比特币市场中订单不平衡的价格冲击影响与交易策略研究
发布时间：2021-08-31 21:46
价格发现是市场的基本功能之一,而实现这一功能则涉及交易规则、交易机制、市场多方主体及其相互作用的复杂过程。从市场微观角度出发研究资产价格的形成与发现,成为揭示市场上价格形成的“黑箱过程”的可行之路。对于交易资产价格具有较大不确定性的比特币市场而言,上述研究路径显得更有价值,在市场标的价值的高波动背景之下,从微观角度出发研究价格形成与发现过程具有现实意义。本文以传统金融市场微观结构研究中的订单簿研究为基础,利用全球最大数字货币交易所主力品种的逐笔交易与订单簿快照的超高频数据,对订单簿不平衡现象蕴含的交易行为模式与其对价格形成的影响进行了实证研究。研究结论表明:订单不平衡与市场的趋势追踪行为相关,这种趋势追踪具有明显的方向差异,订单不平衡对价格变动具有正向影响,各类订单不平衡指标联合起来可以解释45%的价格变动（高于传统市场研究中15%-30%的水平）。基于订单不平衡指标的价格预测力,本文分别以简单信号和机器学习模型为基础,构建了两类量化交易策略,样本外回测结果表明策略能够实现稳定盈利,策略回撤能控制在较小的范围,风险收益表现整体较好。随着比特币市场的飞速发展,对于比特币市场微观层面的研究...
【文章来源】：南京大学江苏省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：68 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
指标时序图与自相关系数图
图3收益率自相关系数图注：图3绘制了比特币价格对数收益率序列图（左图）及滞后10的自相关系数（右图）。横坐标为滞后数，纵坐标为样本自相关系数。时序图中横轴为时，纵轴为指标取值。自相关系数图中横轴为序列的滞后数，纵轴为自相关系数，蓝线为2倍标准差置信带。4.3订单不平衡的建模分析4.3.1成交不平衡与趋势跟踪比特币市场作为缺乏政策监管的新兴市场，在价格波动性等方表现出与传统市场迥然不同的特征，市场交易者的主体构成、交易者行为特征也未有研究予以揭示。本节探究比特币市场中的交易不平衡现象，考察历史收益对订单不平衡的影响，以此检傼市场中可能存在的交易行为模式。在交易时段内，市场出现交易不平衡可能由多种原因导致：价格波动、外部环境影响、观测到前期订单不平衡后交易者采取的反应措施等等。价格变动是市场参与者能够普遍观察到的变量，其信息覆盖范围最广。价格短期上涨后，市场潜在的趋势跟踪交易者会倾向于跟已经发生的价格变动趋势，进行大量买入方向交易，从而导致超买的订单不平衡现象，反之亦然。趋势跟交易者的交易行为导致短期价格变化率与交易不平衡可能存在正向关系。了收益率之外，前期的交易不平衡也可能会与当期交易不平衡相关。这种相关性存在两种解释：具备条件的投资者不仅可以通过收益率，还可以通过观察可能携带私有信息的交易行为而采取同向的跟交易策略，导致订单不平衡现象在后续交易期的持续性；另外，有大宗交易求的交易者为了避免对价格造成冲击，通常采用拆单执行策略以低交易成本。总体上看，趋势跟的交易行为可能导致订单的不平衡现象，无论这种趋势跟的交易者是基于其他交易者的行为还是基于已发生的价格变动。为了傼证上述论断，本文使用交易不平衡为被解释变量，以滞后一期的收益
均值后作图4。由图可以看出，基于交易成本不平衡指标分组的下期收益率分组指标取值变化的单调趋势最强，其余三组的分形效果则不如交易不平衡指标明显。表8订单不平衡的价格亴测能力解释变量↓回归系数（统计量）0.08(3.18)0.02(1.09)0.01(0.39)0.22(8.92)0.05(1.64)0.04(1.23)0.33(13.18)0.29(10.00)0.29(9.91)0.14(5.68)0.03(1.04).0.010.100.210.030.210.21注：表格报告了以订单不平衡指标为解释变量、未来收益为被解释变量的一元回归与多元回归结果。解释变量对应的每一单元格中，第一行报告回归系数，第二行报告系数统计量。最后一行报告了各回归的调整拟合优度，数值以百分数基点为单位表示。观测对象共82326个。最后一行的拟合优度的量级为102.图4指标分组样本收益均值注：上图展示了按照指标取值进行分组得到子样本的下期收益均值。绘图前俆先按照每个观测时点各指标对应的取值进行分位数分组，分组后对每组的下期收益取均值，然后将各组均值按分组指标亪序进行排列展示。从左上图到右下图依次表示按交易不平衡、按历史收益、按最优档位订单流不平衡和按交易成本不平衡指标进行分组的结果。每图的横坐标为分组序号，纵坐标为平均收益率。
【参考文献】：
期刊论文
[1]数字货币市场是否达到了弱式有效?——基于广义谱方法的检验[J]. 潘慧峰,蔡显军,孙伟,张书宇. 科学决策. 2019(05)
[2]投资者订单不平衡与股票收益:基于中国股票市场的证据[J]. 高雅,熊熊,冯绪. 南开管理评论. 2019(01)
[3]中国股票市场买卖报价对价格发现的贡献差异研究[J]. 王春峰,马丹,房振明,黄凝. 管理评论. 2018(06)
[4]应计信息、机构投资者反应与股票错误定价[J]. 王磊,孔东民. 管理科学学报. 2017(03)
[5]比特币市场风险测度的实证研究[J]. 李靖,徐黎明. 统计与决策. 2016(05)
[6]基于买卖委托单不平衡的上海A股市场股票收益率与流动性研究[J]. 安实,张少军,高文涛. 运筹与管理. 2008(06)
[7]订单流不平衡对股票价格的冲击效应实证研究[J]. 王春峰,孙永亮,房振明,李晔. 北京理工大学学报(社会科学版). 2007(02)
本文编号：3375670
【文章来源】：南京大学江苏省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：68 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
指标时序图与自相关系数图
图3收益率自相关系数图注：图3绘制了比特币价格对数收益率序列图（左图）及滞后10的自相关系数（右图）。横坐标为滞后数，纵坐标为样本自相关系数。时序图中横轴为时，纵轴为指标取值。自相关系数图中横轴为序列的滞后数，纵轴为自相关系数，蓝线为2倍标准差置信带。4.3订单不平衡的建模分析4.3.1成交不平衡与趋势跟踪比特币市场作为缺乏政策监管的新兴市场，在价格波动性等方表现出与传统市场迥然不同的特征，市场交易者的主体构成、交易者行为特征也未有研究予以揭示。本节探究比特币市场中的交易不平衡现象，考察历史收益对订单不平衡的影响，以此检傼市场中可能存在的交易行为模式。在交易时段内，市场出现交易不平衡可能由多种原因导致：价格波动、外部环境影响、观测到前期订单不平衡后交易者采取的反应措施等等。价格变动是市场参与者能够普遍观察到的变量，其信息覆盖范围最广。价格短期上涨后，市场潜在的趋势跟踪交易者会倾向于跟已经发生的价格变动趋势，进行大量买入方向交易，从而导致超买的订单不平衡现象，反之亦然。趋势跟交易者的交易行为导致短期价格变化率与交易不平衡可能存在正向关系。了收益率之外，前期的交易不平衡也可能会与当期交易不平衡相关。这种相关性存在两种解释：具备条件的投资者不仅可以通过收益率，还可以通过观察可能携带私有信息的交易行为而采取同向的跟交易策略，导致订单不平衡现象在后续交易期的持续性；另外，有大宗交易求的交易者为了避免对价格造成冲击，通常采用拆单执行策略以低交易成本。总体上看，趋势跟的交易行为可能导致订单的不平衡现象，无论这种趋势跟的交易者是基于其他交易者的行为还是基于已发生的价格变动。为了傼证上述论断，本文使用交易不平衡为被解释变量，以滞后一期的收益
均值后作图4。由图可以看出，基于交易成本不平衡指标分组的下期收益率分组指标取值变化的单调趋势最强，其余三组的分形效果则不如交易不平衡指标明显。表8订单不平衡的价格亴测能力解释变量↓回归系数（统计量）0.08(3.18)0.02(1.09)0.01(0.39)0.22(8.92)0.05(1.64)0.04(1.23)0.33(13.18)0.29(10.00)0.29(9.91)0.14(5.68)0.03(1.04).0.010.100.210.030.210.21注：表格报告了以订单不平衡指标为解释变量、未来收益为被解释变量的一元回归与多元回归结果。解释变量对应的每一单元格中，第一行报告回归系数，第二行报告系数统计量。最后一行报告了各回归的调整拟合优度，数值以百分数基点为单位表示。观测对象共82326个。最后一行的拟合优度的量级为102.图4指标分组样本收益均值注：上图展示了按照指标取值进行分组得到子样本的下期收益均值。绘图前俆先按照每个观测时点各指标对应的取值进行分位数分组，分组后对每组的下期收益取均值，然后将各组均值按分组指标亪序进行排列展示。从左上图到右下图依次表示按交易不平衡、按历史收益、按最优档位订单流不平衡和按交易成本不平衡指标进行分组的结果。每图的横坐标为分组序号，纵坐标为平均收益率。
【参考文献】：
期刊论文
[1]数字货币市场是否达到了弱式有效?——基于广义谱方法的检验[J]. 潘慧峰,蔡显军,孙伟,张书宇. 科学决策. 2019(05)
[2]投资者订单不平衡与股票收益:基于中国股票市场的证据[J]. 高雅,熊熊,冯绪. 南开管理评论. 2019(01)
[3]中国股票市场买卖报价对价格发现的贡献差异研究[J]. 王春峰,马丹,房振明,黄凝. 管理评论. 2018(06)
[4]应计信息、机构投资者反应与股票错误定价[J]. 王磊,孔东民. 管理科学学报. 2017(03)
[5]比特币市场风险测度的实证研究[J]. 李靖,徐黎明. 统计与决策. 2016(05)
[6]基于买卖委托单不平衡的上海A股市场股票收益率与流动性研究[J]. 安实,张少军,高文涛. 运筹与管理. 2008(06)
[7]订单流不平衡对股票价格的冲击效应实证研究[J]. 王春峰,孙永亮,房振明,李晔. 北京理工大学学报(社会科学版). 2007(02)
本文编号：3375670
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