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订单拆分策略
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'''订单拆分策略'''是全国科学技术名词审定委员会审定、公布的专有文化术语。 历史名词是历史上曾出现的[[事件]]及事物的名称<ref>[https://www.sohu.com/a/424683671_100132744 文字记载前的1500年的历史都发生了什么],搜狐,2020-10-14</ref>,例如“禅让”,传说古代实行举荐贤能之人为首领继承人的一种[[制度]],据文献记献:有尧举舜、舜举禹<ref>[https://www.sohu.com/a/238753369_100011282 尧舜禹时期之中国和大禹之都及夏代都城之变迁],搜狐,2018-07-01</ref>、禹先举皋陶、皋陶死禹又举益等历史故事。 ==名词解释== 订单拆分策略是高频交易的第一大应用,就是用多种算法把大订单分割成若干个小订单。由于机构投资者单笔交易[[资金]]量较大,如果不进行拆分,往往会造成价格的剧烈波动。 订单拆分策略不光降低了执行交易的成本,也可以减少大订单对市场价格的[[影响]]。第一代拆分[[方法]],主要是将订单按时间拆分,按历史交易量拆分,或把小订单按固定比例汇合,以降低对市场的影响。 不过,这一类早期的订单分割方式,容易被其他交易者发现并跟单,反而增加了交易成本。作为改进,第二代拆分策略中加入了一些反侦测手段,例如冰山策略,只把一小部分交易放在公开的交易系统中完成,尽量避免整体的交易意图被侦测或泄露。第三代拆分策略主要优化执行差额策略,让订单可以适应快速变化的市场环境,根据当前价格的变动情况决定如何执行拆分计划。 订单拆分策略的解读 订单拆分本身并不是一种单独的策略,而是前述各种策略在交易执行时,为了避免流动性冲击或为了规避可能的监管约束,把大额订单拆分为多笔小订单的方式。 交易执行过程中的交易成本包括冲击成本、择时成本和机会成本等,其中择时成本和机会成本统称为交易风险。冲击成本随着建仓时间的拉长或者订单拆分的越细呈下降趋势,交易风险则随着建仓时间的拉长呈上升趋势。通常在交易风险和冲击成本之间有一个取舍,而总交易成本随着建仓时间的拉长一般是先下降,然后上升。 订单拆分算法的目标主要有:(1)交易成本最小化,如降低市场冲击成本;(2)成本均价贴近目标价格,如市场成交均价;(3)隐藏下单意图;(4)其他非技术原因,如节约人力成本、提高下单效率、保障指令准确实现等。 常用的订单拆分和交易方式有: TWAP(Time Weighted Average)通过算法的拆分,使建仓成本和某段区间内的时间加权平均价格相吻合。即按时间段拆分,均匀建仓。 VWAP(Volume Weighted Average)计算过去历史上,平均每个时间单位(例如每分钟)的平均成交量,然后按每个时间段的成交量比例在这段时间内总成交量的占比,作为该时点的成交量拆分的比例。 除了私募机构、个人客户、各家高频交易的金融机构之外,大型公募基金重仓单票建仓时也会使用算法交易进行拆单。头部券商或投行也会将算法交易模块作为商业服务出售给大的买方机构客户。另外,上市公司回购股份用于股权激励或员工持股计划,上市公司股东(如个人股东、PE公司)股份解禁卖出时,也会考虑使用算法交易。这使算法交易的应用更加普遍,很大程度上改变了市场交易行为的特征与智能化程度。 高频交易 高频交易是指在极短的时间范围内,针对市场上的某些突发状况,通过买卖差价而获利的交易策略。例如,当美联储宣布降息时,高频交易员会在消息出来的瞬间迅速下单。 高频交易是一种专有交易商特有的、为了达成特殊目的的交易方式。其特殊目的包括暗中获取流动性、最小化信息披露条件下交易等。高频交易的特点包括快速提交订单和取消订单、几乎没有隔夜头寸,而且高频交易员从全天数百笔甚至数千笔交易的微小价差中获得利润。Brogaard(2010)提出高频交易是算法交易的子集。与算法交易类似,高频交易参与者(自营做市公司和量化对冲基金等)广泛采用积极策略(包括伪做市和统计套利),速度和成本为他们带来显著的优势,这也是高频交易的显著增长的重要原因之一。 ==参考文献== [[Category:800 語言學總論]]
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