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基于滬膠主連的程序化交易系統(tǒng)開發(fā)與應用

發(fā)布時間:2018-03-16 19:12

  本文選題:程序化交易系統(tǒng) 切入點:系統(tǒng)設計 出處:《長江大學》2017年碩士論文 論文類型:學位論文


【摘要】:隨著國內首只期貨期權(豆粕期權)的推出,金融市場上的衍生產(chǎn)品更加的豐富。當然這種發(fā)展趨勢是為了保護廣大中小投資者的權益,但同時給交易者帶來了巨大挑戰(zhàn)。投資標的繁多使得交易者會錯失很多良機,但是在計算機技術與互聯(lián)網(wǎng)技術迅猛發(fā)展的今天,程序化交易最終成為人們一致的選擇。程序化交易之所以為廣大交易者所接受是因為其自身所具有的系統(tǒng)客觀性,風險分散性所決定的。在進行交易之前編寫好入場規(guī)則,出場規(guī)則,資金管理規(guī)則并交予計算機嚴格執(zhí)行。最大程度上避免了人為主觀性的干預及人工下單不具備的分散風險的劣勢。首先文章從實戰(zhàn)出發(fā),基于上海期貨交易所的品種滬膠主連,對商品交易過程中的持倉量,成交量與價格波動的關系做VEC模型,對價格做方差分解,從長期來看持倉量和成交量對于價格解釋的貢獻水平在0.05%和0.06%左右。由此,在進行程序化交易系統(tǒng)信號觸發(fā)設置時,除了要考察歷史價格的變動外,還要考察持倉量和成交量對于價格波動的影響。其次基于概率神經(jīng)網(wǎng)絡,數(shù)量化各種交易形態(tài),將其分為9種主要交易形態(tài),利用PNN網(wǎng)絡進行分類識別,判斷趨勢的重合率為多少。試驗數(shù)據(jù)結果顯示分類結果良好,識別準確度達到91.67%,好于預期。利用MATLAB試驗結果做出程序化交易系統(tǒng)趨勢信號指標TI,并根據(jù)趨勢指標進行程序化的交易信號優(yōu)化與決策。最后介紹了程序化交易系統(tǒng)的開發(fā)與設計步驟,并且在實踐當中檢驗程序化交易系統(tǒng)的實戰(zhàn)性,給出了測試數(shù)據(jù)的報告,并對測試報告進行系統(tǒng)的分析與解讀。
[Abstract]:With the introduction of the first futures option (soybean meal option) in China, the derivative products in the financial market have become more abundant. Of course, this trend of development is aimed at protecting the rights and interests of the majority of small and medium-sized investors. But at the same time, it brings great challenges to traders. A lot of investments make traders miss many opportunities, but today, with the rapid development of computer technology and Internet technology, Procedural trading eventually becomes a unanimous choice. Procedural trading is accepted by traders because of its systemic objectivity and dispersion of risks. The rules of entry and management of funds are strictly enforced by the computer. To the greatest extent, it avoids the disadvantages of artificial subjective intervention and the decentralized risk that the orders do not have. First, the article starts from the actual combat. Based on the variety of Shanghai Futures Exchange, the VEC model is used to analyze the relationship between the position, the volume and the price fluctuation, and the variance of the price is decomposed. In the long run, the contribution of position and trading volume to price interpretation is about 0.05% and 0.06%. Secondly, based on probabilistic neural network, quantification of various trading patterns, it is divided into 9 main trading patterns, using PNN network to classify and identify. The results of the test show that the classification results are good. The recognition accuracy is 91.67, which is better than expected. The trend signal index tii of programmed trading system is made by using the result of MATLAB test, and the program transaction signal optimization and decision is made according to the trend index. Finally, the programmed trading system is introduced. The steps of development and design, In practice, the paper tests the effectiveness of the program trading system, gives the report of the test data, and analyzes and interprets the test report systematically.
【學位授予單位】:長江大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2017
【分類號】:O212.1

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本文編號:1621272

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