算法交易的市场影响研究  

Market impact of algorithmic trading

作　　者：王宇超[1] 李心丹[1] 刘海飞[1] 

机构地区：[1]南京大学工程管理学院,南京210093

出　　处：《管理科学学报》2014年第1期57-71,共15页Journal of Management Sciences in China

基　　金：国家自然科学基金重点资助项目(70932003);国家自然科学基金资助项目(71171109;71101068);教育部科技创新工程重大项目培育资金资助项目(708044);教育部博士点基金资助项目(20100091120050);江苏省人文社科基金资助项目(10EYC019);南京大学"985工程"三期改革型资助项目;南京大学重大重点项目培育与成果奖励推进计划资助项目;南京大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(1118011806;1107011811)

摘　　要：中国资本市场上较高的交易成本使得"算法交易"这一以优化执行为核心的交易技术具有广阔的发展前景.为了研究算法交易对执行成本、市场质量以及交易系统的影响,本文构建了"社会嵌入式多主体仿真模型",将真实市场的交易数据与人工市场的主体仿真相结合.研究表明:1)VWAP和IS算法的平均执行成本均低于机构投资者的实际交易成本,算法交易确实能够在国内市场上降低交易成本、控制交易风险;2)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;3)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系统的处理能力范围之内.The prospect of algorithmic trading in China is magnificent due to the exigent demand for trading cost from institutional investors. This paper builds a Socially Embedded Multi Agent（SEMA） reducing model to investigate the impact of algorithmic trading on execution costs, market quality, and trading system. The ap- proach integrates the order book information of real world with a simulation of an artificial financial market to enhance the value and usefulness of the simulation. The research indicates that： （ 1 ） The average execution costs of VWAP and IS algorithm are lower than those of institutional investors; （2） Algorithmic trading can both decrease market volatility by reducing the impact of large orders and improve market liquidity by updating real-time limit orders; （3）The growing message traffic caused by algorithmic trading will not exceed the sys- tem capacity of Shanghai Stock Exchange in the prometa phase.

关 键 词：算法交易 执行成本 市场质量 交易系统 模拟仿真 

分 类 号：F830[经济管理—金融学]