作者：杰少

四大量化強(qiáng)特

簡介

本文介紹四個(gè)在量化問題中非常重要的特征，對(duì)量化有興趣的朋友可以參考學(xué)習(xí)，此處的資料主要來源于Optiver團(tuán)隊(duì)在Kaggle賽事中的分享。

四大量化強(qiáng)特

01

bid/ask spread

由于不同的股票在市場上的交易水平不同，我們采用最佳報(bào)價(jià)(best offer price)和最佳買入價(jià)(best bid price)的比值來計(jì)算買賣價(jià)差。

買賣價(jià)差的計(jì)算公式可采用以下形式：

注：最佳買入價(jià)是有人愿意購買的最高價(jià)格，最佳報(bào)價(jià)（或出價(jià)）是有人愿意出售的最低價(jià)格。

01

Weighted averaged price

訂單（Order) Book是股票估值的重要來源之一。公允的賬面價(jià)值評(píng)估必須考慮兩個(gè)因素：訂單的水平和規(guī)模。我們可以使用加權(quán)平均價(jià)格（WAP）來計(jì)算股票的瞬時(shí)估值，并以實(shí)際波動(dòng)率為目標(biāo)。

WAP的公式如下，它考慮了最高級(jí)別的價(jià)格和數(shù)量信息：

如果兩本books在同一價(jià)格水平上分別有出價(jià)(bid offer)和要價(jià)(ask offer)，那么出價(jià)越多的book將產(chǎn)生較低的股票估值，因?yàn)闀杏懈嗟囊庀蛸u家，而賣家越多意味著市場上的供應(yīng)越多，導(dǎo)致股票估值越低。

• 在大多數(shù)情況下，在連續(xù)交易時(shí)間內(nèi)，訂單簿不應(yīng)出現(xiàn)bid order高于offer或ask order的情況。

03

Log returns

假設(shè)是股票在時(shí)刻的價(jià)格，我們通過下面的方式計(jì)算和時(shí)刻的log return，

通常我們會(huì)計(jì)算在10分鐘之內(nèi)的log return。Log returns有很多優(yōu)勢(shì)，例如：

• 它們可以在時(shí)間軸上相加：

• 一般的returns不可能低于-100%,但是log return是不受限的；

04

Realized volatility

模型的有價(jià)值輸入是股票對(duì)數(shù)收益的標(biāo)準(zhǔn)差。對(duì)于在較長或較短時(shí)間間隔內(nèi)計(jì)算的對(duì)數(shù)收益率，標(biāo)準(zhǔn)差會(huì)有所不同，因此通常:

• 將其標(biāo)準(zhǔn)化為1年期，而年化標(biāo)準(zhǔn)差就被稱為波動(dòng)率(volatility)。

我們一般會(huì)使用WAP作為股票的價(jià)值來計(jì)算log returns。

代碼

1.bid/ask spread

def?ba_spread(best_offer,?best_bid):ba_spread?=??best_offer?/?best_bid?-?1.0return?ba_spread

2.WAP

def?wap(book):wap?=?(book['bid_price1']?*?book['ask_size1']?+\book['ask_price1']?*?book['bid_size1'])?/?(book['bid_size1']+?book['ask_size1'])return?wap

3.Log returns

def?log_return(list_stock_prices):return?np.log(list_stock_prices).diff()?

4.Realized volatility

def?realized_volatility(series_log_return):return?np.sqrt(np.sum(series_log_return**2))?

適用問題

股票等問題的建模。

參考文獻(xiàn)

Introduction to financial concepts and data?

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的【数据竞赛】数据竞赛中最贵的四个特征的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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