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HuoBi:VPIN在高波动市场中的应用(14页).pdf

上传人: 起** 编号:15834 2020-08-01 14页 4.81MB

1、【火量学派【火量学派 5 5】VPINVPIN 在在高波动高波动市场中市场中 的应用的应用 2012019 9 年年 4 4 月月 1010 日日 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 synchro- nized probability 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(Tick Rule VPIN)及 BV-VPIN (Bulked Volume VPIN)等。其原理是知情交 易者的

2、加入会导致原本稳定的分布发生偏移。 火币研究院对火币研究院对 VPINVPIN 模型进行分析并编写代码,以模型进行分析并编写代码,以 1token 1token 提供的提供的 多个交易所的多个交易所的实盘数据实盘数据及回测平台及回测平台进行回测进行回测。 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,无论是无论是数字数字资产价格资产价格的的暴涨暴涨或或暴跌暴跌,VPINVPIN 时常会出现时常会出现 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, 可对可对期权交易、

3、期权交易、做市商做市商提供流动性提供流动性、交易所风控管理、交易所风控管理等等具有指导意义。具有指导意义。 相关报告相关报告 【火量学派 4】缠论在数字资产上 的应用(一):脉络梳理2018-9-27 【火量学派 3】海龟交易法则在数 字资产上的应用2018-8-31 作者 袁煜明 胡智威 翁溢铭 乔晓峰 火量学派火量学派 2 目录目录 1.1. VPIN VPIN 简介简介 . 3 3 2.2. 模型原理模型原理 . . 4 4 3.3. 算法步骤算法步骤 . . 6 6 4.4. 实盘测试实盘测试 . . 8 8 5.5. 总结总结 . 1212 参考资料参考资料 . 1313 火币区块链

4、研究院火币区块链研究院 3 报告正文 1.1. VPIN VPIN 简介简介 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 in- formed 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

5、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 (informed trader)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(tick rule VPIN)及 BV- VPIN (Bulked volum

6、e 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 VPIN 在数在数 字资产交易中具有一定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预测效果,可视为是一种波动率领先指标,可对期权交,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易、做市商提

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本文主要介绍了VPIN(Volume synchronized probability of informed trading)模型在数字资产交易中的应用。VPIN模型是一种用于测量市场流动性的指标,通过分析交易量的时间序列数据,可以预测市场价格的波动。 文章首先介绍了VPIN模型的原理,它基于Easley和O'Hara提出的市场微观结构模型,通过计算交易量的时间序列数据,来预测知情交易者的概率。 然后,文章详细介绍了VPIN模型的算法步骤,包括输入交易数据、将交易量切成同大小的份数、使用VPIN计算公式等。 接着,文章通过实盘测试,验证了VPIN模型在数字资产价格暴涨暴跌时的预测效果。测试结果显示,VPIN模型在比特币价格的快速拉升和EOS价格的快速下跌等场景中,都表现出了较好的预测效果。 最后,文章总结了VPIN模型在数字资产交易中的作用,认为它可以作为一种波动率领先指标,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。
VPIN模型在数字资产交易中的应用效果如何? 如何通过VPIN指标预测数字资产价格波动? VPIN指标在期权交易和做市商提供流动性方面有何指导意义?
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