高頻交易的投資組合配置——基于人工蜂群算法的改進(jìn).pdf

1、在金融體系比較完備的西方國(guó)家，大多數(shù)證券交易是通過(guò)高頻交易來(lái)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(chǎng)的穩(wěn)定性，增加了金融資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)暴露，給市場(chǎng)的監(jiān)管帶來(lái)很大的難度.尤其是證券市場(chǎng)交易機(jī)制尚不成熟的我國(guó)，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(chǎng)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(duì)瞬息萬(wàn)變的市場(chǎng)形勢(shì)，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(méi)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(wèn)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(chǎng)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(chǎng)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(duì)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(lái)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(wèn)題，運(yùn)用外推引導(dǎo)原理和引入微調(diào)因子的方法對(duì)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