【免费】Unknown-Unknown-聚类高频择时算法交易策略1资源-CSDN文库

需积分: 0 190 浏览量 2022-08-04 15:55:49 上传评论收藏 1MB PDF 举报

资源推荐

资源详情

资源评论

请阅读最后一页评级说明和重要声明

金

融

工

程

证券研究报告

分析师

刘华峰

021-38565743

liuhf@xyzq.com.cn

SAC：S0190511070003

报告关键点

相关报告

聚类高频择时算法交易策略

2011

年

月

日

投资要点

 算法交易是指事先设计好交易策略，然后将其编制成计算机程序，利用

计算机程序的算法来决定交易下单的时机、价格和数量等。相比于手动

订单执行而言，算法交易在管理市场冲击成本、机会成本和风险等方面

具有一系列的优势

。而不管手动订单执行还是算法交易，如何选择下单

时机，将交易成本控制在市场平均水平之下，都是交易环节不得不关注

的。

 我们通过对股票高频交易历史时段进行聚类，找出价、量形态存在相似

性的时段，研究其概率分布及后续胜率后发现，根据相似时段的上涨概

率进行交易决策，胜率在 60%左右。

 从样本测试结果来看，根据概率分布调整交易量

的分配，不管是大盘股、

中盘股、小盘股，也不管是买入择时还是卖出择时，从择时效果看都是

成功的，相对基准可获得-2BP~53BP 的日内择时收益，且择时收益较为

稳定，正择时收益比例占 80%以上。从选取样本的择时收益看，小盘股

高于中盘股，中盘股高于大盘股。

 高频择时算法交易策略可用于以下两方面：1、算法交易：通过算法交

易系统直接完成下单操作；2、手动订单执行：通过高频择时随时监测

市场动向，获得交易信号，供交易员下单操作时参考。

请阅读最后一页评级说明和重要声明

一、策略思想 ............................................................................................................ - 3 -

（一）聚类分析 .................................................................................................... - 3 -

（二）概率计算 .................................................................................................... - 4 -

（三）获得交易信号 ............................................................................................ - 4 -

（四）交易操作 .................................................................................................... - 4 -

二、策略验证 ............................................................................................................ - 5 -

三、交易模拟 ............................................................................................................ - 5 -

（一）买入择时 .................................................................................................... - 5 -

（二）卖出择时 .................................................................................................... - 9 -

四、报告结论 .......................................................................................................... - 10 -

五、技术实现 .......................................................................................................... - 10 -

表 1、中国石化测试结果 ......................................................................................... - 5 -

表 2、择时收益（中国石化，买入择时） ............................................................. - 5 -

表 3、择时收益（大同煤业，买入择时） ............................................................. - 7 -

表 4、择时收益（威孚高科，买入择时） ............................................................. - 8 -

表 5、择时收益（中国石化，卖出择时） ............................................................. - 9 -

图 1、时间加权分配（2011 年 9 月 23 日，中国石化，买入择时） ................... - 4 -

图 2、模拟交易量分布（2011 年 9 月 13 日，中国石化，买入择时） ............... - 6 -

图 3、模拟交易量分布（2011 年 9 月 14 日，中国石化，买入择时） ............... - 6 -

图 4、模拟交易量分布（2011 年 9 月 15 日，中国石化，买入择时） ............... - 6 -

图 5、模拟交易量分布（2011 年 9 月 23 日，中国石化，买入择时）

............... - 7 -

图 6、模拟交易量分布（2011 年 9 月 8 日，大同煤业，买入择时） ................. - 8 -

图 7、模拟交易量分布（2011 年 9 月 20 日，大同煤业，买入择时） ............... - 8 -

图 8、模拟交易量分布（2011 年 9 月 6 日，威孚高科，买入择时） ................. - 9 -

图 9、模拟交易量分布（2011 年 9 月 20 日，中国石化，卖出择时） ............. - 10 -

图 10、程序化交易结构图 ..................................................................................... - 11 -

请阅读最后一页评级说明和重要声明

算法交易是指事先设计好交易策略，然后将其编制成计算机程序，利用计算

机程序的算法来决定交易下单的时机、价格和数量等。相比于手动订单执行而言，

算法交易在管理市场冲击成本、机会成本和风险等方面具有一系列的优势。

而不管手动订单执行还是算法交易，如何选择下单时机，将交易成本控制在

市场平均水平之下，都是交易环节不得不关注的。我们通过对股票高频交易历史

时段进行聚类，找出价、量形态存在相似性的时段，研究其概率分布及后续胜率

发现择时效果显著。

高频择时算法交易策略可用于以下两方面：1、算法交易：通过算法交易系统

直接完成下单操作；2、手动订单执行：通过高频择时随时监测市场动向，获得交

易信号，供交易员下单操作时参考。

一、策略思想

当前投资者的投资操作行为或多或少地能为未来一定时期的市场走势提供参

考，而最直接反映投资者当前操作的主要是价、量指标，我们假定历史价、量指

标与之后一段时期走势之间的对应关系在未来依然成立，因此我们通过分析历史

数据来预测未来。

历史市场形态多种多样，依靠人脑无法在短时间内立刻做出准确的判断，从

而不错失交易良机，因此我们借助聚类来完成，将历史不同价、量形态的时段通

过聚类分析自动分类，判别当前要操作的这一分钟处于历史何种分类中，所在分

类的后续走势如何，依此判断当前操作该如何进行，具体步骤如下：

在聚类分析中，动态聚类法是较普遍采用的方法，在数据点分类过程中按照

某种准则动态调整数据点类型归属。

（一）聚类分析

通过聚类，将股票高频交易的时间根据指标分成存在差异的几类，每天对历史

一段时期内的高频交易时间点按照指标进行快速聚类，对时间点价、量形态的相

似性进行分类，找出与当前时间点对应的历史时点组合。

分析过程所使用的相关参数如下：

1）每天的交易时间段：本报告只选取了 9:41-14:30 的交易时间段，前 10 分

钟用来做判断，最后的半个小时用以满足特别处理需求；

2）聚类的时间段：以 5 个交易日做历史数据的时间段；

3）聚类指标的时间段：以 10 分钟价、量指标做聚类；

4）聚类指标：涨幅、委比（1 档）、委比（5 档）。

剩余12页未读，继续阅读

评论收藏

内容反馈

阿汝娜老师

粉丝: 22
资源: 309

Unknown - Unknown - 聚类高频择时算法交易策略1

最新资源

Unknown - Unknown - 聚类高频择时算法交易策略1

金融工程聚类高频择时算法交易策略

Unknown - Unknown - 传统算法交易策略中的相关参数研究1

人工智能-项目实践-聚类-使用numpy实现的聚类算法（包括时空聚类算法）.zip

聚类--基于密度的聚类算法1

K-MEANS(K均值聚类算法,C均值算法)

K-means聚类算法初始聚类中心确定 matlab实现

DP-means k - means聚类算法的比较

K-means算法是硬聚类算法

论文研究-一种基于旋转最小-最大超盒的聚类算法.pdf

论文研究-基于k-means聚类算法的研究 .pdf

论文研究-结合双粒子群和K-means的混合文本聚类算法.pdf

大数据-算法-半监督聚类与分类算法研究.pdf

k - means聚类分析算法

论文研究- 基于半监督K-means的主动学习聚类算法 .pdf

k-means（k均值聚类算法）

论文研究-基于Hadoop分布式改进聚类协同过滤推荐算法研究.pdf

Geneticalg-orithmclusteringtechniqe.rar_聚类 遗传算法_聚类算法_聚类算法对比_遗传算法

K-Means文本聚类python实现

BurpLoaderKeygen.jar.zip

最新版ISO/IEC 27001:2022、ISO 27002:2022中英文合集

Goby红队版-win-x64-2.4.7版本

Chrome Header Editor 插件

ISO SAE 21434-2021 中文版.pdf

OpenVAS GVM 中文翻译补丁

安全认证cisp教材全套

STM32F103C8T6核心板-电路原理图1.PDF

最新资源

Geneticalg-orithmclusteringtechniqe.rar_聚类遗传算法_聚类算法_聚类算法对比_遗传算法