عامل عدم السيولة المرجح بطول مسار التقلب عالي التردد
factor.formula
حساب طول مسار تقلب خط كي واحد:
عامل عدم السيولة المرجح بطول مسار التقلب اليومي:
فيما يلي:
- :
يمثل طول مسار تقلب خط الكي رقم j بالتردد خلال اليوم، والذي يمثل تقريبًا سعة تقلب السعر خلال فترة خط الكي. من بينها، يمثل $High_j$ و$Low_j$ و$Close_j$ و$Open_j$ أعلى سعر وأقل سعر وسعر الإغلاق وسعر الافتتاح لخط الكي رقم j على التوالي.
- :
يمثل حجم المعاملات داخل خط الكي رقم j بالتردد خلال اليوم. تعكس هذه القيمة، كوزن، تأثير حجم التداول على عدم السيولة. فكلما زاد حجم المعاملات، قل تأثير عدم السيولة.
- :
يشير إلى عدد مقاطع خط الكي في اليوم الواحد. على سبيل المثال، إذا تم استخدام بيانات خط الكي لمدة 5 دقائق، فإنها تشير إلى عدد خطوط الكي لمدة 5 دقائق في اليوم. يعتمد هذا المعامل على تردد البيانات المحدد خلال اليوم.
- :
يشير إلى معامل الفترة للمتوسط المتحرك اليومي، أي يتم حساب متوسط قيمة عدد الأيام الماضية. يستخدم هذا المعامل لتنعيم التقلبات قصيرة الأجل وجعل العامل أكثر استقرارًا. على سبيل المثال، إذا كانت قيمة d=20، فهذا يعني أخذ متوسط قيمة الـ 20 يوم تداول الماضية.
factor.explanation
يقيس هذا العامل بشكل فعال عدم سيولة الأسهم عن طريق حساب طول مسار تقلبات بيانات الخط الكي ذات التردد العالي الدقيقة وترجيحه بحجم المعاملات. بالمقارنة مع عوامل عدم السيولة التقليدية، فإنه يستخدم معلومات البنية الدقيقة الأغنى الموجودة في البيانات ذات التردد العالي لالتقاط مخاطر السيولة الناجمة عن تكاليف التأثير أثناء تداول الأسهم بشكل أكثر دقة. على وجه التحديد:
-
طول مسار التقلب (مختصر): يعتمد هذا المعامل على الصيغة 2*(الأعلى - الأدنى) - |الإغلاق - الافتتاح|، والتي تلتقط نطاق تقلب الأسعار خلال اليوم بشكل أفضل من (الأعلى-الأدنى) البسيط، وبالتالي يعكس بدقة أكبر طول مسار تقلبات الأسعار ويمكن اعتباره مؤشرًا بديلًا للتقلبات بناءً على البيانات ذات التردد العالي.
-
ترجيح حجم المعاملات: استخدام حجم المعاملات كوزن يمكن أن يتحكم بشكل فعال في تأثير حجم المعاملات على صدمة السيولة. فكلما زاد حجم المعاملات، قلت صدمة عدم السيولة.
-
متوسط السلسلة الزمنية: من خلال حساب المتوسط عبر السلسلة الزمنية، يتم تنعيم العامل، مما يجعله أكثر استقرارًا، ويقلل من الضوضاء، ويعكس بشكل أفضل مخاطر عدم السيولة في الأسهم.
في بيئة البيانات ذات التردد العالي، يمكن لهذا العامل أن يلتقط بشكل أكثر فعالية البنية الدقيقة للسوق ويقدم مقياسًا أكثر دقة لعدم السيولة من الطرق التقليدية، مما يساعد على تحسين فعالية وقدرة التنبؤ لاستراتيجيات التداول الكمي.