アルゴリズム取引の概要とTWAPおよびVWAPアルゴリズムの原則

1.取引費用：

取引手数料は2つのカテゴリーに分けられます。1つは、手数料（仲介手数料、取引手数料、監督手数料を含む）、振込手数料（上海証券取引所が徴収）、印紙税（州が徴収）を含む明示的な費用です。コストのこの部分は、固定費と同様に比較的厳格であり、これらのコストを収集する必要があるため、アクティブな管理を通じて変更することは困難です。1つは暗黙的コストと呼ばれ、売買の価格差、影響コスト、タイミングコスト、機会費用が含まれます。これらのコストは変動費に似ており、人間の介入またはトランザクション方法によって管理または制御できます。

2.名詞の説明：

ショックコスト：私たちが発行する注文または注文によって株価が変化し、それが私たちの不利な方向に変化します。直感的に言えば、特定の株式を購入します。たとえば、直接1を置くと、100万株を購入します。百万株の委託があれば、市場に大きな影響を与えます。このような取引による取引価格の変動によるコストをインパクトコストといいます。

タイミングコストの関係で、注文を分割する場合があります。注文を分割する過程で、元の1分が1時間になります。一方で、在庫の価格が自然に変動する場合があります。その過程でこれらの価格変動のうち、株価が不利な方向に変動する可能性があり、その場合、ポジションを開くための私のコストが上昇します。これがタイミングコストです。

機会費用たとえば、100万株を購入した場合、10万株しか購入せず、まだ90万株が取引されていません。価格が上昇すると、取引されていない90万株は上昇する機会を失います。。それは機会費用です。

表示されている場合：

タイミングコストと機会費用を総称して取引リスクと呼びます。このショックコストは、ポジションをオープンするときや注文を分割するときに増加します。ポジションをオープンする時間が長くなると、ポジションをオープンする時間が長くなり、ポジションを開くためのコストは減少傾向を示しています。、このトランザクションリスクは時間とともに増加し、ポジションを開くトランザクションのリスクはますます大きくなっています。トランザクションリスクとショックコストの間でトレードオフを行う必要があります。取引リスクとショックコストは取引コストと呼ばれます。実際、総取引コストは一般的に最初に減少し、次にポジションを開く時間が長くなるにつれて増加します。

3.アルゴリズム取引とは

アルゴリズム取引のより明確な定義を与えることができます。アルゴリズム取引とは何ですか？いくつかの特定の取引計画に従って、コンピュータ、注文の価格、注文の数量に基づいて注文のタイミングを設定します。たとえば、一部の大規模なトランザクションを小さなトランザクションに分割することで、実行効率と注文の隠蔽性を向上させることができます。一方で、市場への影響のコストを削減することも、一方では、トランザクションのリスクを軽減します。これをアルゴリズムと呼びます。

4.アルゴリズム取引の目的

私たちはいくつかのアルゴリズムを取引します。目的は、ポジションを開くコストが比較的低いいくつかのポイントを見つけることです。アルゴリズムの主な目的は次のとおりです。（1）市場への影響コストの削減などのトランザクションコストの最小化。（2）平均コスト価格が平均市場トランザクション価格などの目標価格に近い。（3）非表示の注文意図;（4）人件費の節約、注文の効率の向上、指示の正確な実施の確保など、その他の非技術的な理由。

投資家がアルゴリズム取引を選択する理由は、取引が市場にあまり影響を与えないという彼らの希望に基づいていますが、一方で、取引が時間の問題による価格変更のコストを増加させないことも望んでいます。したがって、アルゴリズム取引研究の中核は、取引コスト問題と取引リスク問題のバランスをとることを前提として、投資問題を解決するための最適な方法を見つけることです。

アルゴリズム取引の目的は、下の図の黄色い線と曲線の交点を見つけることです。

5.アルゴリズム取引の長所と短所

従来の手動取引と比較して、アルゴリズム取引には多くの面で独自の利点があります。まず第一に、アルゴリズム取引は市場への影響を最小限に抑えることができ、それによって取引のコストを削減できます。優れたアルゴリズムは、影響コストと待機リスクのバランスをとるように設計されています。第二に、アルゴリズム取引はトランザクションの実行速度を上げることもできます。コンピューターの高速計算能力の助けを借りて、アルゴリズム取引注文はより速い試運転速度を持っています。手動と比較して、アルゴリズム取引の時間判断は無視できます。プログラムによる注文は、人工的な手動注文よりもリアルタイムの価格に取引する方が簡単です。第三に、アルゴリズム取引は、一方では人件費を削減し、人的資源を節約することができ、他方では、人間の不合理な要因の干渉を回避することもできます。コンピュータコミッションを通じて行われた注文は、トレーダーへの従来の人間の入力を減らすことができるため、不合理な要因の影響を根本的に排除し、一貫した基準を遵守してより高いリターンを得ることができます。第三に、アルゴリズム取引は複雑な取引と投資戦略の実行を確実にすることができます。従来の取引モデルと比較して、プログラマティック取引はより正確な委託であり、注文の価格、時間、数量をより詳細に決定できます。

短所：

アルゴリズム取引は、市場への大量注文の影響を減らすことにより、取引コストを削減し、取引リスクを制御することができます。一方、アルゴリズム取引戦略の実施によってもたらされる頻繁な操作は、注文のサイズの縮小とキャンセルの割合の増加につながり、取引システムのバックグラウンドで処理される注文の数が増加します、キャンセル率が高くなりすぎます。監督レターに対して非常に脆弱です。したがって、システムの取引リスクを管理するためのリスク管理システムが必要であり、取引量が多いため、新しい取引システムのバックエンド（ブローカーカウンターシステムや取引所マッチングシステムを含む）の開発も求められています。新しいプラットフォームは、次のことができる必要があります。多数の顧客注文フローを処理します。

6.アルゴリズム取引のアプリケーションシナリオ

1.プライベートエクイティ機関、個人顧客、口座開設および一括購入; 2.プライベートエクイティ機関、個人顧客、口座調整、一括売買中; 3.上場企業、株式インセンティブまたは従業員保有のための株式の買戻し株式計画; 4.上場企業の株主（個人株主、PE企業など）の株式が引き上げられ、売却されます。5。バリュー投資ファンドは、倉庫の請求額が高くなります。

7.アルゴリズム取引の生成

いくつかの要因があります。1つは電子取引の発展であり、もう1つは米ドルの1/16または1/32から1セントへの米国市場の最低相場の調整です。これにより市場の微細構造が変化し、最小化スプレッドは70％から80％に減少しました。これには、取引における市場メーカーの利点が徐々に失われることも含まれていました。市場全体の流動性が低下しました。注文を出す市場の流動性のため、市場への影響のコスト前世紀の終わりに、米国の一部の機関または大手トレーダーは、アルゴリズム取引を研究し始め、注文分割の何らかの方法を通じてポジションを開くコストを削減しようとしました。アルゴリズム取引は、ヨーロッパとアメリカの一部の成熟市場で比較的大きな割合を占めています。しかし、我が国では、インドでも徐々に成熟している市場があり、その割合はまだ比較的低いです。

一般的に、新たに開発されたアルゴリズム取引の実現は、大きく次のステップに分けられます。取引の前に、市場で入手可能な情報やデータを前処理、アルゴリズム取引の実際の運用、およびその後の運用効果の包括的な調査に使用します。アルゴリズムが完了しました。

8.アルゴリズム取引の分類

アルゴリズム取引はいくつかのカテゴリに分けられます。1つはTWAP、VWAP、VP（Volume Participation）などのパッシブアルゴリズム取引で、基本的に履歴データに基づいて分析され、影響コストに焦点が当てられます。さらに、アクティブなアルゴリズム取引があり、パッシブアルゴリズムにいくつかのアクティブな調整を追加します。彼は、IS（実行差アルゴリズム）、MVWAP、Market-At-Open、最初のアルゴリズムなど、影響コストとトランザクションリスクの関係を考慮します。 2種類のアルゴリズムは、主に影響コストまたは市場コストの削減に重点を置いています。流動性アルゴリズムは、流動性を検出して非表示にし、ポジションを開く意図を非表示にすることです。これは、国内ではなく海外で使用されています。包括的なアルゴリズムのタイプもあります。現在、パッシブアルゴリズム取引は市場で主要な位置を占めています。この記事では、より一般的なTWAPおよびVWAPアルゴリズムを紹介します。

9. TWAPアルゴリズム：

TWAPはアルゴリズムを分割して、ポジションを開くコストが特定の間隔での時間加重平均価格と一致するようにします。理解は比較的簡単です。指定された期間、次の3時間での購入、10分ごと、3時間で18のポジションを開くなど、100万株、合計数量を18回で割ると、各トランザクションの数が1000000になります。 / 18 = 55555。分割により、注文は10分ごとに発行され、さまざまな分割ノードが均等に分割されます。これは、市場の実際の取引状況とは関係ありません。ポジションのオープン率は一定です。いくつかの大規模な機関はそれにいくつかのランダムな要素を追加し、均等に分割し、見つけるのは簡単です、これは乱数が追加されるたびに意図を明らかにする可能性があり、ポジションを開くという私たちの目的を隠し、いくつかの不確実性を追加する可能性がありますたとえば、Hang Seng PTradeの各注文の時間は特定の範囲内でランダムであり、各注文の数量は特定の範囲内でランダムです。2つの制限：市場規模が変動すること、および一定額の均等な分配が十分に合理的でないこと、および日中の影響が比較的大きいこと。注文が比較的多い場合でも、時間あたりの数量は比較的多くなります。利点は、それが比較的単純であり、操作が比較的単純であるということです。このアルゴリズムは、比較的良好な流動性または比較的小規模なトランザクションに適しています。制限を改善するために、市場もVWAPアルゴリズムから撤退しました。

10. VWAPアルゴリズム：

各期間の過去の平均過去の取引量を計算します。たとえば、過去20日間の各分の分布が計算されるため、過去20日間の1分あたりの取引量を取得できます。分布を描くことができます。各期間の出来高比率は、この期間の総取引出来高の比率であり、この比率は、この時点での出来高分割の比率として使用されます。各時点で発行される注文数は、過去の平均取引量に基づいており、現在の市場価格や取引量とは関係ありません。いくつかの改善された方法もあり、最新の市場価格とリアルタイムのVWApの関係に応じて、改善されたアルゴリズムがあります。最新の市場価格がリアルタイムのVWAPよりも低い場合、AIMアルゴリズムは注文数を調整できます。、彼は取引量を拡大し、最新の価格>リアルタイムVWAP、ズームアウトします。フィードバックメカニズムを備えたVWAPは、指値注文などの成行注文などの取引状況に応じて実行されます。つまり、一部の未取引株式については、未取引株式を次の期間に割り当てることができます。

VWAPアルゴリズムのコアは、リアルタイムVWAPと市場の違いを最小限に抑えます。実際の取引の実行価格をVWAPベンチマーク価格にできるだけ近づけて、市場ショックのコストを削減します。したがって、VWAP戦略は通常、トランザクションの影響コストを直接モデル化するのではなく、日中のトランザクション量分布の予測に注意を払います。

具体的には、投資家が1日の取引時間中にVWAP戦略を実行し、その取引日の取引時間を同じ長さのN間隔に分割することを選択した場合、つまり、次のように仮定して、N回で株式の売買操作を実行します。時間間隔内の対応する注文取引価格はリアルタイムの平均市場価格であり、対応する取引量はです。その日の投資家の平均VWAP取引価格は次のとおりです。

その中で、は、i番目の価格が取引量に応じて加重されたときの加重を表します。VWAPアルゴリズムのパフォーマンスは、大量注文を分割し、事前に設定された期間内にバッチで注文して、売買時の最終平均取引価格VWAPに到達することです。これは、市場全体のVWAPベンチマークに近いものです。その間。

一般に、取引ソフトウェアでは、アルゴリズム取引には、いくつかのパラメーター、銘柄コード、数量、戦略実行時間、売買方向、売買価格、注文間隔、自動引き出しなどが含まれます。たとえば、10：10〜11：10の間に1つの価格で60,000（Shanghai Pudong Development Bank）100,000株を購入し、注文間隔は5分で、未処理の注文を60秒以内に自動的に引き出すことができます。

VWAP戦略は、実装プロセスで主に2つのステップに分けられます。1つは、合理的かつ正確に委託されようとしている大量注文を分割する方法であり、もう1つは、分割注文の注文です。

投資家が1日の取引時間中にVWAP戦略を実行することを選択したとすると、委託の合計額はVであると予想され、取引日の取引時間は等しい時間長のN間隔に分割されます。株式はN回で売買されます。次に、履歴データを使用して、各期間に委託する必要のある数量を決定します。各注文委託がトランザクションの効果を達成できると仮定すると、トランザクション価格は現在の市場平均価格に対応します。実際の市場ボリュームが各分割時間内にある場合、VWAP戦略の目的-最小化戦略VWAPとの違い価格取引価格と市場VWAPは、次の最適化問題によって記述できます。

制約は次のとおりです。

見られるように、最適化問題を解くと、最適化問題が最小値になる可能性があります。言い換えれば、投資家が取引日の総取引量の中で各期間の市場の取引量の重みを予測できる場合、投資家はこの重みに従って厳密に注文を分割し、タイムシェアリングは次のようになります。段階的に実行され、最終的な取引は等しくなります。価格は市場での平均取引価格に等しくなります。

大量の注文をすべてが等しい数量ではない注文に分割した後、各割り当て後に特定の取引金額を再検討する必要があります。前述のように、私たちのモデルは、投資家のすべての取引が平均市場価格で完了することができるという仮定に基づいています。実際の注文操作の過程では、この仮定を実現することはできません。すべての注文が出されます。その時点での取引価格間隔内では、実際の市場平均価格とは程度の差があります。このような違いを可能な限り制御するために、現在の注文間隔に割り当てられたサブオーダーをさらに分割し、均等分割を採用します。は実際にはTWAP注文分割方法です。たとえば、10：10-11：30にGuosheng Financial Holdings（002670）の100,000株を購入し、使用される注文間隔は5分です。10：45-10：50の場合VWAP法で計算された注文数は2000株であり、この5分以内に毎分400株が発注されます。実行は実際には等時間間隔の注文戦略です（TWAPと呼ばれるため、この方法で取得された平均取引価格は市場全体の平均取引価格とは異なります）

従来のVWAP戦略（過去のVWAP戦略とも呼ばれます）は、連続する複数日の株式の過去の取引データの平均値を使用して、日中の取引量の分布を推定することです。具体的には、t日目のi番目の期間の市場ボリュームがであると仮定すると、t日より前に予測するための従来のVWAP戦略は次のようになります。

このうち、参照期間kは、VWAP戦略を実行する際に投資家が事前に設定できます。通常、1か月のデータ（20取引日）が取得されます。t日目の取引量の予測値が取得された後、i番目の時間t日目の期間を決定することができます注文の割合：

各注文の金額は

発注時は成行注文または指値注文です。成行注文を採用すると、最終平均コストと平均市場価格の偏差を効果的に制御でき、委託取引の効率も向上します。ある程度、指値注文を回避できる保留中の注文を長期間取引できないリスクがありますが、価格変動が制御不能な状態になることもあります。指値注文方式を採用すれば、合理的な見積りで原価を一定の範囲内に抑え、市場価格の急激な変動によるボラティリティのリスクを防ぐことができますが、取引を完了できないリスクもあります。時間。理論的には、価格差が大きい場合、最も科学的かつ合理的な意思決定は指値注文を下げることです。逆に、価格帯が小さい場合、指値注文の期待収益は減少します。投資家の支配戦略市場価格の注文をすることです。

もう1つの問題は、1日をNの期間に分割する前は、各期間が平均市場価格であるということですが、実際の取引ではこれを達成することはできません。各期間の実際の取引価格は、部分的な偏差があります。平均市場価格。偏差の大きさを制御するには、各期間に割り当てられた注文をさらに分割する必要があります。

もちろん、隠れた大規模取引を従来のアルゴリズム取引だけに頼るだけでは不十分です。このプロセスでは、細分化された注文量にノイズを追加したり、大規模なランダムアルゴリズムを使用したりするなど、他の戦略の協力が必要になる場合もあります。注文、分割など、当面はここではあまり議論しません。

取引コストを測定する目的は、過去の取引実績を評価し、将来の取引戦略を改善するための定量的基礎を提供することです。一般的に、アルゴリズム取引では、取引コストは実際の実行価格とベンチマーク価格（頻繁に使用されるVWAPなど）の差として定義されます。

影響コストとトランザクションコストのバランス。トランザクションコストを制御するためのアルゴリズムトランザクションの最も重要な部分は、影響コストです。容量が限られている市場では、市場の流動性不足による大規模な取引ショックのコストを回避することは不可能です。ために

市場のショックを軽減するために、投資家は注文をより小さな部分に分割し、段階的かつ段階的に取引操作を行う必要があります。ただし、これにより、取引価格は、上昇（下降）によって引き起こされる時間リスクと、注文を時間内に完了できないことによって引き起こされる機会費用にさらされます。それどころか、高速トランザクションはこれらのコストを削減できますが、より大きな影響コストをもたらします。したがって、トランザクション速度の合理的なトレードオフは、多くのアルゴリズム取引戦略が達成するために一生懸命働く必要がある主な目標です。

従来のVWAPアルゴリズムの欠点は、従来のVWAPアルゴリズムが、市場の取引量の分布を予測することで市場への影響のコストを最小限に抑えながら、トランザクション全体でVWAPアルゴリズムの平均取引価格を取得できることです。ただし、このアルゴリズムにはまだ2つの欠点があります。1つは、この戦略が完全にパッシブで完全に静的な戦略であるということです。つまり、戦略の実行が開始される前に、戦略のすべての決定（注文するタイミング、注文する金額）です。注文）が完了し、投資ユーザーは、ボリュームの変更、価格の変更などの最新の市場情報を考慮せずに、設定された取引時間内に戦略を実行するだけで済みます。これにより、この戦略は、特に異常な変動が発生した場合に、市場の変化によりよく適応できなくなり、したがって、より良い取引価格を得ることができなくなります。2つ目は、戦略が日中の取引量分布の予測に完全に依存していることです。予測が不正確で偏差が大きい場合、戦略の実行効果も大幅に低下します。