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基于对限价指令簿信息的研究对高频金融数据进行建模

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第一章 前言

1.1研究背景

1.2本文的研究目的及创新

1.3 本文的主要结构

第二章 文献综述

2.1 传统市场微观结构

2.2国外限价指令簿相关研究

2.3国内限价指令簿相关研究

2.4 本章小结

第三章 市场微观结构以及限价指令簿信息概述

3.1 市场微观结构

3.2 限价指令簿

3.3 我国A股市场的微观结构

3.4 数据说明

3.5 限价指令簿统计特征

3.6 本章小结

第四章 净买卖压力与日内价格及日内收益的关系

4.1 参数说明

4.2 实证结果

4.3 本章小结

第五章 基于限价指令簿信息对日内价格进行建模

5.1 日内价格的回归分析

5.2 日内收益的回归分析

5.3回归分析—马尔科夫链组合模型

5.4本章小结

第六章 研究总结及展望

6.1研究总结

6.2研究展望

参考文献

附录

致谢

声明

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摘要

本文首先通过研究限价指令簿信息,对市场微观结构作出了较清晰地呈现。随着2007到现在,国内的股票市场也逐步走向成熟,从限价指令簿的描述统计结果发现,不管是交易量还是各档位订单量的数量都存在很大幅度的提升,同时相邻档位报价差异的量级有了较大的改变,在2007年12月时,股票的买卖价差为0.0589954,而2014年10月则仅为0.01011087,买卖价差的大幅缩小说明市场摩擦在减小。
  本文参照Cao,Hansch,and Wang(2009)[1],定义了净买卖压力指标,首先对日内价格进行回归分析,将净买卖压力指标加入到回归分析中,得到新的日内价格,对该新的日内价格进行马尔科夫链性质的验证,在此基础上,用马尔科夫链方法,进行模型预测。最后,通过改变阀值与转移概率步数,比较了预测结果的差异,发现当转移概率步数不变时,提高阀值,大多时候预测的准确率先上升后下降;当阀值固定时,减少转移概率步数,大多时候预测的准确率也呈现先上升后下降的趋势。当转移概率步数为200,阀值为0.8时,预测的准确率最高,达到55.1%。
  实际上,在进行模型预测的过程中已说明了一种高频套利的思路,即设定步数的转移概率大于阀值时则认为日内价格有上升趋势,递交限价卖单,同时递交市价买单。

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