精通R语言

第3章　成交量预测

证券交易所的价格形成，数十年来已经成为众多研究者关注的中心。因此，涌现出大量价格的理论、模型和经验证据，并且仍然有新领域待开发。我们相信，这个主题的金融知识已经相当完整。我们可以很好地理解价格动态，并且人们大都一致认为很难预测。

相比之下，成交量作为证券交易所中交易过程的另一种基本面测量，却少受研究者的青睐。最常见的价格均衡模型甚至在解释交易行为的框架中不曾包括成交量。仅在最近，研究者们对成交量的关注度似乎稍显提升，他们还发现，相比价格，成交量的典型化事实或许预测性会更好。

本章计划介绍一种选自文献中的日内预测模型，并讲授如何在R中实现。

3.1　动机

更好地理解成交量，其内在的动机既是理论层面的，又是实际层面的。在订单驱动市场上，如果提交了一张买入（卖出）规模相对于市场过大的市场订单，价格水平很可能刷新好几次。成交均价最终会高于（低于）订单提交时的最优价格水平，提交者因此会损失金钱。这种现象通常称为价格影响，值得尽力避免或者至少降低损失。一种解决之道是分割订单，即把订单划分成小块并逐步提交。其内在的多种逻辑中，一种主流解释是成交量加权平均价格（volume weighted average price，VWAP）策略。这种策略计划计算每天的加权平均价格，权重由每笔交易的成交量占全天成交量的比例决定。长期投资者会乐于接受等于日度VWAP的平均执行价格，他们认为这种价格是中性交易的结果。但是，部分投资者认为，遵循计算VWAP所需的方式当天分割他们的交易，日暮才能得到计算结果，这种方式过分繁复，因此他们委托经纪商解决。经纪商保证按照VWAP方式交易，并为这项服务收费。该费用也可以起到缓冲跟踪误差的作用，这意味着预测日成交量最精确的经纪商的经纪费用最为低廉。其原因在于经纪商的所有任务是根据预测按比例分割交易，如果预测精确，不用考虑价格演变也能实现VMAP。因此对经纪商来说，能不能精确预测成交量直接影响他们的收益，这项能力是一种极具价值的商业资产。 ...