带工业约束和交易费用的离散投资组合最优化

该文研究带有工业约束和凹的交易费函数的离散单因素投资组合模型.与传统的投资组合模型不同的是,该模型中投资组合的决策变量是交易手数(整数),其最优化模型是一个非线性整数规划问题.为此提出了一个基于拉格朗日松弛和连续松弛的混合分枝定界算法,而且分别采用股票市场的真实数据和随机产生的数据来测试该算法的有效性.     

基于瞬时交易量及收益率动态调整的交易量加权平均价格策略

在总结交易量加权平均价格（VWAP）算法特点的基础上,提出了一种新的VWAP-VAP算法策略.日内交易份额被分解为市场份额和特殊份额两部分,而特殊份额通过日内实时交易量及收益率变动使用VAR模型进行动态调整.实证结果表明,该VWAP_VAR策略的表现明显优于经典VWAP策略和VWAP_ARMA策略,减小了对于市场VWAP的跟踪误差,降低了VWAP指令的执行风险.
     

基于人工蜂群算法的高频交易策略组合配置研究

针对高频交易的发展以及目前国内关于高频交易策略组合配置问题的研究不足,文章以投资组合相关理论为基础,构建高频交易策略组合配置模型.该模型定义了衡量策略收益波动的"Jump"变量,同时设计了包含此变量的协方差估计方法,进而极大地减少了传统投资组合理论下协方差的计算量.最后,应用人工蜂群算法对模型进行了实证研究.结果表明,与传统的高频交易策略配置方法相比,文章所提出的配置方法具有较好的效果.     

Dual-Thrust策略在股票量化交易中的实现与应用

近年来中国的金融市场发展迅速,借助国外市场的量化投资发展经验,我国的量化投资基金也大量涌现,与其他一致但其中大部分主要投资于期货市场,主要由于传统的量化交易策略大多不适应国内股票市场的特点。本文基于量化交易中的Dual-Thrust策略,实现了一个做多版本的改进策略,并基于中国股票市场历史数据进行了回测验证,实验结果表明该择时策略在中国A股交易中具有一定的盈利能力,对后续其他量化交易策略的开发具有一定的指导作用。     

动态环境下几个改进微粒群算法的性能比较

微粒群算法是一种模拟动物群体行为的随机优化算法,而且已经提出了许多改进策略,然而,受各种不确定因素的干扰,现实世界中很少有系统是静态的,因此动态优化问题的研究更具有实际的工程意义。为此,在动态环境下,用最近提出的两个改进微粒群算法同标准微粒群算法以及其他两个高性能的改进微粒群算法进行性能比较和分析。通过比较,本文得出在不同的动态环境下,不同的算法表现出了相异的特点。     

基于数据库划分的高效关联规则挖掘算法研究

在现有的关联规则改进算法的基础上,深入分析了经典算法的内涵,提出了不产生候选二项集的改进算法,而且减少了扫描数据库的大小.与Apriori算法相比,在较大型的交易数据库中,效率明显提高.     

一种基于部分可观察马尔可夫决策过程的股票交易策略

近年来涌现了许多把深度强化学习应用到股票交易策略的研究。深度强化学习通常依赖于马尔可夫决策过程建模，但是股票市场中交易策略的制定需要考虑历史交易数据中包含的信息。因此，本文通过部分可观察马尔可夫决策过程对股票市场建模，并采用长短期记忆网络和优势演员评论家算法来构建股票交易策略。通过在道琼斯工业平均指数成份股数据集上进行实验，实验结果表明本文所设计的股票交易策略构建方法可以挖掘隐藏在历史数据中的有效信息，获得稳定且有效的交易策略。     

网络交易模式下交易诚信风险的博弈模型

采用博弈论的方法分析了不完全信息动态条件下交易者诚信行为选择策略,提出提高交易方交易几率及交易信息透明度来避减网络交易诚信风险的对策,为政府在电子商务诚信体系建设与管理方面提供借鉴。     

改进的差分演化算法及其在动态规则中的应用研究

在对传统差分演化算法深入研究的基础上,提出了一种改进的差分演化算法,并成功地把它应用于动态规则问题中.改进后的算法融合了对称算法、锦标赛策略、凸变异和二次变异等思想.实验证明,改进后的算法在最优解的稳定性、收敛速度和求解精度方面表现出了较好的性能.     

基于IDNPSO-BP神经网络的股票市场指数预测

针对动态邻居粒子群算法的局限性,引入新的动态邻居拓扑结构,动态调整粒子群算法参数设置,提出改进的动态邻居粒子群算法(IDNPSO).为了提高BP神经网络模型的预测准确性,提出一种基于改进动态邻居粒子群算法的BP神经网络模型(IDNPSO-BP神经网络).利用IDNPSO-BP神经网络和GA-BP神经网络对上证指数、深证指数进行预测,结果表明IDNPSO-BP神经网络的预测误差优于GA-BP神经网络,具有股票市场指数预测能力.     

香港恒生指数的波动性分析

利用粗粒化方法建立了香港股票市场的恒生指数和交易量之间关系的复杂网络模型,得到了该网络的一些重要拓扑特性,它们揭示了香港股票市场恒生指数和交易量联合波动的变化规律.通过计算网络的介数指标(BC)和反比参与率,找到网络的重要性节点,这些节点表示的波动模式在股票市场上控制和传递信息方面发挥重要的作用,对我们理解股票市场恒生指数和交易量的联合变化具有重要意义.最后将网络模型与随机网络进行比较,说明香港股票市场的恒生指数和交易量的联合变化具有统计稳定性.     

中国股票市场信息传递效率实证分析

通过对交易时间在交易时间效应及周日效应的分析,对中国股票市场信息传递效率的问题展开实证研究,对上海、深圳股票市场自１９９０年底开市至１９９８年底以来综合指数的分析表明：上海股票市场非交易时间的收益率显著高于交易时间的收益率,上海股市与深圳股市存在显著的周日效益,周五开盘到收盘的收益率Ｒｏｃ明显高于一周中的其他交易日。     

中国股市知情交易概率的测定

根据知情交易者和未知情交易者行为,构建了交易者序贯交易过程.据此,建立单纯利用股票交易数据,在指 令驱动系统下中国股市知情交易概率测定模型.     

股指期货对股票市场正反馈交易的影响——基于中国A股市场的计量检验

利用非对称GARCH模型和正反馈交易模型，对中国A股市场的正反馈交易进行了计量检验.结果表明:股指期货推出后，股票现货市场的正反馈交易减弱，但正反馈交易减弱的原因并不在于市场信息效率的提升，而是由于正反馈交易由股票现货市场转移至股指期货市场.股指期货对股票市场的正反馈交易主要起到的是分流而非抑制作用，这一结论不同于以往对股指期货作用的乐观评价.计量检验同时发现:投资者风险厌恶程度与正反馈交易强度负相关.正反馈交易具有显著的风险寻求偏好，因此，对股指期货的交易限制，虽然可以短期降低正反馈交易的风险联动，但无法改变正反馈交易的风险偏好.所以，相关的制度安排应重点关注市场效率的提升而非波动抑制.     

基于非对称效应ACD模型和分时VWAP算法对A股市场算法交易的量化分析研究

目前算法交易在国际证券市场上已经成为最重要的交易方式之一,我国A股市场的算法交易尚处于起步阶段,但考虑到A股市场目前的实际情况和股指期货的推出,对于算法交易的需求日趋明显.基于此利用高频数据处理方法提出了一种适合A股市场交易规则的交易算法,首先提出一种考虑非对称效应的ACD模型来选择交易时点,然后利用一种分时的VWAP算法来决定委托量,最后利用股票价格波动预测来修正交易量和委托价格.基于A股股票的实证研究表明这种交易策略不但能获得高于市场均价的价格,同时也优于常规的算法交易算法.     

最优执行与信息价值

信息是影响金融市场运行的重要因素之一,为了更好地理解信息对交易行为的作用,该文把信息引入到最优执行分析当中,使用逆向动态规划的方法求解模型,给出了执行成本以及最优交易策略,并分析了最优交易策略以及不同参数对执行成本的影响。在一定条件下,当期股票价格上升时参与者反而会买入更多股票。执行成本随着信息影响系数(信息的自相关系数)γ(α)的增加而增加,当γ、α较小时,由最优执行节约的成本更多;而当γ、α较大时,由信息节约的成本更多。给定永久性价格影响系数λ较小时,随着收敛速度ρ的增加,执行成本节约的变化趋势是先增加、后减少,呈现倒"U"型。结论显示最优交易策略能够降低执行成本,而信息能够明显地降低执行成本。     

Heterogeneous Beliefs, Trading Volume, and Seemingly Emotional Stock Market Behavior

Various information types and rational learning methods have shown that heterogeneous belief changes in a rational expectation model can explain many empirical findings in stock markets, such as mo-mentum, contrarians, and technical trading. The methods have also shown that momentum and price movements can coexist in an asset market with only rational agents. The purpose of this paper is to provide a rational economic theory to explain these phenomena. Results of a dynamic programming model with het-erogeneous beliefs show that the dynamic interactions between information diffusion and belief changes create continuation and reversals. The duration and magnitude of momentum and price movements are as-sociated with trading volume. Therefore, rational investors should incorporate price and volume information in their trading decisions.     

年度盈余预告与内幕交易相关性研究

国内外研究已经证实内幕交易在股票市场是普遍存在的。由于盈余预告信息披露内容更加自由,在其披露前后是否存在内幕交易是本文的研究核心。本文通过对2006年-2009年发布年度盈余预告信息的上市公司其年度盈余预告类型与信息发布之前内部人持股变化之间的相关性进行实证分析,发现其年度盈余预告类型与信息发布之前内部人持股变化方向是显著正相关的。这表明我国股票市场基于年度盈余预告信息发布存在明显的内幕交易。     

交易量与股价波动性动态关系的研究

交易量与股价变化的关系是金融市场研究的重要课题之一.VGARCH模型是在传统的GARCH模型中加入交易量得到的衍生模型.通过对上证指数波动性预测的实证分析得出:VGARCH模型能更准确地预测股票指数的波动性.进一步指出,相比于交易量,其波动率能更好地度量每日信息到达量.     

河北省批发市场发展的战略选择

本文在分析批发市场发展战略选择五大原则的基础上,提出批发市场有静态和动态两种分类方法。河北省根据自身优势,应选择由交易中心向产地中心转化的批发市场发展战略。