量化投資,作為近三十年新興的技術(shù)方法,逐漸成為當(dāng)今全球主流的投資方式。同時(shí),伴隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與計(jì)算機(jī)科學(xué)的不斷發(fā)展,金融市場(chǎng)信息量的增長(zhǎng)已遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越人腦可處理的范圍,相比于傳統(tǒng)的投資方法,量化投資的優(yōu)勢(shì)正逐漸顯現(xiàn)。該領(lǐng)域研究創(chuàng)新亟需不同學(xué)科進(jìn)行交叉融合,越來(lái)越多的研究者已經(jīng)開(kāi)始嘗試?yán)糜?jì)算機(jī)智能等相關(guān)技術(shù)結(jié)合金融理論研究來(lái)構(gòu)建量化策略。目前,隨著資產(chǎn)價(jià)格跳偵測(cè)技術(shù)的不斷成熟,市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)中的典型現(xiàn)象不斷被發(fā)掘和印證,如何利用這些典型現(xiàn)象構(gòu)造投資策略大有可為,在這樣的大背景下,本文基于跳偵測(cè)方法與技術(shù),并融合深度學(xué)習(xí),針對(duì)國(guó)內(nèi)股指期貨市場(chǎng),構(gòu)建高頻量化投資策略;回測(cè)結(jié)果表明:該策略無(wú)論從收益情況還是風(fēng)控業(yè)績(jī)來(lái)看均表現(xiàn)出色,由此對(duì)理論研究者和實(shí)務(wù)操作者都有著十分重要的意義。首先,系統(tǒng)地梳理、總結(jié)現(xiàn)有跳躍偵測(cè)相關(guān)理論和方法,其中重點(diǎn)介紹Lee和Mykland提出的無(wú)參數(shù)跳躍偵測(cè)方法,并分析選取該方法的原因。在此基礎(chǔ)上,說(shuō)明現(xiàn)有跳偵測(cè)方法存在的問(wèn)題并提出融合深度技術(shù)的LM跳偵測(cè)方法創(chuàng)新思路。然后,應(yīng)用LM跳偵測(cè)方法,對(duì)滬深300股指期貨1分鐘價(jià)格過(guò)程中的價(jià)格跳躍進(jìn)行監(jiān)測(cè),挖掘出標(biāo)的價(jià)格通常以跳躍... 

【文章來(lái)源】：廣東工業(yè)大學(xué)廣東省

【文章頁(yè)數(shù)】：80 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)示意圖

深度置信網(wǎng)絡(luò)示意圖

技術(shù)路線圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]深度學(xué)習(xí)的金融實(shí)證應(yīng)用:動(dòng)態(tài)、貢獻(xiàn)與展望[J]. 蘇治,盧曼,李德軒.  金融研究. 2017(05)
[2]ML-TEA:一套基于機(jī)器學(xué)習(xí)和技術(shù)分析的量化投資算法[J]. 李斌,林彥,唐聞軒.  系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐. 2017(05)
[3]基于DBN的金融時(shí)序數(shù)據(jù)建模與決策[J]. 曾志平,蕭海東,張新鵬.  計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展. 2017(04)
[4]智能投顧的發(fā)展現(xiàn)狀及監(jiān)管建議[J]. 姜海燕,吳長(zhǎng)鳳.  證券市場(chǎng)導(dǎo)報(bào). 2016(12)
[5]量化投資和高頻交易:風(fēng)險(xiǎn)、挑戰(zhàn)及監(jiān)管[J]. 彭志.  南方金融. 2016(10)
[6]基于棧式自動(dòng)編碼的圖像哈希算法[J]. 張春雨,韓立新,徐守晶.  電子測(cè)量技術(shù). 2016(03)
[7]基于變量選擇和遺傳網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃的期貨高頻交易策略研究[J]. 陳艷,王宣承.  中國(guó)管理科學(xué). 2015(10)
[8]高頻交易的技術(shù)特征、發(fā)展趨勢(shì)及挑戰(zhàn)[J]. 藍(lán)海平.  證券市場(chǎng)導(dǎo)報(bào). 2014(04)
[9]中國(guó)股市跳躍行為與股指期貨定價(jià)表現(xiàn)的實(shí)證分析[J]. 陳強(qiáng),鄭旭,潘志遠(yuǎn).  投資研究. 2013(06)
[10]深度學(xué)習(xí)研究綜述[J]. 孫志軍,薛磊,許陽(yáng)明,王正.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2012(08)

博士論文
[1]一種金融市場(chǎng)預(yù)測(cè)的深度學(xué)習(xí)模型：FEPA模型[D]. 張承釗.電子科技大學(xué) 2016



本文編號(hào)：3247456