传统算法交易策略中的相关参数研究

   算法交易是实现对大规模母单进行拆分,并对拆分后的子单进行定时、定量交易的一种程序化交易方式。算法交易通过事先设定好的策略,由投资者编制完成相关的计算机自动化交易程序,并通过连接交易系统接口,利用计算机实现大规模交易的拆分、报价、下单、撤单等一系列动作,并在交易后对已完成的交易进行分析和评估,从反馈中进一步修正算法模型。算法交易产生的根本目的,在于其可以减小市场摩擦,有效降低交易中的冲击成本,从而使得整个交易可以以最优价格完成。目前,国内外使用算法交易的投资者主要是各类机构投资者,包括基金公司、保险公司、养老金、投资银行以及各类资产管理机构。由于国内证券市场起步较晚,算法交易还没有大规模普及,但在海外发达金融市场 ,算法交易已成为一种成熟的证券交易模式。在本篇报告中,我们主要对几类传统的算法模型(策略)进行研究,包括TWAP策略、VWAP策略,以及MVWAP策略,并着重对策略中的一些细节进行思考与分析,特别对实际操作中可能遇到的几类参数进行了实证研究。