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【火量学派5】VPIN 在高波动市场中的应用_赚钱资讯

0 人参与  2019-11-03 21:11  分类 : 经营小本生意  点这评论

今年零成本火的赚钱门路本陈诉由火币区块链研究院出品,陈诉宣布工夫2019年4月10日,作者:袁煜明、胡智威、翁溢铭、乔晓峰。摘要

作为市场活动性的供给者---做市商在日常策划中面对于的重要危害为买卖营业敌手的信息下风导致的逆向挑选危害。VPIN(Volume synchronizedprobability of informed trading)是传统买卖营业市场中较为风行的一个测算目标。根据差别交易量的归类范例,VPIN 又能够分别为TR-VPIN(TickRule VPIN)及BV-VPIN (Bulked Volume VPIN)等。其道理是知情交易者的参加会导致本来稳定的分布产生偏偏移。

火币研究院对于VPIN 模型进行分析并编写代码,以1token 供给的多个交易所的实盘数据及回测平台进行回测。重要测试场景包罗4 月初比特币价格的快速拉升以及1 月份 EOS 价格的快速上涨等。

结果表现,不管是数字资产价格的狂跌或者狂跌,VPIN 经常会呈现年夜幅度的提拔,具备肯定的猜测结果,可视为是一种动摇带抢先目标,可对期权交易、做市商提供活动性、交易所风控操持等具备领导意思。 报告注释

1. VPIN

作为市场流动性的提供者---做市商在日常策划中面对的主要风险为交易敌手的信息下风导致的逆向挑选风险。为了测量做市商在交易中面临的逆向选择风险,行业里研究采取了各种指标,价格动摇率是其中十分风行的一种。

可是在高频交易的环境下,波动率曾经经不是最牢靠的猜测指标。对付高频交易中的短期年夜幅波动,在传统金融市场中一个更加流行的指标是VPIN。

VPIN劈头于做市商关注的主要市场风险根源——PIN(probability of informed trading),也便是知情交易者多少率。简单来说,当一个做市商在市场中提供报价时,必要考虑的一个核心题目便是交易对手是知情交易者(informedtrader)的多少率,因为以及知情交易者大约有信息优势的交易者做交易时,该笔交易的预期收益肯定是负的。

VPIN(Volume synchronized probability of informed trading)是基于PIN指标做的改造。因为间接盘算PIN是很坚苦的,Easley(2015)提出了用交易量工夫来更换物理时间,能够实现对及时前提下的交易毒性的测算。根据差别交易量的归类范例,VPIN又可以分别为TR-VPIN(tickruleVPIN)及BV-VPIN (Bulked volume VPIN)。Easley(2015)在后来的文章中提到了BV-VPIN是一种更优的算法,所以咱们在本文中的算法为BV-VPIN的算法。

对付频繁产生短期大幅波动的数字资产二级市场,火币研究院对VPIN模型分析并以 Python进行算法代码实现,以1token 提供的多个交易所的实盘数据进行回测。比拟特币、EOS 等交易历史数据的测试效果表现,VPIN 在数字资产交易中具有必定预测效果,可视为是一种波动带抢先指标,可对期权交易、做市商提供流动性、交易所风控操持等具有领导意思。

2. 模型道理

在末尾盘算前,咱们先回顾VPIN 的模型逻辑。做市商在日常交易中的关注的核心指标之一就是交易对手有信息优势的概率,也就是PIN(probabilityof informed trading)。这个模型对PIN(probability of informed trading)对做市商的报价的影响进行了建模。模型的推理进程比力宏大,我们在这主要报告模型的核心假设及论断。

The Glosten-Milgrom Model

the Easley-O’Hara Model

这个模型是发生PIN 这个对于信息弊端性指标的模型。在Easley 的一系列文章中,交易被当作做市商和交易员之间的博弈。在这个模型中,交易被当作为一系列的交易时间(trading periods)i = 1, … , I。 在每一个period 的末尾,会有α概率发生影响资产价格的变乱。假如这个变乱发生,对于资产来说大约是好音讯,也大概是坏音讯。在第 i 个period 结束时,假如是个好消息,那末该资产的代价应为𝑆𝑖,如果是坏消息,该资产的代价应为𝑆𝑖。好消息发生的概率为(1-δ),坏消息发生的概率为δ,可以将δ假设为一个先验概率。在消息发生后,定单流以泊松分布的进入交易所。知情交易者知道信息的好坏,他们将会在好消息时买入,坏消息时卖出。模型中假设知情交易者的到达率为μ,不知情交易者的到达率为ε。

这个模型的归纳结果就是做市商报价的价差A-B=[𝑆-𝑆]PIN (A 为ask price,B 为bid price)。这个模型的归纳出informed trading 的比例越大,做市商报价的价差越大。这点也和日常自发符合。

从下面两个模型,我们可以患上悉怎么样从实际角度构建PIN 这个指标。如果要将这个指标使用的到交易中,则必须对模型参数进行估计。标准的办理方法去求解这个模型并计算PIN 必要对(α, δ, μ, ε)参数进行预测,这会使患上及时预测变得十分坚苦。我们采取了VPIN 的方法来预测PIN,多么实时计算这个指标变得可能。在数字资产的二级市场中,这个想法也更加符合直觉。交易的发生凡是是和信息高度相干,和时间的相干性反而小,这也撑持了用交易量时间而非物理时间对此事件进行建模。

在VPIN 的模型中,会对交易进行分类。分类的散发是先将一段时间内的交易加总,而后用这段时间的起始价格和停止价格之差的分布将交易量分类。具体公式如下:

文献中考虑了更宏大的定单流模型,我们为了谈论的简单就提供了最简单的订单流模型。

这个指标和上文中的实际模型能否符合呢,谜底是必定的。有爱好的读者可以经过蒙特卡洛模仿考证模型中假定(α,δ,μ,ε),并用这些参数生成订单流。计算结果中的PIN与VPIN的计算结果非常接近。

全部模型的推理进程涉及到较多的理论证明,有爱好的读者可以间接浏览本报告的参考文献原文。而模型面前的脑筋并不复杂,在日常交易计谋开辟中也值得借鉴。模型的假设是市场在均衡形态下订单流会有相对稳定的分布;而知情交易者的参加会导致本来稳定的分布发生偏偏移。VPIN就是对捕捉这种偏移做的实行。

3. 算法步调

在知道VPIN原理后我们可以实行将VPIN进行算法化,详见Prado(2012)。

A.输入

1.某个币的交易数据的时间序列

T:交易发生时间 T_i

P:交易发生时的标的交易价格 P_i

V:交易量V_i

2.V:交易量

3.n:用来预测VPIN利用的交易样本 

B.将交易量切成同大小的份数

1.将交易单定时间依次摆列

2. 计算

3.将∆P_i扩大,使∆P_i的数量与对应的V_i雷同,在扩大后将得到I=∑_i▒V_i 个∆P_i

4.将∆P_i从头排序i=1,…,I.

5.将τ=0

6.τ=τ+1

7.如果I

8.对于i属于[(τ-1)V+1,τV]将交易量进行买方驱动和卖方驱动的分类

9.对篮子中的交易量进行标签

10.回到第六步

11.将L=τ-1

C.利用VPIN计算公式

如果L大于n,将会有充足的信息用于计算

D.VPIN正确性的考证

可以使用蒙特卡洛算法来验证VPIN的有效性。方法可所以假设一个订单流面前的因子为(α,μ,ε)。 用模仿的订单流计算出的VPIN和真正的PIN将会非常接近。

4. 实盘测试

本报告中,我们用1token()提供的多个交易市场的实盘逐笔成交数据,测试比力VPIN 在资产价格暴跌暴跌时的表现。1token是如今市场上为数未几的优良数据商,他们的数据具有很好的实时性及准群度,恰好得当这种高频数据的回测。同时,1token的回测平台也可也淘汰回测代码的开辟本钱。

测试1

比特币的价格在2019年4月初快速从4100美元附近一度快速飙升至5000美元及以上。在该测试场景中,我们选择多个交易所的 BTC/USDT 的逐笔数据进行测试。

测试参数均配置为:日均匀交易量的1/50配置“桶”的大小(Bucket Size),VPIN 的计算选取最近25个桶。

测试数据是 Bitfinex的实盘交易数据结果为:

测试数据是 Kraken的实盘交易数据结果为:

测试数据是币安的实盘交易数据结果为:

其中,上述各图的蓝线均表现BTC/USDT 的交易价格,值对应在左边纵坐标轴;红线为 VPIN 的累计概率分布值(CDF),值对应于右边纵坐标轴上。

可以看到,在多个交易所的4月2日4:30-5:00(UTC 时间)之间跟着比特币价格飙升至4500美元附近,VPIN 的CDF值也一起快速上涨并在5:00以后的一小段时间内对峙在很高的程度;而比特币价格随后也在5:30安排飙升至了5000美元以上的近期价格高点。

因此可看到,VPIN 在各个交易所中均对价格的飙升会起到一定的事后提醒效果。

测试2

EOS的价格近期经历了较大幅度的波动。EOS/USDT的价格在2019年1月10日经历了大幅、快速下跌,从2.9安排下跌至2.4左右。在该测试场景中,我们选择 EOS/USDT测试价格下跌的环境。具体测试数据如下:

测试数据:币安,Bitfinex交易所的EOS/USDT 交易对在1月份的逐笔成交数据

测试参数:日均匀交易量的1/50设置“桶”的大小(Bucket Size),VPIN 的计算选取最近25个桶

测试数据集是币安交易所的结果:

其中,蓝线表示EOS/USDT 的交易价格,值对应在左边纵坐标轴;绿线为 VPIN 指标的数值、红线为 VPIN 的累计概率分布值(CDF),值对应于右边纵坐标轴上。

测试数据集是Bitfinex的结果:

从图上可以看到VPIN ,特别是在币安交易所的CDF,在 EOS 价格大幅下跌以前即对峙在很高的程度(CDF>0.8)以上。阐明在该数字资产价格猛烈波动期间及大幅波动前,订单的不均衡会有显着的统计非常,而且VPIN、CDF 均有比较好的唆使效果。VPIN在Bitfinex交易所的水平会低于币安交易所,乐意在于VPIN在领先的交易所的效果会更强,在滞后交易所会相对更弱,其中的差别我们会在背面的文章中谈论。

5. 总结

从上述结果可看到,VPIN 及其积累概率分布函数 CDF,在资产价格暴涨暴跌经常会呈现大幅度的提拔,具有一定的预测效果。因此,VPIN 在数字资产交易的理论中,可视为是一种波动率领先指标。当出现 VPIN 的大幅度快速提升时,则提醒交易者需留意该数字资产的波动。由于涨跌均有可能,因此VPIN在期权交易的场景中将会更有指导意义。此外,也可以使用在做市商提供流动性、交易所风控管理等方面。

本报告由于篇幅所限,选取了近期有代表性的行情时间段及交易种类。如果想更松散的测试VPIN的效果,需要进一步检验VPIN和价格波动的相关性及VPIN与价格波动间的前提概率。这些测试我们会在将来的研究报告中继承介绍。值得留意的是,对于VPIN的效果,在学术圈也有争议。Anderson(2014)中质疑了VPIN的有效性,Easley(2014)中也对该质疑提出了反驳,有兴趣深入进修的读者也可以继承浏览该文章。

对于报告注释中的 VPIN算法及 Python 代码的相关实现,欢欢迎洽火币研究院进一步探求。

参考材料

[1] Marcos M.Lopez De Prado. Advances in High Frequency Strategies (2012), 76-80

[2] Glosten, L. R. and P. Milgrom(1985):”Bid, ask and transaction prices in a specialist market with heterogeneously informed traders”, Journal of Financial Economics, 14, 71-100

[3] Easley, D. and M. O’Hara(1992b):“Time and the process o f security price adjustment”, Journal of Finance, 47, 576-605

[4] Andersen T G, and Bondarenko O. VPIN and the Flash Crash[J]. Journal of Financial Markets, 2014.17:1-46

[5] Easley D, de Prado M M L, and O’Hara M. VPIN and the flash carsh: A rejoinder[J]. Journal of Financial Markets, 2014. 17:47-52

[6] Easley,D., R.F.Engle, M. O’Hara and L. Wu(2008):”Time-Varying Arrival Rates of Informed and Uninformed Traders”, Journal of Financial Econometrics火币区块链应用研究院

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火币区块链应用研究院(简称“火币研究院”)创立于2016年4月,于2018年3月起片面拓展区块链各范畴的研究与探求,主要研究内容包罗区块链范畴的技艺研究、行业分析、应用立异、形式探究等。我们盼望搭建涵盖区块链完备财产链的研究平台,为区块链财产人士提供坚固的理论底子与趋势判定,鞭笞全部区块链行业的发展。

火量学派别列是火币研究院推出的区块链量化投资类研究报告。该系列主要浮现火币研究院在数字资产投资和量化交易等领域的研究,我们将会以研究院势力巨子的区块链数据(包括链上数据和链下数据)为依靠,与业余的技艺/数据团队通力互助,用迷信松散的治学立场为读者分析区块链量化交易方面最热门的话题和传统交易计谋在区块链行业的测试效果,旨在提供最业内业余的量化类研究报告,帮忙读者以最快的速度了解区块链行业量化交易的新趋势,从零到一了解区块链量化投资的全貌。同时帮忙量化投资者拓展研究思路,提供专业的分析论断。

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  原标题:快讯!特朗普称美国将制裁伊朗国家银行

  [环球网报道记者杨阳]路透社刚刚消息,美国总统特朗普周五在白宫对记者表示,美国将对伊朗国家银行实施制裁。

  报道称,特朗普没有提供有关制裁的任何其他细节。

责任编辑:刘德宾SN222

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