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.     

基于深度学习算法的高频交易策略及其盈利能力

深度学习算法作为机器学习中的一种重要算法,在图像处理、语音识别、机器翻译等领域已成功应用.将深度学习算法应用于高频交易中,选取卷积神经网络和LSTM神经网络分别构建涨跌分类模型,在此基础上提出高频交易策略,并以沥青期货主力合约为例进行回测检验,实证分析策略优良性.通过与人工神经网络高频交易策略的比较,回测检验结果表明基于卷积神经网络和LSTM神经网络的高频交易策略的盈利能力较强,泛化能力较好,两种策略的胜率和期望收益虽有所差异,但均比人工神经网络高频交易策略高.     

自回归条件持续期(ACD)模型的统计特性分析

从一簇新的关于超高频的金融时间序列模型ACD模型的统计特性入手,基于高频交易的模型的样本来探讨平稳过程的ACD模型的一些相关性质.这簇模型能为金融市场提供信息和依据.     

基于MACD的平稳技术指标在高频交易中的应用

近几年来,高频交易在全球金融市场迅速发展,引起了金融行业的广泛关注.高频交易的"高频"特征,导致其交易无法通过人为手动进行操作,只能借助计算机程序化交易系统实现.因此,构建合理的高频交易策略模型是十分必要的.MACD(Moving Average Convergenceand Divergence)是一种判断股票、期货、外汇买卖时机和进场点、跟踪价格运行趋势的常用分析工具.基于MACD指标构造出适用于高频交易策略建模的平稳性指标,并在对数增量平稳的假设下验证了新指标的平稳性.最后,通过实际应用创建交易策略来验证它的有效性和获利性,提出一种在高频交易中新的交易思想.     

阻塞管理中交易调整模型的统一描述及其对比分析

交易调整模型的合理构建是采用交易计划调整的阻塞消除方法实现的关键.在现有交易调整模型的基础上,提出了阻塞管理中交易调整模型的统一描述.它可以包括Pool交易模式、双边/多边交易模式及Pool 双边/多边交易模式下现有的各种交易调整模型,而且通过模型中相应参数的不同选取,可构建出新的交易调整模型,为阻塞消除方法的分析和研究提供了一个全面的模型框架.基于该模型框架,给出了比较交易调整模型的3个性能评价指标,即市场收益、市场操纵行为对市场收益的影响和市场参与者的自由选择程度.通过对现有交易调整模型的分析和评价,显示出Pool 双边/多边交易模式下的交易调整模型的性能总体上优于只有Pool交易或者双边交易模式下的交易调整模型.     

IF1407合约的长记忆回归模型与投资策略研究?

在高频交易中,金融资产价格变化的时间持续期是交易者关注的重点.在以往的文献中,人们一般是用ARFIMA(p,d,q)模型或者ACD模型研究时间持续期.然而,我们在分析股指期货的高频数据时发现,时间持续期不仅与其自身滞后期相关,还与这期间内没有发生价格变化的交易次数和价格变化的具体值有关.因此,本文将ARFIMA(0,d,0)模型与回归模型结合起来,提出了时间持续期与其他因素存在线性关系的新模型,并且时间持续期还具有长记忆特征.我们试图用此模型研究高频交易中价格变化的时间持续期、持续期内没有发生价格变化的交易次数以及价格变化的具体值三者之间的关系.模拟结果表明我们提出的profile-最小二乘法能够较好地估计新模型中的参数.实证部分用我国沪深300股指期货的高频交易数据来说明新模型的应用价值.     

基于深度强化学习的高频交易优化算法

为解决高频交易的高额交易费用问题,该文提出了一种融合长短期记忆(LSTM)网络细胞结构的深度确定性策略梯度交易算法。该算法利用细胞结构对当前信息和历史特征进行环境特征提取和保存,用于指导交易决策。通过深度确定性策略梯度算法实现在线自动交易,并考虑了交易费率和收盘价格对奖励函数的影响。在上证50指数基金的分钟级数据上进行实验,结果表明,该算法能有效捕获稍纵即逝的交易机会,是一种低风险高收益的稳健型投资策略;LSTM细胞结构和所设的奖励函数能大幅减少交易次数,不仅增加了算法对交易费率的包容性,还提升了收益的稳定性。     

基于Monte Carlo法的售电公司交易策略研究

以福建省内的售电公司为研究对象,建立了基于Monte Carlo法的售电公司交易策略分析模型,量化分析不同交易策略对售电公司收益的影响,进而确认收益最大的交易方案.首先,对零售用户的电量分布进行分析,拟合确定概率密度函数.在此基础上,建立售电公司收益模型,采用Monte Carlo法生成零售用户电量样本空间和交易电量空...     

连续交易制度下的股市操纵模型

在不对称信息的金融市场模型里，价格反映了交易者持有的私有信息，知情交易者为了获取高额收益会操纵市场价格信息。本文通过连续交易制度下的竞价模型证明了只要在私人信息披露之前交易的周期数足够大，则均衡一定存在，且只存在全部知情交易者都执行操纵策略的均衡，即在有知情交易者执行非操纵策略时不存在均衡。     

非对称信息下私人信息的揭示博弈分析

由于私人信息的存在,知情交易者利用信息优势将荻取超额收益,而且可以决定是否在下一期才利用私人信息以期获取更高的超额收益,但也面临着丧失信息优势的可能性.在策略性市场博弈的框架内,得到了不同的交易策略下知情交易者利用私人信息所必须满足的条件及利用的最佳时机.