文档介绍：上证联合研究计划第 21 期课题报告
算法交易对执行成本、市场质量
以及交易系统的影响研究*
上海证券交易所——南京大学联合课题组
课题主持人: 李心丹、叶武
课题组成员:王宇超刘海飞高粱宇
*
李心丹,男,湖南人,南京大学工程管理学院院长、金融工程研究中心主任、教授、博士生导师,研究方向:行为金
融学、金融产品的设计、风险管理理论、金融资产定价、证券市场前沿问题研究。感谢张兵、朱洪亮、瞿慧、肖斌卿老
师,廖飞、徐彪、葛敏、张晓斌博士后,李冬昕、王强松、徐宁、赵志华博士生等南京大学金融工程研究中心研究团队
给予的支持。感谢张新、杨建伟(东软科技)以及董家麒(复旦大学)的在项目过程中给予的帮助。
特别感谢刘世安、胡汝银、刘逖、叶武、王振华以及参加本研究开题报告会的上海证券交易所工作人员提出的宝贵建
议。本研究仅代表南京大学工程管理学院金融研究中心的意见,不代表上海证券交易所的观点。
2010 年 12 月 30 日
内容提要
为了研究算法交易引入国内对证券市场造成的影响,本文构建了金融市场的“社会嵌入式多
主体仿真模型(SEMAS)”,将真实市场的投资者交易信息与人工市场的主体仿真相结合,能够在整
个模拟过程交互地使用订单簿历史数据,保证模型尽可能贴近真实市场,增强研究的可信度。通
过赋予主体 VWAP 和 IS 交易策略,本文研究了在国内市场上算法交易能否有效降低投资者的交易
成本,以及这种交易模式的改变对市场质量和交易系统有何影响。
从算法交易对执行成本的影响看:VWAP 算法的平均执行价格略高于市场均价,而动态 IS 算
法的绩效表现在绝大多数情况下都能跑赢市场。二者的平均执行成本均低于机构投资者的实际执
行成本,但 VWAP 算法不具有显著性,而动态 IS 算法则在 1%置信水平下显著。动态 IS 算法出于
降低等待风险的考虑倾向于尽快完成交易,在市场处于上涨状态时执行买入交易优势明显,而
VWAP 算法基本能够跟随市场均价,其绩效表现受到成交量分布预测质量的影响。算法交易确实
能够在国内市场上为投资者降低交易成本、控制交易风险。VWAP 算法在平均执行成本低于机构
投资者的情况下,保证了更加稳定的执行效果;而动态 IS 算法在适合的市场环境下能够为投资
者大幅节约交易成本。
从算法交易对市场质量的影响看:在算法交易占当日订单申报量 10%的情况下,样本股票的
相对买卖价差至少在 5%置信水平下相比真实市场出现显著降低,而模拟市场的最优深度则至少
在 5%置信水平下显著大于真实市场,表明算法交易能够显著提升证券市场的流动性;另一方面,
样本股票在日内的相对波动率与收益波动率均至少在 10%置信水平下相比真实市场出现显著下
降,表明算法交易能够显著降低证券市场的波动性。对于市值越小的分组,算法交易带来的最优
深度的平均增长幅度越大,并且对其日内相对波动率和收益波动率的降低程度也越突出,说明算
法交易对小市值股票的流动性和波动性有着更强的改善作用。因此,研究结果表明算法交易能够
通过减小大额订单对市场的冲击降低证券市场的波动性,并且算法交易所生成的实时更新的限价
订单流为市场带来了更好的流动性,对提高证券市场的质量起着积极的作用;
从算法交易对交易系统的影响看:在算法交易占当日订单申报量 10%的情况下,模拟市场中
各样本股票订单数量相比真实市场的日内平均增幅的均值为 %,分布范围为 %至
%;而各样本股票日内增幅峰值的均值为 %,其分布范围为 %至 %。统计
结果表明算法交易在 1%置信水平下导致样本股票订单数量显著增加,但各样本股票的订单数量
增幅在日内没有表现出显著的正相关性,我们使用按成交量加权的平均增幅估计算法交易对整个
市场的影响,发现订单数量增幅的日内峰值为 %,因此算法交易带来的最大订单量增幅仍
然远低于上海证券交易所目前 300%以上的系统处理能力预留空间。因此,课题组认为在算法交
易发展的前中期,其造成的订单量增长幅度应当处于上交所现有的系统处理能力范围之内。
考虑到算法交易对市场质量的积极影响,监管者和交易所应当鼓励算法交易的发展,为算法
交易提供专用的高速数据接口,并降低交易系统的数据延迟。虽然短期内算法交易带来的订单数
量增加并不会对上交所的交易系统构成威胁,但其仍应当加强 IT 软硬件的建设和系统容量管理。
同时,课题组建议加强对算法交易的监管,有效应对算法交易的运用所产生的“微观市场操纵”
以及“交易异常”等问题。
关键词:算法交易;社会嵌入式多主体仿真;执行成本;市场质量;交易系统