的比例來控制市場風險。

    3、對融資融券業務進行集中監控

    投資銀行要根據自身自有資金和證券狀況,合理確定融資融券的總規模,規模一旦確定不得隨意擴大,并且投資銀行應通過技術手段進行集中控制和風險動態管理。通過集中監控及時查詢各項風險控制指標、客戶信用資金帳戶的資金余額及變動情況、證券市值及變動情況,隨時監控客戶帳戶的質押比例、警戒線和平倉線等。

    4、制訂完善的業務操作流程

    融資融券業務基本操作流程包括評估融資融券額度、進行融資融券交易、實時風險控制、歸還資金、補足擔保品或平倉等環節。券商應嚴格按照監管部門的規定,制訂融資融券業務每一個環節的詳細業務操作制度和業務流程。同時加強內部控制。對重要的業務流程環節采用雙人雙崗。加強監督與制約。加強對相關業務部門人員進行管理制度和業務知識的培訓教育,同時設立專門機構對融資融券管理部門的業務操作進行定期檢查和不定期抽查。

    (二)投資者對融資融券交易風險的管理

    如何充分利用融資融券交易機制,實現投資者投資智慧的更高“溢價”,筆者認為,做好風險控制是第一要務,應對融資融券交易風險應從以下幾方面入手。

第8篇：股票交易的量化交易范文

（一）計量技術與計量經濟學的發展

在經濟學與金融學的發展過程中大量運用到了定量技術對金融現象進行邏輯化地推理。數學具有邏輯性性以及精確的特點，能夠對金融問題與經濟現象進行量化的分析。但是經濟問題是處在一直的變化之中的，人的行為活動以及心理思維方式對經濟的運行具有重要的影響，因此無法用精準的數量指標進行描述，所以，金融數學的運用是在一定的程度與假設基礎之上的分析，對經濟行為主體來說只能作為決策時的參考依據，這也是現代計量經濟學進行定性與定量分析的出發點。

（二）金融數學的發展

金融市場自成立以來其運行就伴隨著高收益與高風險的特點，因此各個國家的金融投資者一直在探索如何對金融投資過程中伴隨的金融風險進行有效地評估以及如何對期權的價格進行定位。在這種背景下金融數學應運而生，在經濟學以及金融學中運用數學知識，建立金融數學模型能夠對投資風險進行有效地評估進而對期權價格的制定采用了有效的方式，這在國際金融領域對金融投資市場的分析與預測以及實時的監控能夠起到重要的作用，有利的促進了金融市場的發展。

二、期權與期權理論概況

（一）期權理論的產生

期權是金融行業在發展過程中的隨著現實經濟狀況的出現而產生的一種衍生品，是金融交易市場上重要的交易工具，能夠對未來可能發生的風險進行有效地規避，同時還可以進行投資，產生收益。期權的出現是金融交易市場上的重大變革，人們可以對現代還為發生的狀況進行投資與預測。

（二）期權定價理論的產生

在期權交易中的關鍵性環節就是期權價格的交易。在期權合約中，期權價格隨著市場供求的變化而隨時發生變化，期權價格的情況與交易雙方利益的分配情況息息相關。因此對于期權定價理論的研究在金融學以及計量經濟學方面具有重要的研究價值。

關于期權定價的理論研究分為完全金融市場下的期權定價理論與不完全金融市場下的期權定價理論兩種。如果假設金融市場是完全的，各種經濟因素的發生都能夠考慮在內并且預測到其發展變化那么相關期權定價理論就是固定的。但是在現實情況下，完全的金融市場幾乎是不可能存在的。例如股票期權的價格就時刻受到股票價格的波動率影響與無風險收益率的影響。因此期權定價理論的研究是以不完全金融市場為條件。

三、期權定價方法

隨著國家之間經濟聯系的逐漸加深，各種金融衍生品不斷出現，對期權問題進行合理地定價一直是國際金融市場發展的重點問題。隨著信息技術的突飛猛進地發展與應用，借助于先進的計算機與與通訊科技，關于期權定價的公式與模型應運而生。

1973年是期權理論與期權定價理論具有標志意義的一年，在這一年，Fisher Black與Myron Scholes共同做出了關于連續時間的期權定價理論，即B-S期權定價模型，這是世界上第一個完整的得到公認的期權定價模型。隨著這一模型的提出，德克薩斯電子儀器公司據此模型有效計算期權價格的計算器，這一計算器一經推出便在各大金融公司得到了推廣，對金融交易以及期權定價做出了歷史性的貢獻。直至今天，不少投資銀行、金融從業者股票交易員以及期權交易員仍然在使用B-S模型，衍生工具的更新促使了國際金融交易市場效率的提高，同時也提高了全球交易市場的變化性。

三年以后，Rubisentin做出了關于二項式分布的針對間斷時間的期權定價理論，該理論以期權定價數值法作為基礎，研究重點放在了美式期權定價問題上。這兩大理論的產生極為有利地促進了國際金融衍生品的大量出現與發展，在各個行業包括財務管理中都得到了推廣。

四、B-S定價模型

其中主要的定價方法是Black-Schole定價模型、二項式定價方法、風險中定期權定價方式以及鞅定價方式。

B-S定價模型的假設條件有五個：第一是標的資產價格呈對數正態分布形式；第二是在期權失效之前，金融資產收益的變量以及無風險利率都是固定不變的；第三是假設金融交易市場沒有交易成本以及稅收成本；第四是在期權的有效時間之內金融資產沒有其他收益包括紅利所得，這一假設隨著現實狀況的發展后來被廢除；第五是不可以在期權日之前提前行使權利，這是歐式期權的特性。

Black與Scholes有效結合無套利分析技術，得出了不含紅利收入的股票的相關衍生證券產品的價格f應當滿足的Black_Scholes微分方程：

■+rS■+■σ■S■■=rf

之后Black和Schole兩人又根據前期所推導的微分方程得到如下的期權定價公式：

f=SN（d■）-Xe■N（d■）

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d■=d■-σ■

B-S定價模型源于對沖證券組合中的有關思想。期權投資者在進行投資時為了對投資報酬進行有效評估在期權與期權標的股票之間建立有效的組合。投資者能夠得到的確定報酬是隨著無風險利率同時產生的，期權的這一理論與無套利定價理論相似。無套利定價理論的核心思想是投資收益是與投資金額相對應的，投入多少資金就會產生與投資面臨的風險相對應的平均回報。根據B-S定價理論，期權定價就是一種無套利定價。

我國的金融交易市場發展歷史有限，資本市場與金融交易體制不夠完善，與國際成熟資本市場相比存在著較大的差距，隨著全球化的與跨國公司的發展，各國之間的經濟聯系逐漸加深，沒有哪個國家可以獨善其身，因此中國應當不斷完善資本交易市場，促進匯兌制度的發展，同時加強對規避風險的金融衍生品的研究，因此期權定價理論的研究對我國的金融市場具有重大的意義。

第9篇：股票交易的量化交易范文

關鍵詞：程序化交易；交易哲學；半自動交易系統

程序化交易產生于美國，早期的程序化交易分為程序化買入和程序化賣出兩種，用于紐約股票交易所同時買賣15支以上的股票組合的交易。因此，有時也被稱為籃子交易。

隨著投資管理業的資金管理規模擴大，投資經理和基金經理們發現憑經驗和手工操作無法應對市場風險加大、價格變動頻繁等挑戰，程序化交易剛好可以解決這些難題，因為它具有速度快、避免個人情緒干擾、量化等優勢，投資機構紛紛投入重金研發自動交易模型，其在提高投資決策質量和速度、交易輔助等方面大展身手。

時至今日，西方發達國家已經研發出不少成熟的自動化交易系統，譬如美國有70%的交易是由程序化交易完成的，而且交易量占比連年來還有不斷上升的趨勢，交易模型的功能也日趨強大和完善。量化投資及程序化交易大師西蒙斯默默無聞地在十幾年間大量使用量化系統的交易方法，取得了比巴菲特、索羅斯等市場傳奇更高的年收益率。譬如海龜交易創始人丹尼斯不斷通過自動化交易實現其從400美金到2億美金的個人傳奇，還培訓出一支海龜投資團隊（現在還活躍在各大投資機構），他們為早期大膽吃螃蟹者的投資客無聲無息地帶來了可觀的投資回報。

我國的程序化交易起步較晚，發展緩慢，開發出來的比較成熟的交易系統也相對缺乏，但最近幾年發展也很迅猛，這得益于新的投資理念的導入、應用平臺開發迅速成熟，如tb（交易開拓者）、文化財經、金字塔等平臺已經深受廣大自動交易者所喜愛和認同。由于程序化交易規避了人性中的貪婪和恐懼等弱點，交易速度快、系統性強，國內自動化交易量占比最近幾年也在快速上升。據統計，我國當前金融產品的程序化交易占比為20%～30%，程序化交易的發展空間將會越來越廣闊。

一、程序化交易策略為什么要創新

（一）策略效用的邊際遞減

使用策略的人多了效果就會越來越差。細心的投資者會發現，國內的股指期貨越來越難做。在2010年國內剛推出股指期貨時就有人使用臺灣的一些比較成熟的程序化交易策略而大賺其錢，但在最近兩年卻發現不容易賺錢了，甚至遭到了比較大的回撤。這是什么原因呢？金融市場本身就是一個眾多策略博弈的一個場所，某個策略一旦成功并被多人使用了，其有效性就會越來越低，而且道高一尺魔高一丈，市場上會出現針對某種策略的獵殺者。從技術指標層面看，例如20年前，通過一條20天均線的交易策略是有利可圖的，緊接著，越來越多人開始使用均線來做投資決策。但是，每個交易策略和買賣機會都是有容量限制的，這使得策略使用的人越多，單個K線的波動則越大，例如突破20天均線的當根K線的波動極大，這使得中間的利潤空間迅速收縮，最終使得策略失效。也可以理解成，當一個策略使用的人越多，知道的人越多，它的盈利能力則越低，最終變得無利可圖。在基本面分析上，同樣存在自毀性，例如20年前，只要買賬面有利潤的公司都能賺錢，緊接著所有人都認準了公司賬面利潤進行投資，這使得所有賬面有利潤的公司股價都很高，這時候，人們只能通過預測未來利潤獲得投資回報了。而隨著越來越多人熟知各種預測利潤的方法，導致價值被低估的公司越來越難找了，最終變成了一個均衡市場。筆者認為，這可以認為是交易策略效用的邊際遞減。

（二）行情特點發生變化

金融市場的復雜性表現在行情的多變性。還是以國內的股指期貨為例，在2010年是一個雙邊大震蕩的行情，2011年單邊下跌，2012年、2013年寬幅震蕩，2014年上半年窄幅震蕩，可以看出無論是單邊行情還是震蕩行情，由于國內A股的市場容量越來越大，股指期貨的日內變動幅度呈現出越來越小的特點，這就給日內趨勢易策略帶來不小的挑戰。

知名投資人、“悍馬理論”的創始人馮正平表示：世界上沒有交易圣杯，這是他的悍馬定律里的第一條。他說2008年前的市場特征與之后的就很不一樣，一些原來賺錢的模型后來都賠錢了，而有一些原來賠錢的反倒變成賺錢了。他打了個比方很生動：“就像我們造一個工具，是拿來切菜的還是砍骨頭的，還是拿來修指甲的，這個要想清楚。”意思是設計模型時要清楚自己設計出來的交易模型適用于哪種市場環境，要考慮模型的針對性、適應性。

基于多年期貨量化交易的經驗，上海泛金投資管理有限公司董事長杭國強認為，程序化的本質是給自己的交易列出一系列規矩，讓自己的交易更有規則，并利用計算機提高交易速度，其中成敗的關鍵在于對細節的處理。“利用程序界定、評價和預測未來的收益，建立有效的評估體系，不斷適應市場的變化，才是程序化交易的靈魂”。

普天投資機構創始人吳轉普也認為：自動化交易不存在永遠的圣杯，不可能做出一個類似印鈔機一樣讓交易者獲利的程序化交易模型，自動化交易更多地被看成是一種管理控制系統，要加入對基本面和技術面的理解，要考慮市場參與者結構的變化，交易程序要不斷優化和創新。

在國外，一些成熟的投資公司配備了眾多數學和計算機專業人才，他們的主要任務就是針對市場的變化不斷完善模型，這正體現了金融機構存在的必要性與重要性。80%～90%的工作人員是在做量化模型的建模、數據處理工作，交易執行人員比較少。由于要處理龐雜的數據，在量化交易中，團隊的價值得到充分體現。每隔一段時間他們就會開發出新的交易模型。

即使在高性能硬件與軟件結合的高頻交易領域，也不存在可以長久不變的“交易圣杯”。高頻交易策略對技術要求比較高，在網絡速度、硬件反應速度及網絡監測等方面都有近乎苛刻的要求。作為高頻程序化交易者，Cyc partner公司創始人柳峰介紹說，高頻交易者對市場的監測，以及對策略的修改一直不曾停止，“只有不斷發現并保持自己的比較優勢，才可能在變化的市場中保持盈利”。而高頻交易背后的邏輯結構相對來說是簡單的，盈利率比較高，有些策略在三年之內運行會比較適用。但是，在市場中采用同種高頻交易策略的數量增加之后，交易者必須對策略加以改進。

二、程序化交易策略創新的思路

（一）交易哲學的革新

程序化交易本質上是交易者交易思想的體現，程序化是一種控制手段。有什么樣的交易哲學就有什么樣的程序化交易策略，所以審視自己的交易哲學的邏輯性就顯得尤為重要。策略的優劣對比實際上是背后交易哲學的較量。優秀的交易策略創新來自于交易哲學的突破與革新，而做到這一點并不容易，需要交易者對世界、對自然、對市場有一種深邃的洞察力并能理解轉換成為市場語言，物化為交易指標體系。筆者幾年來一直致力于對市場背后推動力的研究，市場的上漲和下跌并非隨機和無序。比如說，我們可以把市場按照形態分為單邊和震蕩，在單邊市中趨勢性模型就能大顯身手，而趨勢性模型在震蕩市中由于來回止損會產生比較大的回撤。而震蕩模型策略的表現剛好相反，所以用什么模型不是關鍵，判斷對時段性的單邊行情還是震蕩行情成為交易策略提高勝率和盈虧比的關鍵。至于用什么模型來判斷單邊和震蕩是筆者多年研究的成果，有比較高的準確性。

（二）從全自動到半自動的嘗試

筆者認為，交易策略不易過于死板。眾多程序化交易策略堅持不下去的原因是全自動帶來的眾多劣質交易，頻繁止損。其實法無定法，筆者認為可以半自動化交易提高勝率和盈虧比，至于何時開啟程序化何時關閉程序化背后的規則和邏輯也必須是嚴密的、一貫的，譬如在背后規則市場進入單邊市時開啟程序，市場重歸震蕩市時關閉程序，需要一切有章可循。正如世上沒有永動機一樣，沒有一個自動化交易策略能一如既往地戰勝市場，能夠在資本市場有驕人業績的一定是半自動交易程序策略。

（三）交易周期、參數的調整

可以針對不同金融市場的特點，變革不同的交易周期，充分認識到金融市場博弈的本質。當多數人使用某個交易周期的時候，我們可以回避它改變交易周期，比如在股指期貨中大家常用1分鐘圖、10秒鐘圖，筆者覺得不煩嘗試15秒圖，既保持了一定的反應速度，又能減少頻繁交易的問題，對于大家在交易中常用的macd指標、dmi指標、均線指標，我們可以通過測試調整其參數設置以達到階段性優化交易的目的，更重要的是避開了大眾常用參數，可以避開程序化交易獵殺者的屠刀。建議策略框架的核心參數不要超過三個，超過三個以上的參數有擬合歷史行情的嫌疑。著名的海龜策略創始人也曾在海龜策略遭受比較大的虧損時修改技術參數才渡過難關的。

（四）創新交易技術指標

使用獨創的交易技術指標來設計交易系統能在金融市場上提高交易勝率和盈虧比，其原因在于創新的交易技術指標相對保密，不具有從眾性，相反具有出其不意的優勢。比如在趨勢交易系統里面大家認為均線是一個很好的趨勢跟蹤指標，但它的缺點也很突出，除具有其他趨勢跟蹤指標一樣的滯后性外，對付慢漲急跌或者慢跌急漲的行情是一個弱項，所以有人創造了自適應均線來對付這種行情，這就是創新交易指標的做法。筆者舉出這個例子意在拋磚引玉，創新和改良指標的方法和技術有賴于開發者的細心、耐心和汗水。

三、程序化交易策略創新后測試要注意的問題

首先，避免對交易策略的參數過度優化。過度優化是以擬合歷史取得比較高的勝率和盈虧比的，這種過度優化的策略對付現實或者未來變化的行情反倒會產生比較大的回撤甚至虧損，這是由于形態的周期性反復原理產生的。

其次，核心框架策略可以試著應用于其他金融交易品種，觀察其表現。

再次，某一參數取值的盈利遠遠高于或低于附近的參數值就要引起高度警惕。

最后，不要對一兩次巨虧或比較長的連續虧損單獨做優化，否則即使減小了最大回撤也是不可靠的。

參考文獻：

[1]（美）里什q納蘭.打開量化投資的黑箱[M].郭劍光，譯.北京：機械工業出版社，2012.