市場的機構(gòu)投資者經(jīng)常需要清倉手中持有的大額資產(chǎn),因此清倉的交易策略成為了關(guān)心的問題.以工商銀行的股票為例,給出適用于計算機執(zhí)行的自動化清倉策略.首先將高頻的工商銀行股票歷史數(shù)據(jù)在每個交易日分別劃分出48個交易期,將問題簡化為處理每個交易日交易期的數(shù)據(jù).在此基礎(chǔ)上,綜合考慮用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬預(yù)測清倉時股票價格隨時間下降的風(fēng)險和用信息流理論模型衡量的價格沖擊和交易時刻,并通過優(yōu)化模型得到清倉持續(xù)的交易日天數(shù).此后,再制定出每個交易日的具體自動化交易策略.在制定日內(nèi)交易策略時,首先用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對交易時刻做出預(yù)測,然后綜合考慮使用VWAP預(yù)測出的交易量和通過Kalman濾波方法修正過的期權(quán)定價公式預(yù)測出的各時刻股票的初始價格,最終給出詳細的交易策略及交易的成本.
【部分圖文】：

為了驗證建模方法的合理性, 基于前166天(1月3日至9月24日)的數(shù)據(jù)給出第167天(9月25日)的預(yù)測, 并用預(yù)測結(jié)果與真實數(shù)據(jù)進行比對. 各部分的比對情況見圖1.對比分析發(fā)現(xiàn), 歷史真實數(shù)據(jù)與制定策略下的交易時刻與價格情況大致吻合, 說明此策略具有一定的合理性, 即依此策略售股的投資者可期望得到最大的現(xiàn)金收益.
【相似文獻】

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本文編號：2886203