量化交易策略时间平均和价格

TWAP(Time Weighted Average Price)算法是一种传统的量化交易策略，其设计目的是通过时间加权平均价格来降低对市场的影响并获得较低的平均成交价格，从而减少交易成本。

1. 随机序列求平均数的方差减少

众所周知，随机序列求平均数可能会导致方差减少，即缩小其与平均值的偏差范围。因此，可以假设在简单模型所描述的平均化过程中，具备一定的平滑性。

2. 指令驱动市场中的成交原则

在指令驱动市场中，交易者向经纪人发布不同的交易指令，交易系统会根据预设的规则撮合交易指令直至完成交易。其中，价格优先是指令驱动的成交原则之一。

3. alpha策略和择时策略

虽然波特的思想是可行的，但在时间维度上的信号与股票截面维度上的信号有所不同。同时，alpha策略相当于将多天的事件压缩到一天发生，因此可以实现较高的夏普率；而择时策略只针对当天的事件进行交易。

4. 经典期货量化交易策略

双均线策略是简单移动平均线策略的加强版，通过过滤高频扰动保留有用的低频趋势。这是一种经典的期货量化交易策略之一。

5. 执行缺口和交易成本

在理想的交易中，投资者可以按照决策时的基准价格快速完成证券交易，而不存在交易成本。执行缺口可以量化交易过程中的所有成本。

6. 波动率预测中的问题

在波动率预测中，资产价格的大幅变动会在一段时间后突然消失，使得对波动率的预测存在较大的偏差。

7. 计量基础在量化交易中的重要性

量化交易策略需要具备一定的计量基础，因为大部分策略都是在与时间序列数据进行分析和建模。

8. 时间间隔的选择与噪声去除

一般情况下，将时间间隔设置为5分钟较为稳妥。同时，还有一系列方法可用于去除微观结构噪声。

9. 量化投资的原理和特点

量化投资与主观投资相对，主要是通过应用数学和统计方法对市场进行建模和分析，并基于模型生成交易策略，从而实现风险控制和增加回报的目标。

量化交易策略中的TWAP算法可以通过时间加权平均价格来降低交易对市场的影响，并实现较低的平均成交价格，从而降低交易成本。此外，计量基础、成交原则、波动率预测等也是量化交易中的重要考点和问题。通过合理选择时间间隔、去除噪声以及应用量化投资原理，能够实现更加有效的量化交易策略。