量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业20W 关注者，连续2年被腾讯云 社区评选为“年度最佳作者”。
Optiver波动率预测大赛于上个月27号截止提交，比赛终于告一段落，等待着明年1月份的最终比赛结果。Kaggle上，由财大气粗的对冲基金大佬主办的金融交易类预测大赛，总能吸引大量的人气。在过去3个月的比赛中，也诞生了很多优秀的开源代码，各路神仙应用各种模型算法，在竞争激烈的榜单你追我赶。
关于这个比赛，网络上陆陆续续也有很多参赛经验的分享。但为了充分吸收大神们的精髓，公众号还是决定从0到1解读各种不同类型的开源比赛代码，方便小伙伴们学习归纳，并应用到实际研究中去。本系列大概安排内容如下：
- 第一篇：相关概念及数据介绍，简单的EDA分析
- 第二篇：初次尝试，LightGBM模型及特征工程
- 第三篇：首次开源的金牌代码
- 第四篇：独门绝技，TabNet
- 第五篇：登顶在即，图神经网络助力
Optiver官方提供了一个关于本次比赛相关金融概念及数据得介绍文档，作为本系列的第一篇文章，我们以这个文档为参考，对这次得波动率预测比赛做一个介绍。
相关概念
订单簿（Order Book）
订单簿是指股票（或其他资产）交易时按照价格优先的顺序将买卖订单进行排序的订单序列，每个价格水平都有对应的买卖订单的数量（如下图所示），其中bid为买量，ask为卖量。
成交（Trade）
订单簿只是一种成交的倾向或意图，当买卖双方的限价单的价格一致时，该笔订单就可以成交。例如，你想要买20股，当前最低卖价为148，卖量为221。如果你的买单价格也是148，那你这笔订单就可以成交。成交后，订单簿就更新到如下图所示，148价位的卖量还剩201（221-20）。
由此产生了如下成交记录：20股股票A以148价格成交
订单簿与成交数据都是策略研究中非常重要的原始数据，策略研究员可以利用这些数据构建大量的因子或特征，来预测未来股票的价格或波动率。
做市商与市场有效性
假设有一天，股票A的订单簿变成如下图所示，可以发现，当前该股票时缺少流动性的。这时如果你想以148的价格买20股是没法成交的，因为没有对手方。而做市商的主要职责就是为市场提供流动性，他们通常会双边报价（同时报买价及卖价），所以有了做市商的参与，市场会变得更有流动性。
订单簿相关的特征
根据订单簿及成交记录等原始数据，可以构建大量的特征，这些特征对于高频价格的预测非常有帮助，我们列举了一些常用的特征：
bid/ask spread
最优卖价与最优买价之间的差除以最优买价。
Weighted averaged price
基于Order Size的加权平均价（WAP），在本次比赛中也是基于WAP计算已实现波动率（Realized Volatility）作为预测目标。
注意：这里给到的公式用的是BidPrice乘以AskSize，第一次看到这个公式，大部分人会以为写错了，直觉上应该是bidprice*bidsize。作者再原始Notebook的评论区给了个例子：如果买单远大于卖单（bid_size>>ask_size)。那么正常的逻辑是股价应该上涨，WAP价格应该更靠近卖价。具体看以下例子：
假设当前最优买卖价格及订单量如下：
BidPrice1 = 90，BidSize1 = 90，AskPrice1 = 100，AskSize1 = 10 按照以上公式计算WAP =(90*10 100*90)/(90 10) = 99； 如果按照bidprice*bidsize计算WAP = (90*90 100*10)/(90 10) = 91； 逻辑认为99更能反应当前市场状态，因为买单远大于卖单，价格很可能会快速上涨。
当然，也有文献中使用bidprice*bidsize，但作者认为这个定义更合适。
已实现波动率（Realized Volatility）
Optiver是著名的期权做市商，而波动率作为期权定价的重要因素，有效的预测波动率成了本次比赛最首要的目标。本次比赛中，需要参赛者基于每10分钟的历史订单簿及成交数据，预测下一个10分钟的已实现波动率。已实现波动率的定义如下：
其中r是基于前文WAP价格计算的对数收益率。
比赛数据
本次比赛一共提供了以下数据文件：
- book_train/test：训练/测试的订单簿数据
- trade_train/test：训练测试的成交数据
- test.csv：测试集
- train.csv：训练数据集对应的预测目标
- sample_submission：规定了提交的格式
订单簿数据(book_train/test)
订单簿数据有每只股票每个时间的前两档买卖价及对应的量，及该时间点在当前的bucket对应的秒数（seconds_in_bucket)，相关字段说明如下：
- stock_id - 股票ID
- time_id - 时间Bucket的ID
- seconds_in_bucket - 当前Bucket的秒数，从0开始
- bid_price[1/2] - 第一档买价（标准化后）
- ask_price[1/2] - 第一档卖价（标准化后）
- bid_size[1/2] - 第一档买量
- ask_size[1/2] - 第一档卖量
成交数据(trade_train/test）
相关字段说明如下：
- stock_id - 同上
- time_id - 同上
- seconds_in_bucket - 同上
- price - 平均成交价
- size - 成交量
- order_count - 成交的订单量
Target数据（train.csv）
train.csv文件里包含了每个股票每个time_id需要预测的下个时间窗口（下一个10mins）的已实现波动率（下表target字段所示）。
- stock_id - 同上
- time_id - 同上
- target - 对应的下个10mins数据计算的已实现波动率
Target数据（test.csv）
test.csv是测试数据集，包含了stock_id，time_id及row_id，其中row_id是stock_id和time_id的组合，如stock_id为0、time_id为4时，row_id为0-4。row_id是为了与最终需要提交的文件进对应，也就是说在最终需要提高的文件中需要给出每个row_id对应的target，也就是已实现波动率。
最终需要提交的数据格式
EDA：数据初探
读取样例数据
订单簿和成交数据都是parquet格式，可以直接用pandas读取，下面读取train.csv，及stock_id为0的订单簿和成交样例数据。
代码语言：javascript复制train = pd.read_csv("../input/optiver-realized-volatility-prediction/train.csv")
book_example = pd.read_parquet('../input/optiver-realized-volatility-prediction/book_train.parquet/stock_id=0')
trade_example = pd.read_parquet("../input/optiver-realized-volatility-prediction/trade_train.parquet/stock_id=0"统计一共有112个股票：
代码语言：javascript复制print("stock_id:",len(train["stock_id "].unique()))
stock_id : 112买卖价可视化
选取book_example中time_id=5的数据（每个time_id对应1个10min的时间区间）：
代码语言：javascript复制book_test = book_example[book_example["time_id"]==5
可以发现，基本每秒都有记录，对其中bid_price1bid_price2ask_price1ask_price2分别作图，可以发现在这个10分钟内，四个价格整体趋势一致，局部区间会出现不同的价格走势。
代码语言：javascript复制samples = ["bid_price1","bid_price2","ask_price1","ask_price2"]
plt.figure(figsize=(20,5))
for num,a in enumerate(samples):
plt.plot(book_test["seconds_in_bucket"],book_test[a],label=a)
plt.legend(fontsize=12)
同样，选取trade_example中time_id=5的数据（每个time_id对应1个10min的时间区间），相比book数据，trade数据就显得稀疏的多，并不是每秒都有成交：
代码语言：javascript复制trade_test = trade_example[trade_example["time_id"]==5]
trade_test.head(5)
把成交价加入到上图中，下图紫色的粗线是当时真实的成交价格：
代码语言：javascript复制plt.figure(figsize=(20,5))
for num,a in enumerate(samples):
plt.plot(book_test["seconds_in_bucket"],book_test[a],label=a)
plt.plot(trade_test["seconds_in_bucket"],trade_test["price"],label="trade_parquet",lw=10)
plt.legend(fontsize=12)
由以下代码可知：
- 训练数据中每个股票的time_id都是一样的
- 每个股票有3830个time_id，其中time_id最大值32767，也就是说每只股票大概涉及了3年的历史数据
- time_id之间的间隔分布如直方图所示
df_sample0 = train.query("stock_id==0")
df_sample10 = train.query("stock_id==10")
id_is_same = (df_sample10['time_id'] - df_sample0['time_id']).abs().sum()
print("id_is_same : {}".format(id_is_same))
print("max_time_id: {}".format(df_sample0['time_id'].max()))
print("count_time_id: {}".format(df_sample0['time_id'].nunique()))
# 输出
id_is_same : 0.0
max_time_id: 32767
count_time_id: 3830
# time_id之间间隔直方图
df_sample0['time_id'].diff().hist(bins=70)
总结
通过以上分析，我们对比赛有了大概的了解：
1、训练数据给出了112只股票过去32767个10分钟片段抽样出来的3830个10分钟片段的数据；
2、每个10分钟片段对应一个time_id，数据有这10分钟内的订单簿数据（前两档的买卖价和量），及这10分钟内的成交数据；
3、同样给出了每个time_id对应下个10分钟的target（已实现波动率）；
4、需要基于这些数据构建一个预测模型，用于预测某个股票未来10分钟的已实现波动率。
看到这里，不知道各位小伙伴对于模型有没有任何的思考？这其中实际上存在了许多需要解决的问题：
1、每只股票的训练数据是不连续的，至少直觉上，无法采用滚动时间窗口方法进行预测；
2、每个time_id内的book和trade也不是每秒都有数据，而且两者的稀疏程度也不一样。
下一篇，我们将通过一个简单的LightGBM去探索这个问题最直观的解决思路。
参考：
https://www.kaggle.com/jiashenliu/introduction-to-financial-concepts-and-data
https://www.kaggle.com/chumajin/optiver-realized-eda-for-starter-english-version
