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文檔簡介
1、在金融體系比較完備的西方國家,大多數(shù)證券交易是通過高頻交易來完成的,其交易數(shù)額占總交易量的比重也在逐年增加。高頻交易運(yùn)用智能算法,可以在幾毫秒之內(nèi)完成大量的下單。但高頻交易在迅猛發(fā)展的同時(shí)也在沖擊著市場的穩(wěn)定性,增加了金融資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)暴露,給市場的監(jiān)管帶來很大的難度.尤其是證券市場交易機(jī)制尚不成熟的我國,高頻交易的發(fā)展由于各種負(fù)面的報(bào)道而受到了較大的限制。高頻交易之所以屢次在市場狀況出現(xiàn)異常的時(shí)候成為眾矢之的,其根本原因是高頻交易技術(shù)尚不
2、成熟,由于高頻交易算法需要不斷更新以應(yīng)對瞬息萬變的市場形勢,所以高頻交易算法的改進(jìn)和提升空間仍然較大。
目前高頻交易的投資組合配置算法主要有兩個(gè)方面需要改進(jìn)。其一,高頻交易算法中關(guān)于高頻數(shù)據(jù)的波動(dòng)率估計(jì)沒有充分考慮高頻數(shù)據(jù)的特點(diǎn),導(dǎo)致波動(dòng)率估計(jì)不準(zhǔn)確;其二,用于進(jìn)行高頻交易資產(chǎn)配置的算法本身也存在一定的問題,其人工智能的特點(diǎn)需要不斷改進(jìn)以適應(yīng)金融市場的發(fā)展和演進(jìn)。鑒于此,本文首先建立高頻交易投資組合配置的最優(yōu)化模型,然后綜合考
3、慮高頻數(shù)據(jù)中資產(chǎn)價(jià)格出現(xiàn)的跳躍和市場微觀結(jié)構(gòu)噪聲的干擾,選取合適的估計(jì)方法和取樣頻率對金融產(chǎn)品的高頻波動(dòng)率進(jìn)行較為準(zhǔn)確的估計(jì),然后運(yùn)用目前較為前沿的智能算法——人工蜂群算法(Artificial Bee Colony,ABC)來進(jìn)行高頻交易投資組合的配置,最后根據(jù)人工蜂群算法本身存在的收斂速度慢和存在局部最優(yōu)解的問題,運(yùn)用外推引導(dǎo)原理和引入微調(diào)因子的方法對人工蜂群算法進(jìn)行改進(jìn),并將改進(jìn)前后的人工蜂群算法與傳統(tǒng)的高頻交易資產(chǎn)配置算法進(jìn)行比
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