基于机器学习的智能TWAP和VWAP算法的研究及应用

• 作者: 李怡洁 柯军 洪轩儒 郑继翔 陈卓 黄钰
• 来源期刊: 经济数学
• 学科: 经济
• 关键词: 算法交易 短期价格预测 机器学习 逻辑回归 TWAP VWAP
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 金融数学与金融工程
• 页码范围: 107-115
• 页数: 9页
• 分类号: F832
• 语种: 中文

摘要

TWAP与VWAP算法为两类较常见的经典交易算法.传统的VWAP算法在TWAP算法的基础上,大多使用预测日内成交量分布的方法指导算法下单.传统成交量分布的预测效果严重依赖于市场交易惯性,但交易量分布受到日内诸多突发因素的影响,导致算法对市场突发状况的应对能力较弱.本文对传统TWAP与VWAP算法进行改进,利用滚动的1分钟粒度高频实时资金博弈数据,基于Logistic分类器训练量价模型,以该预测结果为入参构建最优化期望执行均价模型,求出当下各个价格档位对应委托数量的最优解.通过相对高频的分钟级价格预测机制,保证算法实时跟踪市场行情走势并寻求相对优势的交易机会.该算法经测试可以稳定地跑赢市场均价,具备推广应用的可行性.