金融市场在极短时间的大幅波动是怎么形成的?高频交易 ...

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期权匿名问答   2022-1-15 12:58   425   10
跟失败的自动交易算法有关,但未必是高频。
这些大动多半是机器在短时间内下单造成的。而且不需很多,两三个有问题的程序即可。但这些程序的交易策略未必是高频的策略。
所以熔断机制才那么关键。
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跟失败的自动交易算法有关,但未必是高频。
这些大动多半是机器在短时间内下单造成的。而且不需很多,两三个有问题的程序即可。但这些程序的交易策略未必是高频的策略。
所以熔断机制才那么关键。
在看高频交易的影响之前,首先要明白成交价格是怎么得来的。真实的金融产品在实际市场上的价格分为买入价(bid)和卖出价(offer)。买入价是买方愿意买入的价格水平,卖出价是卖方愿意出售的价格水平。以股票苏宁电器为例:


当前报价是6.94/6.95,意味着挂出报价的买家和卖家中(也有不挂单的买卖者),买家愿意出最高6.94,卖家愿意卖最低6.95,假设双方僵持不下没人妥协,那么是无法产生成交价的,在成交单上就是空白,走势图上也没有对应的点。
如果有买方坐不住了愿意比6.94多付1分钱,成交价就是6.95,成交就会在记录上产生一笔,一般称其为一个print。如果紧接着有卖家愿意低卖1分钱,成交价就又变成6.94,又产生一个print。而这样的两个动作分别叫lift offer和hit bid,在走势图上和成交单上就“生产”出来两笔成交,价格在6.95和6.94。
当然,这时可能出现一个卖家选择直接以市价卖出10,000手,这样的一个下单动作,实际产生的结果是连续10个print,价格从6.94一直到6.85,连跌10下。
如果紧接着瞬间又有买家选择以市价买入50,000手,就会产生5个print,价格从6.95一路涨到6.99。在走势图上体现出来就是从6.85向上跳了一个缺口直接到6.95,然后连续涨到6.99。
讲到这里就应该比较好理解了,价格的形成过程,源自实际交易中买卖双方的挂单、吃单,再挂单再吃单的拉锯。如果某个瞬间多个挂单被全部吃掉,就可能造成价格剧烈波动,形成图形上的连续上涨/下跌,或是击穿、跳空等等现象。
产生这种现象的原因,可能是交易员敲错数,比如把6.94写成了4.96,或者懒得输入限价直接市价卖出过多数量(交易忌讳),当然也可能是有风格激进或别有用心的人就要短时间大量买入或者大量卖出。在这些情况下,价格波动是与高频/低频无关的。
当然,高频交易在某些时候确实会对流动性造成冲击,对价格造成“扭曲”。举两个例子,高频套利策略是常见的一种高频交易,套利往往要求同时在两个或多个金融工具下单,保证交易进度的同步性,这种情况下,可能会出现为了配合一边的交易暂时不顾另一边的流动性一味hit bid或者lift offer的情况。还有一种常见情况跟结算价格有关,比如收盘价或者衍生品到期价的计算,这些一般会以某个时点或时段的价格为准。比如说香港的股票收盘价是按照最后一分钟每15秒成交价格的5个print取中位数,那么可能存在为了控(cao)制(zong)收盘价而在特定时间出现大量买/卖单的情况。
希望有所帮助。
上面的回答都很有道理,最近非常关注这方面的问题,想做一些模型来模拟其中的机制,遂读了点文章。这里讲一个具体的例子。短时间内的大幅波动,最典型的例子应该是2010年5月6日,在美国市场发生的Flash crash。在短短三十分钟内,股票指数经历了大跌超过5%以上,而后又反弹回来的过程。Andrei Kirilenko(不是打篮球的那个。。)的著名文章 The flash crash:  the impact of high frequency trading on an electronic market,链接是
http://www.ftm.nl/wp-content/uploads/content/files/Onderzoek%20Flash%20Crash.pdf 。这篇文章从实证的角度(用E-mini的数据)详细分析了这个事件。注意到他曾经在Commodity Futures Trading Commission (CFTC) 任职,所以能够拿到数据。
  这里简要介绍下这篇文章的内容,大家也可以直接阅读原文,以防我翻译有误。这篇文章试图回答三个问题:(1) 在这一天,高频交易者是如何是如何交易的? (2) 是什么引发了Flash crash?(3) 高频交易者在Flash crash中扮演什么样的角色?文章的结论是,高频交易者并没有引发Flash crash,但是他们在这个过程中的反应,增大了市场的不稳定性
  文章把在这一天在系统内15000个账号分成6类交易者,这里我们只谈其中最重要的三个,高频交易者(HFTs),fundamental buyers, fundamental sellers(这俩不知道怎么翻译)。文章发现,在flash crash的下降过程(1:32pm to 1:45pm)中, fundamental buyers和sellers手中的contracts的量比平时多得多,而seller想要卖出的contracts量又比buyer要买的量要多得多。这就造成了很大的卖出压力(selling pressure)。虽然高频交易者的trading volume特别大,但是他们的net position太小,无法消化这么大的卖出压力,因此无法阻止这段时间内股价的下跌。并且,高频交易者确实在下降的过程中起到了推波助澜的作用,他们从fundamental seller手中买来contracts,因为他们自身对于流动性的要求,又要卖出这些contracts,而fundamental seller本来就有很大的卖出压力,于是他们又开始了竞争,使得股价进一步下跌。这就产生了“hot potato”现象——高频交易者们在这段时间内不停地互相买卖,这些contracts如同烫手的山芋一般被扔来扔去。
  这个问题下的其他几个答案的回答大多数是从不同交易者的交易机制来解释的。但是实际的交易是那么的复杂,有无数的参与者,参与者的策略、交易速度又各不相同,简单的解释很难服众。计算机领域里有一个小块叫做multi-agent,比较适合将这些解释模型化。利用多智能体的模型研究flash crash的文章也有两篇,Rock around the clock: an agent-based model of low and high frequency trading和An agent based model of the E-Mini S&P 500 applied to Flash Crash analysis。我们可以设计不同类的agent,每一类agent模拟一类trader的投资方式(但是类内的agent可以允许参数的不同)。让这些agent按照交易机制运行,我们就可以通过simulation来看看,这些agent(就是模拟的trader)们互相之间到底会发生什么样的故事。根据simulation的结果,我们也可以进一步分析,这些agent在极短时间的大幅波动中,扮演了什么样的角色。当然,这类做simulation的文章的影响力远远逊于前面提到的实证派文章,因为simulation的结果毕竟是“假”的。
刚好昨天在看一篇论文. 论文2015年5月份刚发表,作者讨论高频交易的切入点很有意思,拿来分享。
论文题目《High-Frequency Trading Competition》 Jonathan Brogaard and Corey Garriott
连接: http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2435999
与之前论文比较这篇有什么特色?
1,这篇论文关注更多在高频交易如何对市场竞争产生影响。
" the role of competition among HFT firms and its relationship to market liquidity and price efficiency"
*  比较了passive HFT firms 与active HFT firms 进入或退出市场,对市场流动性与价格的影响(  包括市场原有高频交易公司,与非高频交易公司)
"how liquidity and price efficiency change after HFT entry and exit"
" how HFT events influence market dynamics"
注:论文两个衡量市场流动性大小标准参照:relative spread; dollar depth
论文用了双重差分模型  什么是双重差分模型(difference-in-differences model)? - 慧航的回答
来做为比较进入前与进入后的差别分析;并且有control group (20 day no HFT event) 来比较
一些有意思的结论:

  • Liquidity improves with HFT competition. The change are much larger when there are no HFT incumbent  【市场流动性随着高频交易竞争而增加, 如果市场内原不存在高频交易公司,市场流动性的变化要大一些】
  • When HFT firms entry the market, they will improve price efficiency, when HFT firms exit the market, it will decrease the price efficiency. 【高频交易进入市场会提高价格效率 price efficiency, 如退出市场会降低 price efficiency】
  • Competitive behavior among HFT participants: When new entrants join, they displace other market participants by taking their volume, forcing them to become more willing to trade and possible crowding them out by sometime trading with them) 【当新的高频交易公司进入市场后,他们会通过获取市场原有的参与者的交易数量而取代他们,从而迫使原有市场参与者变得更积极的交易,新高频交易公司很可能通过与原有市场参与者交易而把他们挤出市场】
  • HFT firms entry the market  is good for other market participants, since it makes the incumbent HFT firms decrease their bid-ask spreads. 【高频交易进入对其他市场参与者是有利的,因为他们另市场原有的高频交易公司减少了买入卖出差价】
  • Entry results indicate that incumbent HFT price
    predictability decreases, consistent with markets becoming more efficient. The culmination
    is that revenues fall with competition.  【进入结果表示原有HFT 公司的价格预测能力会降低,与前面市场更加有效结论相一致。利润会随着竞争而下降。 补充细节描述:越多的高频交易公司进入市场,总高频交易获利会越低。这其中包括总高频交易公司利润与市场原有高频交易公司利润】

回到问题本身:金融市场在极短时间的大幅波动是怎么形成的?高频交易 (HFT) 在其中扮演了什么角色?

金融市场在极短时间的大幅波动是怎么形成的?

1,高频交易公司的进入,尤其是aggressive 高频交易公司的进入,一方面他们的市场买卖行为会引起市场交易数量(volume)产生波动;另一方面, 这些公司的进入会对市场原有参与者施加竞争压力,从而激发市场原有参与者交易。(补充,一般高频交易进场后对市场产生的影响是非常短且快的,一般来说后进入市场的一些高频交易公司对市场的影响并没有先进入的大。当高频交易发现投机机会要以大笔交易以实现在短时间内获取高回报。高频交易公司一般都不会拿着大量的shares过夜,因为会增加风险。所以交易量的影响都在当天,影响有即时性)
2,竞争者的出现会另原有市场参与者改变他们的策略,从而提高价格效率 price efficiency. 市场会更有效,但另一方面会引起价格在短时间内产生波动。

高频交易 (HFT) 在其中扮演了什么角色?
中国手机市场里的小米?电器市场里的京东?反正这些人进来之后市场竞争越来越激烈,市场参与者的日子难过,但是整个市场更加有效率,对于很多小的市场参与者是算是好事,因为价格效率price efficiency更高 。但由于过度竞争,高频市场交易公司的利润会被挤压,整体高频交易公司利润会下降。

以上翻译如有不准确的地方请以原论文为主,十分抱歉。

我觉得这篇论文以竞争市场的角度去解读高频交易对市场的影响很有意思。这篇论文内部也引用了一些其他很有意思的论文,大家有兴趣可以看看。
我不是做高频的,是一名即将毕业的研究生,专业更偏向风险
最近对交易很感兴趣
也很想通过学习更多关于交易进而了解交易行为如何对风险管理产生影响
所以最近读了一些关于高频交易的论文
如果我再读到有趣的关于这方面的论文一定会继续分享
总有在专业人士面前卖弄的感觉,觉得很不好意思,见笑了
本想匿名,又怕错过和专业做高频人士直接交流讨论的机会
谢谢大家的鼓励

以上
市场中的交易者可以很粗略地分为两类:
1. 趋势追踪者: 等同于synthetic long straddle (long gamma),天然追涨杀跌;
2. 做市者: 等同于synthetic short straddle (short gamma),市场波动率小的时候会缩小bid-offer spread(cheap vol),波动率大的时候(或者市场呈现单边趋势的时候,会放大bid-off spread(rich vol)。
当市场出现强烈的单边趋势的时候(比如AP的twitter被黑),趋势交易者不断进场扫货(也可以理解为趋势交易者进场扫货,自己创造了趋势),做市商不断被hit。realized volatility变大,对应地market maker会调整bid offer spread(变大)。本来100元的股票现在只能卖90,无形中加强了价格向下的趋势,使得realized volatility进一步加大,形成了毅种自我强化的循环。
我与人争论过高频交易是否加大短期波动性的问题。
我觉得高频交易对波动性的影响长期上是中性的,在某些特定的时候,会加大波动性,在某些时候会缩小波动性。这取决于当时的市场流动特性,于投资者的总体反应。
没有高频交易者的假想例子:在某些关键的位置破位下跌,趋势交易者可能会进场做空、多头持有者可能在这里止损,这是自然反应的波动性。
加大波动性的例子:在上述情形下,盘面的移动会被高频交易者捕获,利用速度优势快速下单做空,然后在更低的价格把单子抛给上面提到的交易者。这种就会加大波动。
减少波动性的例子:市场最大的特点是反身性,当越来越多的高频交易者通过抢帽子获利,市场自然会做出反应。高频交易者之间不会永远是朋友,有时候会成为敌人,另一部分高频交易者会利用高频交易者的止损位进行获利,一部分自然交易者也学会在这个关键点位减少操作、将止损位不设在该位置等。这样造成的波动性反倒比没有高频交易的情况下要小。
另一个降低波动性的例子:统计套利高频交易者。
但目前市场反应来看,在危机爆发点,高频交易确实导致了更大波动性,因为这时候的市场的反应保命需求远远大于利益博弈。
高频交易(HFT)的运作原理
假设你预测一只股票的价格会在两秒钟内上涨一分钱,然后又回落到原本价格,这种波动在金融市场上每天都会发生无数次。现在假设你能够在股价上涨前一瞬间买入100万股,然后在上涨后一瞬间卖出。你两秒钟就能赚一万元。这就是高频交易的运作方式,基本只能以算法实现。
止损触发出来的
另外搜索RIT TRADER, ROTMAN 商学院的一个模拟做市商的软件,全球任何人加入都可以实时互动,对虚拟股票价格造成影响,成交还有名字,很好玩的。完全可以体会啥叫 lift offer, hit bid.
我只想回答一下金融市场在极短时间的大幅波动是怎么形成的问题。
看看下面两图就应该有答案
1.这是BTC-E交易所比特币的日线图在2014年2月10日(下图圆圈处)这日有个极长长须收于上部的阴线。这虽是日线,实际上这日阴线的最低价是102USD(见下图,注意当日的最高价720USD),且是在一分里急跌至102USD,然后急拉至600USD左右。



2.下面是USD/CHF的周线图,看下图的图图处的最处价0.736,这里在1分钟图上也发生了跟比特币几乎一样的事,急跌,速拉,长须收于中部左右的阴线。

在讨论高频交易的时候,能不能先给出高频交易的基本定义。
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