基于深度学习的配对交易策略

• 作者: 叶映彤 李雅妮 蔡向高 蔡熙腾
• 来源期刊: 科技创新导报
• 学科: 工学
• 关键词: 量化交易 配对交易 深度学习 栈式自动编码器 A股市场
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 创新论坛
• 页码范围: 247-252
• 页数: 6页
• 分类号: TP39
• 字数: 4421字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16660/j.cnki.1674-098X.2017.06.247

摘要

随着我国金融创新的推进,量化交易逐渐在我国证券市场中发芽成长.量化交易领域中传统的配对交易策略,都假设股价之间满足某种特定的关系,因而存在着局限性.运用深度学习技术,可以避免在配对交易中引入前提额外假设,而是将挖掘规律的任务交给计算机来完成.使用栈式自动编码器代替传统方法,挖掘股票价格相关性中蕴含的套利机会,能形成一套新的、有着独立逻辑的交易策略.实验表明,该策略在我国A股市场表现出稳定的盈利能力,在根据近两年A股市场数据的模拟测试中,日胜率为62.9%,信息比率为0.378.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔡向高	中山大学资讯管理学院	7	17	2.0	4.0
2	叶映彤	中山大学资讯管理学院	1	10	1.0	1.0
3	蔡熙腾	中山大学资讯管理学院	1	10	1.0	1.0
4	李雅妮	中山大学资讯管理学院	1	10	1.0	1.0