中國期貨市場作為發(fā)現(xiàn)價格和規(guī)避風(fēng)險的重要金融工具,對我國的社會主義市場經(jīng)濟體制建設(shè)具有重要意義。近年來,中國期貨市場處于快速發(fā)展時期,成交總量連年大幅增長。在近兩年,中國期貨市場更是逐漸加快了國際化的步伐,逐步在國際市場上發(fā)揮影響力。與此同時,隨著信息技術(shù)和數(shù)據(jù)科學(xué)的高速發(fā)展,投資者越來越重視更精細(xì)化的數(shù)據(jù)。而不同于一些國際市場和我國股票市場所提供的的逐筆訂單數(shù)據(jù),我國期貨市場所提供的最精細(xì)的數(shù)據(jù)是0.25至0.5秒間隔的高頻市場快照數(shù)據(jù)。在逐筆數(shù)據(jù)到快照數(shù)據(jù)的處理過程中,一些信息被丟棄遺失,其中包括交易次數(shù)。這項信息近年來被證明非常具有價值,是很好的市場活躍指標(biāo)。本文聚焦于此,首次提出使用快照數(shù)據(jù)估計過去一段時間的交易次數(shù)的多種方法。具體利用高頻快照數(shù)據(jù),基于訂單流的泊松分布假設(shè),建立了多個估計量。并使用蒙特卡洛方法,根據(jù)假設(shè)生成了模擬訂單流,并發(fā)現(xiàn)估計值能收斂于真實值,驗證了這些方法有效。之后利用了中國A股的逐筆訂單數(shù)據(jù)對方法做進一步檢驗,發(fā)現(xiàn)盡管A股市場的高頻數(shù)據(jù)不完全服從泊松分布假設(shè),但估計量仍與真實值具有高相關(guān)性。進一步的,本文對原始的泊松分布假設(shè)進行了修正,加入了解釋變量并... 

【文章來源】：中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)安徽省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：49 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖２．４??圖２．２到２．４是隨機均勻分布訂單到達(dá)率的模擬結(jié)果

?Ｘ＊Ｃ?Ｘ?Ｘ?Ｘ?Ｋ?＾?ｘ?＊??＾?Ｘ?麻車嫌Ｘ?Ｘ?Ｘ．??？?１０?ｘｍｔｘ?ｍ？‘水?ｘ?％?ｘ?ｘ??Ｊ?ＪＣＸ?ｋ?ＸＸＸＸＪＳＣ?ｍｘｘ?ｋ?萬??ＵＪ?ｘＸＸＭＯＭＭｐｅ?Ｘ；你蝸?Ｘ?Ｘ??ｍｍｍｍｍ＇ｍｍ?＾?ｘ?ｘ?ｘ??ｍｍｍｍｉｍＫｍ?ｊ９ｔ？：?ｘ??Ｑ５??０?０?？?＊?ｘ?Ａｖｇ－Ｐｒｉｃｅ?ｍｅｔｈｏｄ?２??０?１?２?３?４?５?６??Ａｖｅｒａｇｅ?Ｎｕｍｂｅｒ?ｏｆ?Ｔｒａｄｅｓ??圖２．８??根據(jù)這７個交易日的快照數(shù)據(jù)，�。睿剑保玻埃瑢�(yīng)６０秒鐘的時間窗口，計算??三個估計量。??由于數(shù)據(jù)點過多，為了便于展示，隨機從中抽�。担埃岸鄠�互不重疊的樣??本，得到了圖２．６，２．７和２．８。??可以看到，三種估計值和實際值均呈現(xiàn)明顯相關(guān)性。其中第一種估計值看??起來效果最好，而圖２．８中第三種估計值則出現(xiàn)了很明顯的階梯性。這反映了??該方法在真實值較低時可能失效。因為這支股票的平均交易次數(shù)比較低，在這??種情況下，多數(shù)的ｔｉｃｋ里，要么沒有發(fā)生交易，要么所有交易都發(fā)生在同一價??格，所以第三種估計在這種情況下明顯的失效。??實際上，在這７個工作日的完整數(shù)據(jù)中，三種估計值冬，４和】３，與實際值??的相關(guān)性分別為：８７．６％，８３．８％，８３．５°／〇。??同時，我們基于三種估計值對平均每筆交易量進行估計１Ｑ，估計方式是直??接用交易量除以交易次數(shù)估計值。結(jié)果如下圖所示。??１０由于該股票的活躍度不夠穩(wěn)定，七經(jīng)常算出〇值。在計算平均每筆交易量的時候需注意清理數(shù)據(jù)。??１６??

圖２．９???０００５０３，?ｎ＝?

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于高頻交易數(shù)據(jù)的“羊群行為”測度模型[J]. 朱菲菲,唐涯,徐建國,李宏泰.  數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究. 2019(08)
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博士論文
[1]股票市場半知情交易者的行為理論與實證研究[D]. 張馳.天津大學(xué) 2015
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本文編號：3214755