演算法交易系列之交易成本分析

㈠ 演算法交易的問題進展

對於演算法交易，一般而言有這么幾大類問題
1. 什麼是演算法交易？
演算法交易又稱自動交易，指的是通過使用計算機程序來發出交易指令的方法
2. 為什麼要用演算法交易？
一般而言，當投資者需要進行大額交易時，即買入或賣出大量股票時，需要用到演算法交易，其會將大單拆分成N個小單，報單委託完成交易任務
3. 演算法交易有什麼作用？
演算法交易的作用就是為了降低交易成本，通過拆單的方式，使得成交價靠近市場均價，以此完成交易計劃
4. 怎麼用演算法交易？
目前華創證券和同花順聯合推出了智能演算法交易平台，你可以關注「同花順智能交易」微信公眾號，預約申請試用~

希望能幫助到你

㈡ 炒股交易成本怎麼計算

投資者在買賣證券時，需支付多項費用和稅收，很多人對這部分費用不是很了解，是本糊塗賬，造成買賣行為中不夠節約。我們下面就把交易費用的種類和收費標准說明一下，種類有傭金、過戶費和印花稅。
⑴傭金。傭金是投資者在委託買賣證券成交後按成交金額一定比例支付的費用，是證券公司為客戶提供證券代理買賣服務收取的報酬。
目前證券公司經紀傭金由證券公司收取，標准由證券公司確定。根據證監會的相關文件規定，證券公司向客戶收取的傭金不得高於證券交易金額的3‰，每筆傭金不足5元的，按5元收取。目前，網上交易的傭金一般在1.5‰～3‰之間。
⑵過戶費。過戶費是委託買賣的股票、基金成交後，買賣雙方為變更股權登記所支付的費用，這筆收入屬於登記結算公司的收入，由證券公司為投資者清算交割時代為扣收。在上海證券交易所，A股的過戶費為成交面額（也就是股數）的1‰，起點為1元，深圳證券交易所免收A股的過戶費。
⑶印花稅。印花稅是根據稅法的規定，在股票成交後對買賣雙方投資者按照規定的稅率分別徵收的稅金，由證券公司代為扣收。印花稅的稅率曾多次進行調整，目前的稅率為實際成交金額的3‰，買賣雙方都要徵收，對權證交易不收印花稅。
例5：交易費用的計算
投資者於2007年5月31日以10.00元的價格買入中信銀行（601998），買入數量是1000股，則買入股票的直接成本為1000×10=10000元，印花稅=10000×3‰=30元，過戶費=1000股×1‰=1元，如果傭金費率為2‰，則傭金=10000×2‰=20元，買入總支出=10000+30+1+20=10051元，平均每股交易費用=（10051－10000）/1000=0.051元，由於交易費用的存在導致持股成本提高了5.1分錢。
假設6月1日以10.50元的價格賣出中信銀行，賣出數量是1000股，賣出股票的直接收入為1000×10.5=10500元，印花稅=10500×3‰=31.5元，過戶費=1000股×1‰=1元，傭金費率為2‰，則傭金=10500×2‰=21元，賣出凈收入=10500－31.5－1－21=10446.5元，平均每股交易費用＝（10500－10446.5）/1000=0.0535元，由於交易費用的存在導致賣出股票的收益減少了5.35分錢左右。
此次交易的總盈利=10446.5－10051=395.5元，摺合每股獲利=395.5/1000≈0.396元。而實際的股價變動=10.5－10=0.5元。
根據上面的案例計算，投資者如果買賣上海股票傭金費率為2‰，買賣一個來回的交易費用在2×5‰＝1%左右，買賣價格10元左右的股票，買賣一個來回的費用大約為0.1元，股價上漲0.1元以上的部分才是你的盈利。如果買賣20元左右的股票，買賣一個來回的費用在0.2元分左右。
小技巧：每次買賣都要繳納上述費用，抬高了投資者的持股成本，壓縮了利潤空間。通過手續費的計算，我們應該知道中長線操作會優於短線操作，減少了成本就相當於提高了利潤。不要小看不起眼的交易費用，如果每次買賣的價格相同，只虧個手續費，按照1％的比例，只要操作100次就把資金消耗完了。因此炒股不能輕視手續費，在開戶的時候就要選擇傭金相對較低的券商，同時在操作上避免頻繁短線操作。

㈢ 交易成本經濟學的交易成本的重要性

近年來，經濟學家們認識到專業化和分工並不是免費的午餐。其中涉及到大量的交易成本。那麼交易成本到底有多大呢？本節將對這一問題進行一些討論。 消費者要購買一種產品或服務，首先要花時間和精力來獲得關於產品質量的信息。因此，他必須尋求物有所值的供給。類似產品，甚至同類產品，其價格差別也常常非常大。即使消費者知道某些產品的價格差別極大，他們也常常不花時間和精力來尋找成本最低的供給。如果情況不是這樣，那麼，我們就不會看到同類產品有不同的價格。因此，價格差別的實際存在就度量了消費者自己的交易活動成本。因為如果不存在搜尋成本，那麼，價格差別不會存在。因此，理性的消費者必須在考慮搜尋成本的大小來決定是否進行搜尋活動，以得到盡可能低的價格。
對於昂貴物品的購買，如房產，消費者會聘請顧問，如不動產經紀人，律師和金融顧問等。他們提供「交易服務」。消費者向這些專家支付的費用出現在國民收入帳戶中，因此可以間接地推知其大小。
對市場的供給方來說，交易成本表現為推銷成本中扣除運輸成本的部分。推銷成本用生產成本與最終消費者支付的價格之差來衡量。德國1959年的數據表明，對於116種非食品類商品組來說，平均推銷成本是最終消費價格的49%。其中要扣除3。7%的平均運輸成本，7%的平均流轉稅，因此，供給方的市場交易成本達最終消費價格的38。3%。不過，這一數據還只是代表沒有加權的每一部分的平均數。這就說明交易成本的數量十分巨大。（中國的一個特例，食鹽每斤生產成本不到1角錢，但消費者購買時卻到了1元錢，交易成本佔到90%）。 經理交易成本可以用經常成本（overhand）作為估計的基礎。經常成本既包括生產成本（如折舊、維修、用水和保險成本等），也包括內部交易成本。經常成本占總成本或總附加值的比重自上世紀以來有相當大的增加。在美國，這種成本達到35%到60%。但我們還不知道交易成本在經常成本中所佔的比例。假如交易成本占其中的50%的話，那麼，企業內交易成本就達到18%到30%（包括企業的推銷成本）。因此，與生產有關的交易成本佔到總成本的10%到20%。研究與開發成本雖然在不同企業和行業極為不同，但大致佔到10%到15%，因此，與生產有關的經理交易成本大致是總成本的20%到35%。此外，如果假定生產者每單位產品的利潤是銷售價格的20%（扣除了內部市場交易成本以後），每單位產品的市場交易成本是最終消費價格的40%，那麼，經理交易成本和市場交易成本總共佔到最終消費價格的50%到57%。
一些交易成本採取了「沉澱成本」或「專用性投資」的形式。這也是需要考慮的。
上面的論述只考慮了一個生產階段的交易成本。實際上，生產過程一般有幾個階段。如果假定，每增加一個生產階段，交易成本增加10%，那麼，交易成本不低於最終消費價格的60%到67%。
在瓦利斯和諾斯(Wallis and North,1988)所作的一個研究中，他們估計美國經濟整體的交易成本在1970年佔到GNP的46。66% 到54。71%。他們的估計值還沒有考慮到政府增加到GNP中的價值是100%的交易成本！他們還估計了交易成本在經濟發展中的變化情況，發現交易成本占 GNP的比重從1870年到1970年上升了1倍，即從佔GNP的26。09%上升到54。71%。這個結果令人驚異。他們認為其中的原因在於交易成本的相對增加是獲得專業化與分工利益的必要部分：
First, the costs of specifying and enforcing contracts became more important with the expansion of the market and growing organization in the second half of nineteenth century. As the economy becomes more specialized and urbanized, more and more exchanges are carried out between indivials who have no long-standing relations, that is, impersonal exchange … Rational consumers engage in more search and information-gathering activity (including purchasing information through middlemen, i.e., transaction services) as they come to know less and less about the persons from whom they buy their procts. … The second part of our story is the effect of technological change in proction and transportation on transaction services. The new capital intensive proction techniques were often more profitable to operate (i.e., lower costs) at high output levels. … [larger business organizations] placed a premium on the coordination of inputs and outputs and on monitoring the numerous contracts involved in proction and distribution. … The third part of our story is the declining costs of using the political system to restructure property rights. … [The consequence of this change was the further development of commissions] which replaced the decision-making ability by executive departments of the government. … [and]imposed transaction costs on the rest of the economy. (1988,122-123).
根據這種發現，瓦利斯和諾斯批評了現在的國民收入核算體系。他們認為，現在的一般做法是把交易成本當成無關的東西。因此需要改變。國民產品應該分為三個基本種類，其重點是生產、運輸和交易領域的活動。只有按這種方式來分類，我們才能更好地理解經濟增長。這一點對增長經濟學具有重要含義，因為增長經濟學並沒有考慮一種產出與另一種產出之間的關系。
總的來說，交易成本的應用現已超出了制度經濟學的范圍，它廣泛地應用於會計和統計各個方面。當然，想極小化絕對或相對交易成本，在經濟上並不是一個合理的目標。在判斷一個經濟實體的質量（效率）方面真正重要的是總的經濟結果，而不是交易成本的大小。交易成本現在已吸引了宏觀經濟理論家，經濟史學家，會計師和其他人日益增加的注意力，因為交易成本在總成本和GNP中的比例穩定上升。因此，值得對交易成本進行專門分析。 政治交易成本也值得注意，因為在產生收益的法律例子中，重要的是要考慮獲得收入來源、選民行為和代理人行為方面有關信息的成本，也要考慮這種法律執行的成本。這就是公共選擇的成本。在禁煙禁酒或禁止葯物使用等方面也存在成本和收益。進一步說，一項特定社會法律，不論是新的，還是老的，其成本不僅包括與法律有關的直接政府支出，還包括法律對社會造成的成本，如由於損害了自由交換而導致的資源損失。至於政府行政管理和教育，也是如此。政治組織和壓力集團的建立與運行也存在成本。奧爾森（Olson: Logic of Collective Action, 1965）認為,這種成本是一個集團內成員數量的增函數，人均成本不變或不會減少很多。他還認為，由於每個集團成員得到的利益隨著集團的規模而遞減，因此，集團越大，越不可能提供最優的公共物品的供應。這就導致了運用交易成本方法而得到的一個結論：小的利益集團總是掌握著不成比例的大權力！

㈣ 演算法交易的交易類型

演算法交易又稱自動交易、黑盒交易或者機器交易，它指的是通過使用計算機程序來發出交易指令的方法。在交易中，程序可以決定的范圍包括交易時間的選擇、交易的價格，甚至包括最後需要成交的證券數量。
《量化投資—策略與技術》中，根據各個演算法交易中演算法的主動程度不同，可以把演算法交易分為被動型演算法交易、主動型演算法交易、綜合型演算法交易三大類。 綜合型演算法交易是前兩者的結合。即包含既定的交易目標，具體實施交易的過程中也會對是否交易進行一定的判斷。這類演算法常見的方式是先把交易指令拆開，分布到若干個時間段內，每個時間段內具體如何交易由主動型交易演算法進行判斷。兩者結合可以達到單獨一種演算法所無法達到的效果。
VWAP 策略是最常用的交易策略之一，具有簡單易操作等特點，基本思想就是讓自己的交易量提交比例與市場成交量比例盡可能匹配，在減少對市場沖擊的同時，獲得市場成交均價的交易價格。
標準的VWAP 策略是一種靜態策略，即在交易開始之前，利用已有信息確定提交策略，交易開始之後按照此策略進行交易，而不考慮交易期間的信息。
改進型的VWAP策略的基本原理是：在市場價格高於市場均價的時候，根據市場價格的走勢，不同程度地減少提交量，在保證高價位的低提交量的同時，能夠防止出現價格的持續上漲而提交量過度向後聚集；在市場價格低於市場均價的時候，根據市場價格的走勢，不同程度地增加提交量，在保證低價位的高提交量的同時，能夠防止價格的持續走低而提交量過度提前完成。

㈤ 交易成本經濟學的交易成本的理論模型

交易成本既然如此重要，那麼，是否可以建立正規的理論模型，對交易成本進行更深入的分析呢？一些新制度經濟學家認為是可以的。他們主要討論了兩個問題：一是人們怎樣能夠建立交易成本模型以提供一個制度框架？二是人們怎樣能夠把組織當作一個節約交易成本的工具來分析或至少是描述？第二個問題是威廉姆森關於制度分析的中心。新制度經濟學的主要代表人物也進行了分析，他們奇怪涉及交易的同類活動為什麼組織形式常常非常的不同，由此他們對合約治理結構及其他形式的組織如何運作的細節特別關注。
相對而言，新制度經濟學家對第一個問題的研究各不相同。一些人試圖通過簡單地擴大新古典微觀經濟模型來回答，如Foley(1970)在標準的完全競爭模型中加入了「交易」活動。這種拓展可以解釋商品的生產者價格與最終消費價格之間的差額和存款利率與貸款利率之間的差額。但這種方法卻忽視了交易成本和決策者的信息狀況之間的聯系，這使交易成本只代表了一組可以簡單地加入標准新古典模型的關系或約束條件。由於在交易成本為正，以及在有限理性的情況下，決策者將處於一種十分不同的狀態，因而信息成為一種有成本的東西，每個人只有有限的能力獲得和加工信息，結果就是每個人對經濟體系所提供的選擇只具有有限的知識，而且個人之間的知識稟賦也極不相同，由此，按照這種新條件定義的總體均衡將完全不同於正統的新古典模型。

㈥ 什麼是交易成本"科斯定理"的含義是什麼

一、什麼事交易成本

交易成本指達成一筆交易所要花費的成本，也指買賣過程中所花費的全部時間和貨幣成本。包括傳播信息、廣告、與市場有關的運輸以及談判、協商、簽約、合約執行的監督等活動所花費的成本。

從另一個角度來說，所謂交易成本就是在一定的社會關系中，人們自願交往、彼此合作達成交易所支付的成本，也即人—人關系成本。它與一般的生產成本（人—自然界關系成本）是對應概念。從本質上說，有人類交往互換活動，就會有交易成本，它是人類社會生活中一個不可分割的組成部分。

二、「科斯定理」的含義

科斯定理，是由羅納德·科斯提出的一種觀點，認為在某些條件下，經濟的外部性或曰非效率可以通過當事人的談判而得到糾正，從而達到社會效益最大化。

其主要內容如下：

1. 在交易費用為零的情況下，不管權利如何進行初始配置，當事人之間的談判都會導致資源配置的帕雷托最優；

2. 在交易費用不為零的情況下，不同的權利配置界定會帶來不同的資源配置；

3. 因為交易費用的存在，不同的權利界定和分配，則會帶來不同效益的資源配置，所以產權制度的設置是優化資源配置的基礎。

科斯定理的精華在於發現了交易費用及其與產權安排的關系，提出了交易費用對制度安排的影響，為人們在經濟生活中作出關於產權安排的決策提供了有效的方法。

希望採納

㈦ 網上股票交易系統成本價演算法

網上 股票交易系統成本價演算法：所有買入成交金額，加上所有買賣的手續費，減去所有賣出成交金額，最後除以剩餘股票數量，就是剩餘股票的成本價。（5000*17.17+6000*15.17）/11000=16.079。

㈧ 演算法交易的中國發展

在中國，對演算法交易的研究起步很晚，深圳國泰安信息技術有限公司在國內演算法交易的推廣上走在前列，已經率先推出了完全自主知識產權的演算法交易系統1.0版，該系統填補了國內演算法交易的空白。
「國泰安演算法交易系統」是採用國際最主流的交易策略進行智能化下單交易的專業投資工具，幫助用戶實現減少市場沖擊、降低交易成本、增加投資收益，實現套利的目的。該系統採用策略主要有「VWAP」、「VP」、「TWAP」、「Schele」、「MOC」、「Sniper」策略。據統計，在目前國際市場上，通常採用的策略主要有6-8種，而採用：「VWAP」、「TWAP」、「VP」三種策略進行交易的成交量約占演算法交易總成交量的60%。同時開發了「MOC」、「Sniper」等高級策略，滿足了目前絕大多數金融機構限價下單的需求。
國泰安演算法交易系統的演算法策略考慮了國內證券交易的實際規則，經過對大量歷史高頻數據的檢驗分析，完全適合國內證券交易市場；同時支持用戶靈活配置策略參數，動態監控演算法執行情況，能夠有效的控制交易風險；而且操作簡單，能夠讓客戶非常方便地體驗到演算法策略帶來的便利和收益。
● 規則優化處理
根據國內證券交易的實際規則，經過對大量歷史高頻數據的檢驗分析，對演算法策略進行修正與完善，使「國泰安演算法交易系統」真正適合國內證券交易市場。
● 靈活策略配置
用戶可根據交易習慣、市場變化，選擇不同演算法，設置參與度、緩急度、交易時點等參數，靈活調整交易策略。
● 完整決策結構
該系統決策結構完整，提供交易前、中、後的交易服務。
交易前：收集歷史交易數據，分析交易時間、價格、數量，制定多種交易策略。
交易中：系統自動執行交易策略；用戶也可實時監控交易，及時處理突發事件，如不滿意交易結果，也可手動停止。
交易後：系統提供詳細的交易報告，供用戶盤後分析，可據此優化演算法策略，增加投資回報。
● 動態交易及風險監控
運用動態圖形監控畫面，用戶可以輕松監控股票組合、個股的交易執行和風險等情況。而且可以設定各種預警指標和預警動作，有效地控制交易風險。
● 操作簡單方便
學習國際經驗化繁為簡，任何用戶都可以通過簡單的操作，直接體驗到演算法策略帶來的便利和收益。

㈨ 有哪些演算法交易策略

演算法交易，也稱為自動交易，黑盒交易，是利用電子平台，輸入涉及演算法的交易指令，以執行預先設定好的交易策略。演算法中包含許多變數，包括時間，價格，交易量，或者在許多情況下，由"機器人"發起指令，而無需人工干預。演算法交易廣泛應用於投資銀行，養老基金，共同基金，以及其他買方機構投資者，以把大額交易分割為許多小額交易來應付市場風險和沖擊。賣方交易員，例如做市商和一些對沖基金，為市場提供流動性，自動生成和執行指令。