【火量学派5】VPIN 在高波动市场中的应用

原创
13 天前
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本报告由火币区块链研究院出品,报告发布时间2019年4月10日,作者:袁煜明、胡智威、翁溢铭、乔晓峰。

摘要

作为市场流动性的提供者---做市商在日常经营中面临的主要风险为交易对手的信息优势导致的逆向选择风险。VPIN(Volume synchronizedprobability of informed trading)是传统交易市场中较为流行的一个测算指标。依据不同交易量的归类标准,VPIN 又可以划分为TR-VPIN(TickRule VPIN)及BV-VPIN (Bulked Volume VPIN)等。其原理是知情交易者的加入会导致原本稳定的分布发生偏移。

火币研究院对VPIN 模型进行分析并编写代码,以1token 提供的多个交易所的实盘数据及回测平台进行回测。主要测试场景包括4 月初比特币价格的快速拉升和1 月份 EOS 价格的快速下跌等。

结果显示,无论是数字资产价格的暴涨或暴跌,VPIN 时常会出现大幅度的提升,具有一定的预测效果,可视为是一种波动率领先指标,可对期权交易、做市商提供流动性、交易所风控管理等具有指导意义。

报告正文

1. VPIN

作为市场流动性的提供者---做市商在日常经营中面临的主要风险为交易对手的信息优势导致的逆向选择风险。为了测量做市商在交易中面临的逆向选择风险,行业里研究采用了各种指标,价格波动率是其中非常流行的一种。

但是在高频交易的环境下,波动率已经不是最可靠的预测指标。对于高频交易中的短期大幅波动,在传统金融市场中一个更为流行的指标是VPIN。

VPIN起源于做市商关注的主要市场风险来源——PIN(probability of informed trading),也就是知情交易者概率。简单来说,当一个做市商在市场中提供报价时,需要考虑的一个核心问题就是交易对手是知情交易者(informedtrader)的概率,因为和知情交易者或者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指标做的改进。因为直接计算PIN是很困难的,Easley(2015)提出了用交易量时间来替代物理时间,可以实现对实时条件下的交易毒性的测算。依据不同交易量的归类标准,VPIN又可以划分为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,所以我们在本文中的算法为BV-VPIN的算法。

对于频繁发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。对比特币、EOS 等交易历史数据的测试结果显示,VPIN 在数字资产交易中具有一定预测效果,可视为是一种波动率领先指标,可对期权交易、做市商提供流动性、交易所风控管理等具有指导意义。

2. 模型原理

在开始计算前,我们先回顾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。模型的推理过程比较复杂,我们在这主要陈述模型的核心假设及结论。

The Glosten-Milgrom Model

the Easley-O’Hara Model

这个模型是产生PIN 这个关于信息流毒性指标的模型。在Easley 的一系列文章中,交易被看成做市商和交易员之间的博弈。在这个模型中,交易被看成为一系列的交易时间(trading periods)i = 1, … , I。 在每个period 的开始,会有α概率发生影响资产价格的事件。如果这个事件发生,对于资产来说可能是好消息,也可能是坏消息。在第 i 个period 结束时,如果是个好消息,那么该资产的价值应为

袁煜明

【个人认证 认证】火币研究院院长

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