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摘要:
市场的机构投资者经常需要清仓手中持有的大额资产,因此清仓的交易策略成为了关心的问题.以工商银行的股票为例,给出适用于计算机执行的自动化清仓策略.首先将高频的工商银行股票历史数据在每个交易日分别划分出48个交易期,将问题简化为处理每个交易日交易期的数据.在此基础上,综合考虑用神经网络模拟预测清仓时股票价格随时间下降的风险和用信息流理论模型衡量的价格冲击和交易时刻,并通过优化模型得到清仓持续的交易日天数.此后,再制定出每个交易日的具体自动化交易策略.在制定日内交易策略时,首先用神经网络对交易时刻做出预测,然后综合考虑使用VWAP预测出的交易量和通过Kalman滤波方法修正过的期权定价公式预测出的各时刻股票的初始价格,最终给出详细的交易策略及交易的成本.
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文献信息
篇名 大额资产清仓的自动化交易策略
来源期刊 经济数学 学科 数学
关键词 应用数学 程序化交易 BP神经网络 VWAP Kalman滤波
年,卷(期) 2020,(3) 所属期刊栏目 金融数学与金融工程
研究方向 页码范围 116-124
页数 9页 分类号 O29|F224|F832.5
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李泽翔 3 0 0.0 0.0
2 王颖喆 23 97 4.0 9.0
3 王芷若 1 0 0.0 0.0
4 舒选林 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
应用数学
程序化交易
BP神经网络
VWAP
Kalman滤波
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
经济数学
季刊
1007-1660
43-1118/O1
16开
湖南省长沙市岳麓山湖南大学期刊社
42-364
1984
chi
出版文献量(篇)
1569
总下载数(次)
11
总被引数(次)
8356
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