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期貨市場

高频交易对市场的影响


自上到下三张图依次是高频交易机构的成交额,交易次数,交易股票数量占全市场的比例,可以看出在美国市场几乎60-70%的交易都是有高频交易参与的,且这一数量在2008年到2010年保持稳定。其中高频交易的所有成交额与波指(VIX)的相关性为0.71,其中提供流动性部分与波指(VIX)的相关性为0.35,需求流动性部分与波指(VIX)的相关性为0.72。特别值得注意的是,2008年9月,当美国股市特别不稳定时,高频交易没有异常大幅下跌或增加。

高频交易对市场的影响

Brogaard J. High frequency trading and its impact on market quality[J]. Northwestern University Kellogg School of Management Working Paper, 2010, 66.

  1. 什么决定性因素影响了高频交易在市场上的活动?
  2. 高频交易的盈利性
  3. 高频交易是否会系统性的参与预期交易(预测价格进行交易)
  4. 是否高频交易之间的相关性会高于非高频交易?
  5. 高频交易的活跃度与市场的波动率之间有什么关系
  6. 高频交易是否会增加价格发现的过程?
  7. 高频交易是否提供流动性
  8. 高频交易对市场波动率的影响

Supply Liquidity (提供流动性):高频交易机构的限价单与市价单成交,提供流动性
Demand Liquidity (需求流动性):高频交易机构的市价单成交,需求流动性

高频交易占比


自上到下三张图依次是高频交易机构的成交额,交易次数,交易股票数量占全市场的比例,可以看出在美国市场几乎60-70%的交易都是有高频交易参与的,且这一数量在2008年到2010年保持稳定。其中高频交易的所有成交额与波指(VIX)的相关性为0.71,其中提供流动性部分与波指(VIX)的相关性为0.35,需求流动性部分与波指(VIX)的相关性为0.72。特别值得注意的是,2008年9月,当美国股市特别不稳定时,高频交易没有异常大幅下跌或增加。

高频交易与最佳报价


在所有的结果中,HFT在内部报价中的时间比例随着股票市值的增加而增加,这表明HFT在大票的报价中更具竞争力。在所有情况中,HFT在65.3%的时间内都能提供最佳的报价,如果将行情分为Low Spread 和 High Spread,虽然HFT在中小票的最佳报价的时间占比几乎没有变化,但对于大票,HFT将其最佳报价时间占比从80.5%增加到85.7%

高频交易次数的决定性因素(日频)


其中$>$为HFT在$t$日交易股票$i$的数量,$MC_i$为股票$i$的对数市值,$MB_i$是股票PB,$VIX_t$(上图有误)为$t$日VIX,$_$为当日十秒级别波动率的累加,$SP_$是当日平均价差(bid与offer),$DEP_$为当日bid与ask的平均深度,$TS_$为当日非高频交易参与部分的平均成交额,$NV_$为当日非高频交易参与部分的交易总额。回归结果如下:
结果表明HFT的交易数量受股票估值,PB以及当日波动影响,如果忽略不显著的项,基本可以得到如下结论:

高频交易潜在决定性因素(10s级别)


这个HFT为-1表示在十秒这个过程中HFT净卖出股票,0表示净卖出为0,1表示净买入股票,其中Ret表示在股票i上,在第t个十秒的时候,滞后0-10秒的收益(涨跌),其余变量最后回归结果不显著所以不做赘述。回归结果如下:

系数为负可以解释为,股票价格在下降过程中,高频交易买入的可能性更大。所以我们看出基本上高频交易在策略的表现上来看是极短时间内的反转。下面加入Orderbook的平衡度来进一步寻找决定性因素:

其中OIB为衡量orderbook不平衡度的一个虚拟变量,OIB=0,在净卖出的回归中。回归结果如下:

结果在证明HFT做的主要是反转策略之外,进一步描述了HFT的行为,看买入回归(前三列),负值表明了当Orderbook有利于卖出的时候,HFT更可能在价格下跌之后买入;看卖出回归(后三列),负值表明了当Orderbook有利于买入的时候,HFT更可能在价格上涨后卖出。

高频交易盈利性

根据之前讲过的回归出来的公式:
大概测算出美国市场HFT年盈利大概在28亿美元,过程无聊且无用,概不赘述。但其中有一张图对我们是有帮助的

HFT日盈利和日内波动率是有相关性的,但这个波动率的计算方法其实是使用的(High-Low)/Close

高频交易是否系统性的参与了非高频交易的预期交易(预测)

高频交易 & 波动率 & 流动性




这个横轴是波动率的百分位数,纵轴是HFT参与交易的程度,第一张图,HFT参与市场的程度与市场的波动率水平不是线性关系,在最动荡的日子里,高频交易的整体活动似乎也没有大幅增加或减少。然而,当波动率较低时,HFT的活动略低于平均水平。第二个图显示了HFT的流动性供应。在极低波动天数下,高频交易提供的流动性比平常多10%。随着波动加剧,高频交易提供流动性水平稳步下降。在最高波动率下,HFT的流动性比平均水平低10%。第三个图表显示HFT需求流动性。低波动的时候,HFT的流动性需求比正常情况低7%左右,高波动时,它们的流动性比平均水平高6%。
这些结果表明,随着波动率的增加,高频交易更少提供流动性并且更频繁地需求流动性。当价格稳定时,机会减少,因此高频交易减少了可交易的交易。当价格波动时,高频交易将有更多的机会介入并要求流动性。

高频交易与日内趋势

这里取了15mins的日内价格变化的幅度的百分位数作为X轴,Y轴与之前一样。
当价格上升时:

当价格下降时:
这些数据表明高频交易不会推动价格涨跌。在价格涨幅最大的情况下,HFT的买入和流动性需求低于正常水平。在价格大幅上涨期间,HFT提供的流动性比正常水平高。在价格下跌期间,同样的关系也是如此:在最大的价格下跌期间,HFT降低了流动性需求并增加了它们提供的流动性。15分钟的分析表明,随着价格涨跌超过正常水平,高频交易提供更多的流动性,并且需求的流动性低于平均水平,这与在动荡时期市场上的高频交易相反。所以HFT不会增加日内波动。

高频交易与冲击成本


从上到下分别是普通情况下的冲击成本,移除HFT的冲击成本,移除非HFT的冲击成本。这三张图说明了两个问题:
1.HFT的Orderbook的Depth是薄的
2.HFT可能会提高非HFT的执行成本

高频交易对波动率的影响。

实验过程大概是他将这些交易数据中的一部分股票的高频交易去除,来比较前后的波动率变化,同时对其进行与一些变量(构建的比较复杂)回归,回归结果不是很显著,但也足够说明问题,最后结论是高频交易会抑制日内的波动。回归结果不够直观,具体结果如下:

能说明问题的就是如果移除高频交易,移除后的波动率在94.33%的时候会大于实际波动率。