冷门高频股票因子(0)

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期权匿名问答   2022-4-2 23:32   24186   20
一些不常见的高频因子,分享给有缘人。
写得比较随意,大致有几块:Order aggressiveness、order book shape、撤单、事件聚集、订单薄韧性、异常挂单、逐笔。

一、Order aggressiveness

(1)订单侵略性,其实就是挂单的激进程度。假设你是买家,你挂单的价格越高,你就越激进;反过来,你是卖家,你挂单价格越低,你越是激进的卖家。举个例子,买家挂单越接近bid1,越激进;卖家挂单越接近ask1,越激进;
(2)订单侵略性,体现了买家/卖家完成交易的迫切程度。通过整个订单薄,我们可以知道所有买家整体的激进程度、和所有卖家整体的激进程度;通过这个,就能构建一系列因子了。此外,买卖aggressiveness的差异,也是一系列因子;
(3)一个订单的执行概率和订单薄的厚度、参与者对即将到来的订单的预期有关;买盘越厚,一个潜在的买家下market order的概率更大;这套说法对卖方同样适用;bid ask的厚度体现了看涨和看跌者的相对力量。
(4)不要用静态的思维来看待订单薄,要从动态的角度来分析。订单薄性质的变化,体现了多空力量的动态变化,是未来价格走势的重要体现;在这个问题上,时间序列的建模是很有必要的。

二、order book shape

(1)order book shape,就是订单薄所呈现的形状。
(2)很多学术研究表明,股票的order book的平均形态就是Humped,就是整个订单薄上有一块隆起的地方;
(3)个股来说,我觉得,离不开几种情况。第一,就是Humped,只是这个顶点不同,而且可能随着时间的变化而变化;第二,可能是双峰的、甚至是多峰的Humped;第三,可能是没有峰,就是矩形分布;第四,可能就在某些档位有分布;第五,可能是单调的,比如从第一档往后几乎单调上升或者下降,单调的函数可以是线性的,也可以是concave或者convex;
(4)上面,是从全局的角度来描述LOB(limit order book简称,下同) 状态的一种方法。也可以只关注一些特殊的点,比如,在某个偏离bid/ask的位置有个奇怪的大单;然后,还要加入时间维度。前面两个,都是静态的、截面的。
(5)humped位置:很多实证研究,都表明,LOB的平均形态,就是humped,只是这个humped的位置不同,这个顶点的位置,可以作为一个因子。比如,买单的顶点位置,是位于0-10%、10-20%等的哪个位置;此外,还需要关注这个hump位置随时间的迁移。
(6)order book slope:订单薄斜率,描述订单薄上的价格和该价格处的挂单量之间的关系。这个slope属于shape的分支,其含义和aggressiveness类似;

三、撤单

(1)撤单行为,不仅反映了交易者的观点的变化,还会影响其他交易者;根据买卖双方各自的撤单量、撤单金额、撤单价位、大单超大单的撤单情况,可以构建很多因子;
(2)和订单薄不同,撤单类因子,是一个流量变量,它需要考虑一个时间段的因子;构建撤单因子时,一定不要独立地看待某段时间的撤单行为,而需要结合实际的成交情况,这才是这段时间内多空双方博弈的信息全集(相对的);
(3)fleeting order:即挂单后短时间内又撤掉的订单;除了正常交易情况下撤单去追跑掉的价格外,fleeting order还有欺骗对手的作用,挂单者想制造假象,以诱导其他投资者(spoofing order);比如,前面降了order book shape,如果你采用了这种因子进行交易,那么你的对手以通过fleeting order来扰乱order book,从而让你的系统发出虚假的信号;

四、事件聚集

(1)定义一些事件,比如撤单、挂买一单、超大买卖单出现,然后在一段时间内统计事件发生的频率,可以构建很多个系列的因子;这是高频数据低频化的常见思路;
(2)一些事件具有聚集的特性,原因有:交易者拆分大单来掩盖交易意图;交易者之间的模仿;不同交易者对新闻的反应(反应是一致的,只是有先有后);为了在竞价上击败其他交易者;

五、订单薄韧性

(1)如果来了个大的市价卖单,然后,当然,买单被吃掉很多;但是通常会回复一部分。比如,有个100手的市价卖单,刚好吃掉了所有报价21元以上的单;后来,21元以上的买单恢复了80手。那么,这个回复能力,就是80%。
(2)订单薄韧性,反映了一部分股票的属性。是个很有意思的因子。

六、异常挂单

(1)有时候,在原理买一和卖一的地方(比如涨停价跌停价,会存在大量挂单。正常情况下,这些订单几乎不可能成交。
(2)类似这样的异常挂单,十分重要。依据这些数据来构建的因子,很有信息量。

七、逐笔数据:主动买卖

(1)判断一笔交易属于主动买还是主动卖,通常以一笔交易的买卖双方的订单到底先后顺序来定;
(2)在实际中,逐笔交易买卖单判断十分重要;像我们常见的资金流这类指标,就是这么计算的;
(3)逐笔数据可以构建的因子很多,主动买卖算一类;
(4) 举例:日内累计主买率、日内累计资金净流入、日内累计大单资金流入率、日内累计小单资金流入率,等等;
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20 个回复

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期权匿名回答  16级独孤 | 2022-4-2 23:33:26 发帖IP地址来自 北京
晕,哥几个净收藏了,点个赞吧让我高兴高兴[捂脸]
3#
期权匿名回答  16级独孤 | 2022-4-2 23:34:24 发帖IP地址来自 广东
好[赞]
4#
期权匿名回答  16级独孤 | 2022-4-2 23:35:04 发帖IP地址来自 北京
干货啊!
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期权匿名回答  16级独孤 | 2022-4-2 23:35:55 发帖IP地址来自 中国
你们太夜猫子了[捂脸]
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期权匿名回答  16级独孤 | 2022-4-2 23:36:37 发帖IP地址来自 中国
好东西,周末搞一下
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期权匿名回答  16级独孤 | 2022-4-2 23:37:14 发帖IP地址来自 福建
干货啊,哈哈哈,谢谢了。也点赞了。
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期权匿名回答  16级独孤 | 2022-4-2 23:37:49 发帖IP地址来自 北京
不客气,能帮到你最好
9#
期权匿名回答  16级独孤 | 2022-4-2 23:38:22 发帖IP地址来自 北京
其实限制这类因子的条件是算力,还是超算赢了。
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期权匿名回答  16级独孤 | 2022-4-2 23:39:00 发帖IP地址来自 北京
没那么夸张,我的电脑就做过这类因子
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期权匿名回答  16级独孤 | 2022-4-2 23:39:53 发帖IP地址来自 中国
赞,干货
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期权匿名回答  16级独孤 | 2022-4-2 23:40:19 发帖IP地址来自 北京
我意思是,最后因子库一起跑的时候。挖掘的时候就还好。
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期权匿名回答  16级独孤 | 2022-4-2 23:40:28 发帖IP地址来自 山东滨州
做成日频就行
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期权匿名回答  16级独孤 | 2022-4-2 23:40:46 发帖IP地址来自 北京
干货,谢谢大佬分享。请教下这些高频因子的idea是自己想还是从paper里挖掘啊?
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期权匿名回答  16级独孤 | 2022-4-2 23:41:01 发帖IP地址来自 北京
入门从模仿开始,后面肯定靠自己想
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期权匿名回答  16级独孤 | 2022-4-2 23:41:34 发帖IP地址来自 北京
活菩萨就是您,您就是活菩萨。  第一次遇到分享因子的
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期权匿名回答  16级独孤 | 2022-4-2 23:42:04 发帖IP地址来自 北京
收藏比赞多[可怜] 大神还会更新后续系列吗hh
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期权匿名回答  16级独孤 | 2022-4-2 23:42:22 发帖IP地址来自 甘肃
不是大神,有时间就更吧[捂脸]
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期权匿名回答  16级独孤 | 2022-4-2 23:42:44 发帖IP地址来自 北京
不至于,一两个因子不算什么
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期权匿名回答  16级独孤 | 2022-4-2 23:43:16 发帖IP地址来自 中国
完全看不懂呀
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期权匿名回答  16级独孤 | 2022-4-2 23:43:36 发帖IP地址来自 吉林长春
必须来个一键三连[赞同][赞同][赞同]
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