股票变现的最优控制策略
中国股市波动的原因与控制策略

中国股市波动的原因与控制策略一、概述在过去二十年的时间里,中国的股市经历了大大小小很多次的波动。
无论是国际金融危机,还是国内政策变化,都会对中国股市造成影响。
本文将从宏观和微观的角度,探讨中国股市波动的原因,并提出相应的控制策略。
二、宏观层面1. 国家政策的变化中国股市的运行往往受制于国家政策的变化。
尤其是在政策的不确定性较大的情况下,股市的波动性往往会上升。
例如,2015年新三板的出台,对于股市来说是一个崭新的政策,很多投资者对此缺乏理解,因此,短期内股市出现了较大的波动。
2. 国际经济形势随着中国市场的逐步国际化,全球经济发展对中国股市的影响越来越大。
例如,2008年国际金融危机对于中国股市造成了极大的冲击,随之而来的是股市大幅度下跌,很多投资者遭受了重创。
3. 市场流动性股市的流动性也是决定股市波动的一个重要因素。
在股市流动性较低的情况下,投资者卖出股票的动力会更大,这样就会导致股市的下跌。
而在流动资金充足的情况下,投资者则更愿意进入股市,这样就会推高股市价格。
三、微观层面1. 公司业绩公司业绩是股市价格的关键因素。
如果一家公司的业绩表现优秀,股市价格就会相应上涨。
相反,如果一家公司的业绩表现不佳,股市价格就会下跌。
因此,了解公司的业绩变化对于投资者来说非常重要。
2. 新闻事件新闻事件对于股市也有着较大的影响。
例如,某家公司在“毒瘤肉事件”中遭到曝光,它的股价自然也会受到影响。
类似的事件还有环保污染、安全事故等。
这些事件也显示了企业的社会责任感和诚信度,对于股价的影响非常大。
四、控制策略1. 宏观调控宏观调控是控制股市波动的最重要的手段之一。
政府可以通过实施财政政策、货币政策等手段,进行调控,促进市场的平稳运行。
同时,为了降低股市波动的风险,还应该加强市场监管,严格监管股票交易,尤其是当新手投资者交易比例较高时,需要加强监管,防止因为做空而出现大幅度负债的情况。
2. 企业自我监管企业也应该加强自身的监管,增强诚信度和社会责任感,提高企业业绩。
最优控制理论及其应用

最优控制理论及其应用最优控制理论是现代控制理论中的一种重要分支,它的主要研究内容是在一定约束条件下,确定一个系统的最优控制策略,使得系统能够在最短时间或最小代价内达到所要求的状态或性能指标。
最优控制理论的发展和应用,在许多领域中都发挥着极为重要的作用,特别是在工业自动化、航空航天、经济管理、生态环保等方面,都有广泛的应用。
最优控制理论的基本思想是,通过建立数学模型,将实际系统抽象为一种数学形式,而后再在此基础上,建立最优控制问题的数学模型,并采用数学方法对问题进行求解。
但是,对于实际系统的复杂性,很难将所有的因素都纳入到数学模型中,同时,由于各种因素的交互作用,数学模型的求解也是一项十分复杂的任务。
因此,在最优控制理论的应用中,还需要依赖于模拟实验、仿真计算以及其他工程手段进行辅助。
最优控制理论的应用之一是自动驾驶车辆技术。
随着人工智能、物联网等技术的发展,自动驾驶车辆已经成为一个备受关注的热点。
而最优控制理论在自动驾驶车辆技术中的应用,主要是通过建立数学模型,优化车辆的控制策略,实现车辆在各种不同路况下的自主行驶。
例如,在车辆在高速公路上行驶时,为了保障安全,必须让车辆保持一定的速度,并在有必要时进行刹车操作。
此时,最优控制理论可以通过建立车辆的数学模型,并考虑各种因素的交互作用,建立车辆的最优控制策略,使车辆能够在最短时间内安全驶入某个车道或进行紧急停车等操作。
另一个应用最优控制理论的领域是空间控制技术。
在空间探索和利用中,最优控制理论起着至关重要的作用。
例如,在卫星控制中,需要通过最优控制技术来调节其轨道、高度、速度等参数,保证卫星能够在指定区域内工作,并实现卫星的长期稳定运行。
此外,在飞行器着陆时,也需要最优控制技术对飞行器的姿态、速度等参数进行调整,以确保飞行器能够安全着陆。
除了上述两个应用领域外,最优控制理论还广泛应用于经济管理、金融领域、天气预报等方面。
例如,在股票投资中,可以利用最优控制理论进行投资组合的优化,最大化收益,并降低投资风险;在天气预报中,也可以通过最优控制技术优化气象模型,提高预测的准确度,为国家农业、水利等领域的决策提供科学依据。
股票投资基础知识

股票投资基础知识股票投资是中国上市公司的一种重要的投资活动,那么你对股票投资了解多少呢?以下是由店铺整理关于股票投资基础知识的内容,希望大家喜欢!股票投资的基本策略股票投资具有高风险、高收益的特点。
理性的股票投资过程,应该包括确定投资政策→股票投资分析→投资组合→评估业绩→修正投资策略五个步骤。
股票投资分析作为其中一环,是成功进行股票投资的重要基础。
股票投资的五大步骤投资原则股票投资是一种高风险的投资,例如道富投资指出“风险越大,收益越大。
”换一个角度说,也就是需要承受的压力越大。
投资者在涉足股票投资的时候,必须结合个人的实际状况,订出可行的投资政策。
这实质上是确定个人资产的投资组合的问题,投资者应掌握好以下两个原则。
1)风险分散原则投资者在支配个人财产时,要牢记:“不要把鸡蛋放在一个篮子里。
”与房产,珠宝首饰,古董字画相比,股票流动性好,变现能力强;与银行储蓄,债券相比,股票价格波幅大。
各种投资渠道都有自己的优缺点,尽可能的回避风险和实现收益最大化,成为个人理财的两大目标。
2)量力而行原则股票价格变动较大,投资者不能只想盈利,还要有赔钱的心理准备和实际承受能力。
《证券法》明文禁止透支,挪用公款炒股,正是体现了这种风险控制的思想。
投资者必须结合个人的财力和心理承受能力,拟定合理的投资政策。
投资组合在进行股票投资时,投资者一方面希望收益最大化,另一方面又要求风险最小,两者的平衡点,亦即在可接受的风险水平之内,实现收益量大化的投资方案,构成最佳的投资组合。
根据个人财务状况,心理状况和承受能力,投资者分别具有低风险倾向或高风险倾向。
低风险倾向者宜组建稳健型投资组合,投资于常年收益稳定,低市盈率,派息率较高的股票,如公用事业股。
高风险倾向者可组建激进型投资组合,着眼于上市公司的成长性,多选择一些涉足高科技领域或有资产重组题材的“黑马”型上市公司。
评估业绩定期评估投资业债,测算投资收益率,检讨决策中的成败得失,在股票投资中有承上启下的作用。
股市配资技巧与方法

股市配资技巧与方法
股市配资技巧与方法是指通过合理的投资组合和操作策略,把投资者投入到股市中,以最大限度地收获利润,而不会受到投资者自身经济实力的限制。
这类技巧和方法包括资金管理、市场交易、风险控制、财税优化等。
一、资金管理
资金管理是指通过合理的投资组合和资金分配来确保投资者投资目标的实现。
资金管理要考虑到投资者的投资目标和投资偏好,合理确定投资组合,并制定投资策略,以及资金分配,合理使用资金,尽可能地使投资者的投资收益达到最大化。
二、市场交易
股市配资的市场交易技巧和方法主要是指投资者在投资时对股票的买卖技术,即投资者在选择投资标的时,如何准确判断股市行情,如何选择合适的投资标的,以及如何把握买卖时机等。
三、风险控制
股市配资的风险控制技巧和方法是指投资者在投资时,应该如何把握风险,避免投资风险,使投资能够达到预期效果。
投资者要科学分析市场,合理调整投资组合,
并采取相应的投资策略,如“配资”、“止损”以及“反转”等,以控制投资风险。
四、财税优化
财税优化是指投资者在股市配资时,能够有效地通过合理的财税手段,利用税收优惠政策,以及财务筹划、投资策略等手段,达到最大限度地减少税负,同时有效地提高投资收益。
总之,股市配资技巧和方法是投资者在投资时采取的有效操作策略,可以有效地提升投资者的投资收益,同时也可以有效减少投资者的风险,从而使投资者的投资收益达到最大化。
会计学中的财务规划与控制策略

会计学中的财务规划与控制策略财务规划与控制是会计学中的重要内容之一,它涉及到企业在财务管理方面的计划和控制措施。
本文将从财务规划和财务控制两个方面探讨会计学中的财务规划与控制策略。
一、财务规划财务规划是企业根据发展战略和目标,通过分析和评估内外部环境的因素,合理配置财务资源的过程。
在财务规划中,有几个关键的策略值得关注。
1. 资本结构规划资本结构规划是企业在融资方面的决策过程。
企业需要根据自身情况,合理配置内部融资和外部融资的比例,从而达到最优的资本结构。
例如,企业可以通过发行债券或股票等方式获取外部资金,也可以通过自身盈利留存利润来实现内部融资。
2. 资金流量规划资金流量规划是企业合理运用资金的决策过程。
企业需要预测和规划资金的流入和流出,确保资金的合理调配。
例如,企业可以通过制定预算、控制成本和加强经营活动来规划资金的流量。
3. 盈利能力规划盈利能力规划是企业在利润方面的决策过程。
企业需要制定有效的盈利策略,提高产品或服务的附加值,增加销售量和利润率,从而实现盈利能力的提升。
例如,企业可以通过改进产品质量、拓展市场份额和控制成本来规划盈利能力。
二、财务控制策略财务控制策略是企业在财务管理方面的控制措施。
通过合理运用财务控制策略,企业可以实现财务管理目标的达成。
以下是几个常见的财务控制策略。
1. 预算控制预算控制是企业在财务方面实施的主要控制措施之一。
企业可以通过制定预算、分配预算和控制预算执行来实现财务目标的控制。
例如,企业可以制定年度预算、销售预算和成本预算等,通过与实际情况对比,及时调整预算控制策略。
2. 财务报表分析财务报表分析是企业进行财务控制的一种常用方法。
通过对财务报表中的各个项目进行分析,企业可以发现问题,并及时采取措施进行调整。
例如,企业可以通过比较不同时间段的财务报表,评估企业的经营状况和发展趋势。
3. 内部控制内部控制是企业内部制定的一套规则和制度,旨在确保企业财务活动的合法性和规范性。
如何在投资中找到最佳策略

如何在投资中找到最佳策略在当今社会,投资已成为了一种越来越受人们追捧的行为。
越来越多的人都希望通过投资获取更多的财富,并在未来获得更好的生活。
然而,投资是一种风险极大的行为,需要我们通过制定科学的投资策略来保证自己的资金安全并最大化收益。
那么,如何在投资中找到最佳策略呢?以下是我的一些思考和建议。
一、明确投资目标在投资之前,我们应该先考虑自己的投资目标。
我们的投资目标可能是长期财富积累、短期快速获利、规避通胀风险等等。
根据不同的投资目标,我们需要采取不同的投资策略。
如果我们的目的是长期财富积累,那么我们应该选择一些稳健的投资品种,并且要坚持长期持有。
这样,我们可以避免普遍的市场波动对我们的投资造成过大的影响。
如果我们的目的是短期快速获利,那么我们可以选择一些高风险的投资品种,但同时也要根据市场情况灵活调整投资组合。
如果我们的主要目的是规避通货膨胀的风险,那么我们可以选择一些与通货膨胀相关的投资品种,如黄金、白银等等。
在明确了自己的投资目标之后,我们才能更加明确的制定投资策略,并且更加有效地执行。
二、寻找最优投资品种在制定投资策略之前,我们需要寻找最优的投资品种。
我们要采用一些科学的方法来寻找最合适并且投资回报潜力更大的投资品种。
首先,我们可以通过研究一些行业报告,了解各个行业的发展状况,从而选取一些发展前景良好的行业,并在这些行业中寻找投资机会。
其次,我们可以通过分析公司的财务状况来评估该公司的投资风险和回报潜力。
在这方面,我们需要了解公司的盈利能力、财务稳定性以及市场占有率等因素。
最后,我们可以关注市场动态,根据市场的供需状况和价格走势,及时寻找合适的投资机会,从而获取更多的收益。
综合以上几个方面,我们可以寻找到最适合自己的投资品种,并且更加科学地制定投资策略。
三、坚持长期持有和间断性调整在投资时,我们必须坚持长期持有,并且定期调整投资策略。
由于任何一种投资品种都有可能出现价格波动,所以我们不应该过分关注市场的价格变化,而是应该长期关注整个行业的趋势,从而持续跟踪这个行业的发展情况。
基于限价指令的最优变现策略

基于限价指令的最优变现策略敖薇;刘海龙【摘要】最优变现策略是投资者指在一定时间内变现给定数量的头寸,并使其收益最大化的交易策略。
以投资者最优卖价(限价单报价)高于市场实时一档买价的价差为变量,以收益最大化为目标建立随机控制模型,并采用HJB方程转换成一组常微分方程的求解,给出限价单的最优报价策略,利用蒙特卡洛模拟出限价指令策略的交易曲线。
该模型同时考虑价格波动风险和未执行风险,并将买卖价差标准化后带入模型,避免了绝对价格的不同所带来的差异。
%This paper considered the investor ’ s liquidation behavior and studied the optimal liquidation strategy with limit orders , which maximized the expected profit under certain tol-erance of risk .Instead of focusing only on the scheduling aspect like Almgren and Chriss , linked the optimal trade -schedule to the price of the limit orders that have to be sent to the limit order book to optimally liquidate a portfolio .The passive sell order was made by the spread from the best ask price .This paper gave the optimal solution of this spread and de-scribes the corresponding trading curve by Monte -Carlo method .【期刊名称】《哈尔滨商业大学学报(自然科学版)》【年(卷),期】2014(000)001【总页数】5页(P120-124)【关键词】最优变现策略;限价指令簿;随机控制模型;蒙特卡洛模拟【作者】敖薇;刘海龙【作者单位】上海交通大学安泰经济与管理学院,上海200030;上海交通大学安泰经济与管理学院,上海200030【正文语种】中文【中图分类】O29近年来,将市场微观结构和控制优化理论相结合,探讨机构投资者最优执行指令策略(optimal order execution)正成为新的研究热点.执行算法的设计主要集中在3个方面:第一,如何拆单,以及最优的执行时间;第二,拆单后如何在小区间内执行市价或限价指令,限价指令在什么样的价格上执行;第三,给定市价或限价指令,选择最优执行时点.针对第1种算法设计,以往研究认为下单速度越快,股价波动的风险越小,但冲击成本就越大.Bertsimas和Lo[1]假定投资者有单位的股票要在T时刻前变现,给定股价波动风险的约束,求解了最小化总执行成本的变现策略.在静态策略的基础上,Almgren和 Chriss[2]研究了股价变动因素对变现策略的影响.类似地,Obizhaeva和 Wang[3]在假定市场冲击为线性且价格冲击随时间呈现指数衰退的条件下求解了最优变现策略.针对第2种算法设计,Alfonsi[4]等研究了限价指令簿(LOB)弹性模型的最优执行策略,将限价单数量和买卖价差为自变量的LOB弹性模型与市价单对LOB冲击模型相结合,求解了相应的变现策略.在以上最优变现策略的研究中,冲击成本函数的构造是一个关键点.Gatheral[5]综合考虑了线性、指数和幂函数三种衰减方式,通过实证研究发现非线性的冲击函数与数据较为符合.Almgren[6]估计了非线性冲击函数的参数,美国市场数据表明价格冲击约为交易速率的0.6次幂函数.本文将研究基于限价指令簿的最优变现策略,而不考虑拆单方式.考虑投资者试图通过限价指令在T时刻前变现份额的头寸,报价越高,则成交概率越低,但收益越高.投资者的目标是选择最优报价机制使预期收益最大.在限价指令下,风险主要体现为可能无法在T时刻前变现要求的头寸,价格波动和冲击成本的影响都不存在.G uéant[7]等和Bayraktar和 Ludkovski[8]在研究限价指令簿的清算策略中采用市场交易密度函数来刻画市场流动性,假定投资者通过选择高于一档买价的价差来控制交易频率.本文的研究将采用市场交易密度函数的方法讨论限价指令簿下最优变现策略,在现有理论基础上将波动率引入模型,一方面,将卖价报价高一档买价的价差标准化,解决了绝对价格的不同带来的差异,另一方面也体现出,随着股价波动率的增大,卖价被“触及”的可能性增加,相同价差的成交的概率也可能提高.本文将分为模型创建、数值求解最优变现策略、蒙特卡洛模拟交易曲线以及参数的敏感性分析等几部分进行阐释.1 模型定义概率空间(Ω,F,P),滤波(Ft)t≥0服从常用条件.假设所有随机变量和随机过程都基于该概率空间.股价服从带漂浮率的布朗运动,定义如下:其中:St为第一档买价,μ为漂移率,σ为波动率,Wt服从标准正态分布.为避免冲击成本,投资者采用下限单的报价方式,q0为其需要变现的股票头寸.令为卖价,s为卖价高于一档买价的价差.那么投资者的卖出挂单是否能够顺利成交,就取决于是否存在足够多的市价买单或是愿意购买的“激进的买单”.因此,投资者的最优变现策略问题就归结为研究如何选择最优的基于一档买价的卖出限价.本文将针对不同的约束条件对这一问题进行探讨.1.1 市场交易密度函数假定成交以单位数量进行(单位数量为1,或某一整数),则挂单的状态分为两种:成交、未成交并继续留在限价订单簿中.可使用伯努力函数刻画挂单的状态,设为Λ(s)成交的概率密度,并定义:其中:s为高于一档买价的价差,λ和κ是用来衡量流动性的两个参数,与股票一一对应,在实际运用中用数据校准得出.显然,密度函数与价差负相关,价差越低则卖价越便宜,挂单的执行速度越快.1.2 最大化期望收益目标函数Nt为t时刻前已成交的挂单数量,Nt与Λ(s)密切相关.则t时的剩余持仓量为qt=q0-Nt.因此,投资者收益Xt的动态形式为:假设投资者需要在T时刻内卖出所有的股票,目标是最大化T时刻的收益,那么构造如下效用最大化目标函数:其中:A为价差可选集合,γ为绝对风险规避系数,qγ为在T时刻尚未成交的股票,ST为在T时刻的市价,b为清算剩余持仓所需的单位成本.不难发现,效用函数为收益XT的增函数,T时刻剩余持仓qT的减函数.最大化目标函数就是用来求解价差s,即投资者在每一个时刻新提交的卖单价格高于一档买价的价差.目标函数的求解可以使用Hamilton-Jacobi-Bellman方程的方法.1.3 Hamilton-Jacobi-Bellman方程转换Hamilton-Jacobi-Bellman(以下简称 HJB)方程是用来解决最优控制问题的偏微分方程,它的解是给出了控制系统的最优成本的价值方程.将HJB方程引入最优化方程的求解,假设方程u是一个未知的价值方程,并且满足:引入一组常微分方程,则HJB的价值方程可用这一组常微分方程来写出.定义(Wq)q∈N为一组常微分方程满足:边界条件:那么价值方程 u(t,x,q,s)= - exp(-γ(X+qs))wq就是HJB方程的解.根据常微分形式的解,用数值方法进一步分解得到:根据假设,知道边界条件是那么,当q=1时,代入方程wq(t),得到:根据w1(T)倒推可以得到一组W1(t),t=1,2…,T.同理,根据w1(t)可以推到出w2(t),然后得出一个矩阵 w q(t),q=1,2…q0,t=1,2…,T.在 HJB 价值方程等于 u(t,x,q,s)= -exp(-γ(x+qs))wq的情况下,最优价差可以表示为:由此,通过以上推导可以看出,在给定的输入变量(1)初始时刻待交易数量q0;(2)交易时间T;3)描述成交概率的参数λ和κ;4)绝对风险规避系数γ;5)清算剩余持仓所需的单位成本b;6)股票漂移率μ和波动率σ,就可以求出指令交易中的高于一档买价的卖价价差,进而投资者可以据此卖价下限价单.图1 最优报价与时间、持仓量的关系2 数值求解2.1 最优限价单报价HJB方程给出了在不同条件下的最优报价.图1(A)描述了给定时间内(1~5 min)卖出相应数量股票(横坐标,1至5份额)的最优价差情况(纵坐标).可以发现,股票待交易数量越多,价差越小,是为了保证更快的执行;随着清算时间的变短,价差也在变小,也是为了在给定时间内卖出更多的股票.图1中可以发现,当时间只有1 min,而仍然持有5份额的股票时,模型隐含的最优价差为零值;而当持有超过5份额以上的股票时,模型给出的最优价差将为负值(图1中未显示),这在现实中是不可能的,然而由于在模型中并未对价差的符号做出限制,因此价差为负值时我们将它视为即时市价交易指令.负价差的出现与指令簿密度函数系数γ、λ,股票波动率σ,未成交的成本b有关.我们可以将成本b当作未及时成交的惩罚,当b很大时,价差是容易出现负值的;当投资者是对风险嫉妒厌恶的,或者股票的波动率很大时,投资者都急于清仓,甚至是不惜成本的,所以价差在模型中也会变成负值. 图1(B)描述了在5 min内(横坐标300 s)分别按限价单卖出1到5份额股票的各个交易时刻的报价差(纵坐标).在零时刻,持仓量越小,报价越高,投资者不急于立刻成交,想要在更高的价位上卖出以得到更高的回报;而持仓越多的投资者会降低报价,减少不能及时成交的风险.从时间的角度而言,价差最终都会趋于一个定值:2.2 蒙特卡洛模拟与交易曲线根据HJB模型可以求解最大化效用函数的报价,本部分将对这一报价的交易结果进行检验.由于缺乏可供使用的限价单数据,本文采用蒙特卡洛方法模拟市场情况和报价路径,求得交易的期望值.图2(A)给出了一次随机模拟的交易情况,描述了投资者在零时刻有8份额的持仓,如何在5 min内变现的交易曲线.我们可以看出交易成跳跃式,并在240 s左右就已经完全变现.一方面由于股票的价格是随机波动的,另一方面最优报价的成交情况也是服从一定概率分布的,所以需要根据蒙特卡洛模拟得出N次交易的均值,才能描绘出相对连续的交易曲线.图2(A)为在5 min内,不同的持仓量下按限价单报价方式的交易曲线.图2 基于限价单的最优变现策略的执行情况Almgren和Chriss表明,在不考虑价格波动风险的情况下,最优市价交易策略是按均匀速率交易,对应的交易曲线应为一条直线.与此相比,基于限价单的最优报价而形成的交易曲线偏凹形,即在开始交易得更快,并逐渐趋于平缓.这也是由于我们考虑了股票的波动风险以及无法及时变现的风险.另外,在T时刻,q并没有减少到0,这是因为未完全变现的惩罚b数值不够大,假如b趋向正无穷,那么在T时刻前将会完全变现.2.3 敏感性分析本节讨论各参数对最优价差的影响.基本参数设定为5 min内分别变现1到5份额股票,最优价差结果见图3.测试的参数分为3类:1)描述股票性质的μ,σ漂浮率μ描述的是股票的预期的涨跌情况,μ越大,股票有升值预期,此时的报价会偏高,因为交易越晚,可能收益越高.波动率σ的影响则分为2部分:一方面,波动增大意味着在给定报价水平上成交的概率变大,从图3可以看出,当待交易数量较少(即变现压力较小)时,σ越大,价差越大;另一方面,波动率也代表了交易不确定性,所以当待变现数量较多(图3中数量大于3份额)时,波动率越大,报价越低,投资者偏向迅速成交,及时变现.2)密度函数参数κλ成交密度函数定义为:Λ(s)= λe-κs/σλ > 0,κ>0.所以κ与Λ(s)成反比,λ与Λ(s)成正比.因此,κ越大,λ越小,相同价差下成交的概率越小,为保证及时变现,只能降低报价.3)效用函数参数γ,b绝对厌恶系数γ既与股票价格波动风险有关,又与未执行风险相关.所以当越大,投资者更厌恶风险,就会选择更快地卖出股票,降低报价.b作为未变现的惩罚,在图3中影响不大,是因为b已经足够大使得交易在T时刻前完全执行.3 结语本文就限价单的报价策略展开了研究,目的是使得期望收益最大化的同时又尽量保证交易的完全执行.本文以指数函数刻画了市场成交密度函数,探讨了基于限价交易的最优报价策略.该策略适用于希望锁定成交价格并减少市场冲击的投资者,在其他算法交易(如VWAP策略等)拆单后的小区间的限价交易中也有应用.图3 参数对最优变现策略的敏感性影响在给定的输入变量(1)初始时刻待交易数量q0(2)交易时间T,模型参数(3)描述成交概率的参数λ和κ(4)绝对风险规避系数γ(5)清算剩余持仓所需的单位成本b(6)股票漂移率μ和波动率σ,利用HJB方程能够将最优策略的求解问题转换为一组常微分方程,就可以求出指令交易中的高于一档买价的卖价价差,进而投资者可以据此卖价下限价单.使用数值方法可以获得数值解,发现当持仓越高或交易时间越短时,报价越接近一档买价;当模型给出的报价价差在贴近期末变为负值时,需要转化为市价交易信号.另外,本文结合蒙特卡罗模拟方法模拟市场交易曲线并讨论了各个参数的变化对结果的影响.将股价波动率加入市场成交密度函数,既避免了绝对价格的不同带来的影响,又考虑了股价波动幅度的增大可能提高给定限价卖单成交的概率.目前国内外的限价单策略研究还刚刚起步,最优执行策略的研究在理论和实践中都存在明显的价值.在将来的研究方向中,一方面可以寻找其他的密度函数方程来刻画市场深度,另一方面,从挂单数量角度考虑,当挂单过多时,也会给市场以反向的信号,这时投资者应该寻求适当的挂单数量.参考文献:[1]BERTSIMAS D,LO A W.Optimal control of execution costs[J].Journal of Financial Markets,1998,1(1):1 -50.[2]ALMGREN R,CHRISSN.Optimal execution of portfolio transactions [J].Journal of Risk,2001(4):1 -46.[3]OBIZHAEVA A,WANGJ.Optimal trading strategy and supply/demand dynamics[J].Journal of Financial Markets,2013,16(1):1-32.[4]ALFONSI A,FRUHT A,SCHIED A.Optimal Execution Strategies in Limit Order Books with General Functions[J].Quantitative Finance,2010,10(2):143 -157.[5]GATHERAL J.No - dynamic - arbitrage and market impact[J].Quantitative Finance,2010,10(7):749 -759.[6]ALMGREN R,THUM C,HAUPTMANN E,etal.Direct estimation of equity market impact[J].Risk,2005(5):1 - 25.[7]GUEANT O,LEHALLE CA,TAPIA JF.Optimal portfolio liquidationwith limit orders[J].SIAM Journal on Financial Mathematics,2012,30(1):740-764.[8]BAYRAKTAR E,LUDKOVSKI M.Liquidation in limit order books with controlled intensity[J].Mathematical Finance,2012(6):1-5.。
股票投资策略的研究

股票投资策略的研究一、选股策略选择合适的股票是投资成功的基础之一。
以下列举几种有效的选股策略。
1、价值投资策略价值投资是投资者通过对公司价值进行深入的分析,寻找相对被低估的股票进行投资。
该策略适合长期持有。
2、成长投资策略成长投资是指选择具有高增长潜力的公司投资,寻找那些未来有望成为行业领导者的公司。
该策略注重公司的营收增长、市场份额、创新能力等因素的分析。
3、指数投资策略指数投资是指通过买入跟踪某一特定股票指数的基金,进行被动的投资。
该策略注重市场情绪和行情的变化。
二、动态投资策略动态投资策略适应市场变化,帮助投资者规避风险,最大化投资收益。
1、止损策略止损是指在股票价格下跌到一定程度时,将股票卖出以避免进一步亏损。
该策略有助于投资者保护资金,坚守风险控制原则。
2、复利投资策略复利投资是指利用投资收益再次进行投资,获得更高的收益率。
投资者可以选择高股息率的优质股票,进行长期持有,以获得复利收益。
3、市场定投策略市场定投是指定期购买固定金额的股票或基金,无论市场涨跌,坚持逐渐建仓。
该策略有助于投资者降低市场波动风险,以合理价格建立投资仓位。
三、数据分析策略数据分析策略通过对公司的财务数据、市场数据和行业数据进行综合分析,找出市场的热点和机会。
1、PE-TTM分析法PE-TTM是指过去12个月的市盈率,可以分析公司的相对估值和未来发展潜力。
选择低PE-TTM的优质公司进行投资。
2、盈利增长分析法通过分析公司的营收增长率、毛利润、净利润和ROE等指标,评估公司的盈利能力和未来增长潜力。
选择高增长率、高ROE的公司进行投资。
3、技术分析法技术分析法是对股票市场的价格、成交量等技术数据进行趋势分析和预测,以判断市场的走势和买卖时机。
四、投资适宜性策略投资适宜性策略是根据投资者的风险承受能力、投资目标和时间限制等因素,进行投资组合的选择和调整,以达到最优投资组合。
1、资产配置策略根据投资者的资金规模和风险偏好,进行股票、债券、货币基金等不同资产类别的组合投资。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
2 S ( 0) 2 e 2 x ( t) 2 dt.
0
0
假定股票投资者的期望效用函数为均值方差效用函数, 其损失效用函数为
! ! U ( x ( t) ) = E [ CE ] + ∀D [ CE ] = - x ( 0) 2 + T v( t) 2 dt + ∀ T 2S ( 0) 2 e 2x ( t) 2 dt,
在公司的运营实践中, 流动性风险管理关系到公司的兴衰存亡, 而完整的风险管理将为公司的稳健 发展提供有力保证. 在我国的股票市场中, 股市投资者, 尤其是资产规模较大的机构投资者, 他们在市场 中所面临的内生流动性风险已经逐步成为制约其进一步发展壮大的重要因素之一. 研究如何通过高流 动性资产降低其流动性风险 [ 1] , 以及制定最优交易策略使得股票组合中的账面价值尽可能多的转化为 实际收益等流动性风险管理具有较强的现实意义. 一般这两个策略是分开研究的, 本文只研究机构投资 者的最优变现策略. 当机构投资者需要变现较大规模头寸时, 为了减小对市场交易价格的不利影响, 总 把大规模头寸分成若干个小头寸, 在 4天乃至更长的时间内卖清, 而不是一次性卖清所有头寸 [ 2] . 文 [ 3] 针对完全变现的交易策略, 给出了完全变现的最优交易策略的解析解. 文 [ 4 6] 研究了大额交易者 的变现行为. 当股票价格服从离散算术布朗运动时, 文 [ 7] 研究了开放式基金流动性风险的最优控制问 题, 文 [ 8] 研究了股票价格服从连续算术布朗运动的机构投资者的变现行为. 以上研究都是假设资产服 从算术布朗运动, 这种假设要求股票价格波动不大, 变现期较短. 当股票价格服从连续几何布朗运动的 最优变现问题, 文 [ 9]假设永久冲击系数为零, 给出了只有一种股票变现时的最优策略的解析解. 本文 研究的是带有永久冲击函数和瞬时冲击函数, 且是不完全变现的最优变现策略, 并进行了敏感性分析, 得到了最优变现策略是由市场价格的波动率、资产的流动性和机构投资者的风险厌恶偏好共同决定的.
假定某机构投资者持有该项目头寸为 X = 100万股, 欲在 5个交易日内进行变现到 Y = 40万股, 同
时假定该投资者的风险厌恶系数 #= 10- 6, 其形状参数为 ∃=
# 2
2
.
从图 1 3可以看出形状参数越大, 投资者在变现初期会迅速变现, 甚至在一段时期内持有的股票
要低于目标头寸, 以降低所承受的风险, 在变现期末买入以弥补与目标头寸的差额, 同时可以看出当风
v( t) 2 +
∀ 2
2S ( 0) 2 e 2x ( t) 2 -
#( t) v( t).
( 9)
为方便起见 H ( x ( t), v( t), #( t) ) 用 H 代替, v( t ) 用 v 代替, #( t) 用 #代替, x ( t) 用 x 代替. 控制方
程为
H v
=
2 v - #=
dt. 所以式 ( 2) 等价变形为 d( lnS ( t ) ) =
dS ( t) - 1 2 dt, 两边积分得 S ( t ) = S ( 0) exp W ( t) - 1 2 t . 即股票价格满足
S ( t) 2
2
S ( t ) = S ( 0) exp
W ( t) -
1 2
2t ,
( 3)
鲁东大学学报 (自然科学版 ) Ludong U n iversity Journa l( N atura l Sc ience Edition)
2010, 26( 4) : 289 292
股票变现的最优控制策略
王秀红, 陈贵霞
( 鲁东大学 数学与信息学院, 山东 烟台 264025)
摘要: 在连续时间框架且股票价格服从几何布朗运动的情况下, 以机构投资者的变现行为为例, 研究了其不完 全变现的最优控制问题 , 并利用最优控制理论中的极小值 原理得到了 最优变现策 略的解析 解. 敏 感性分析表 明: 最优变现策略由市场价格波动率、资产的流动性和机构投资者的风险厌恶偏好共同决定, 需要投资者相机 选择合适的最优变现策 略. 关键词: 流动性风险; 随机冲击; 极小值原理; 最优变现策略 中图分类号: O 224 文献标志码: A 文章编号: 1673 8020( 2010) 04 0289 04
! !TC ( t) =
S ( 0) exp
W ( t) -
1 2
2t
t
- v ( t) dt 0
v( t)
∀ (- !x ).
( 6)
在
( 0, T )
时刻内对式 ( 6) 积分, 并利用
v( t)
=
-
dx ( t) 得到在变现期末 dt
T 获得的所有现金总量为
! ! T
TC = S ( 0) exp 0
资者的决策目标是选择最优的变现策略 x ( t) 使得损失效用函数泛函最小化, 则该问题转化为如下的最
优控制问题:
! ! m in J [ v(x ) ] =
2 x( 0)2 +
T 0
v( t)2 dt +
∀T 20
2S ( 0) 2 e 2 x ( t) 2 dt =
!T
- 2 x( 0)2 + 0
收稿日期: 2010 04 19; 修回日期: 2010 05 29 基金项目: 国家自然科学基金 ( 60774016) 作者简介: 王秀红 ( 1964 ) , 女, 山东烟 台人。教 授, 硕士 研究生 导师, 主 要研究 方向为 最优控 制理 论与 应用。 T e:l 13220937821, E m a i:l ysw xh@ sohu. com。
险厌恶系数趋于零的时候, 最优变现策略近似为线性的.
2 92
鲁东大学学报 (自然科学版 )
第 26卷
a. ∃= 0 502
b. ∃= 0 159 图 1 不同形状参数时的最优变现策略
c. ∃= 0 0001
4 结语
本文讨论了卖出一定数量股票的最优策略问题, 假设股票价格服从几何布朗运动, 得到了最优变现 策略的解析解, 最优变现策略的研究, 对机构投资者投资获得较高收益有重要的指导意义. 本文没有像 已有文献那样简单的假设模型是完全变现的, 而研究的是不完全变现的行为, 与现实情况符合; 并且利 用了最优控制理论中的极小值原理, 与欧拉方程相比应用简单, 并且适合的范围广泛.
其中 为该资产的年波动率, W ( t) 为标准的维纳过程. 类似于文 [ 3 4] 中的研究, 本文把投资者变现
交易引起的对市场不利影响分为永久冲击与瞬时冲击. 所谓的永久冲击是指投资者的变现交易 (卖 ) 对 市场价格的不利影响一直持续整个变现期 [ 0, T ] , 而瞬时冲击只是在时间 ( t - dt, t ), 使投资者的实际成
2T
X∀ -e
e
A
A e
e 2T 2T
,
其中
M
=-
1
.
2 ∀ 2 s2 ( 0) e 2
由以上解法就得到了最优轨线 x 的解析解.
3 最优控制策略的数值分析
假定某项资产的年波动率 = 0 297, 初始价格 s ( 0) = 10元, 利用几个月之间的分时数据得到永 久冲击系数 = 5 62 ∃ 10- 8, 瞬时冲击系数 = 1 75 ∃ 10- 8.
W ( t) -
1 2
2t
v( t)dt +
2 x (0)2 -
T 0
v ( t) 2 dt.
定义执行成本为期初资产价值与期末资产价值之差, 则在时期 ( 0, T ) 内执行成本为
! ! T
EC = S ( 0) x ( 0) - T C = S ( 0)x ( 0) - S ( 0) exp
W ( t) - 1 2 t v( t) dt-
=
-
∀
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
1 2 s2 (
0)
e
2∀
∀#,
则得到
x( t) = -
1 2 ∀s2 ( 0)
2e 2
c1 e - A e 2 c2 e A e 2 .
( 10)
因为 x( 0)
= X, x(T )
=
Y, 可解
c1
=
Mx
+
MYe Ae
MX 2T -
∀e e-
A e 2T
, A e 2T
c2
=
MY e
-
Ae
M
2 90
鲁东大学学报 (自然科学版 )
第 26卷
d( lnS ( t) ) =
lnS
( t
t)
dt
+
lnS ( t) S ( t)
dS
(
t)
+
1 2
(-
1 S ( t) 2
)
(
dS (
t)
) 2.
( 2)
又因为
lnS ( t ) t
=
0, dt∀ dt =
0, dt∀ dw =
0, dW ∀ dW =
交价格偏离市场的均衡价格. 永久冲击响应和瞬时冲击响应都是变现速度的函数, 本文采用线性冲击响
应 g ( v( t) ) = v( t ), > 0和 h ( v( t ) ) = v( t ), > 0. 故考虑永久冲击因素后股票价格服从如下形式的运动
! S ( t) = S ( 0) exp
W ( t) -
W ( t) - 1 2 t v( t) dt-
x( 0)2 +
0
2
2
! ! ! T
T
v( t) 2 dt = D S ( 0) x ( 0)- S ( 0) exp