金融高頻交易數(shù)據(jù)的TDF建模及軟件實現(xiàn).pdf

1、隨著金融市場的日益發(fā)達和現(xiàn)代信息通訊網(wǎng)絡(luò)的不斷普及，市場信息的傳播模式與金融交易的技術(shù)手段已經(jīng)發(fā)生了深刻的變化。金融市場變化的反應(yīng)速度已明顯加快，高頻交易特征日益顯著。
　　高頻交易數(shù)據(jù)在很大程度上受到情景沖擊和人們非理性的情緒行為影響，存在著較大的微結(jié)構(gòu)噪聲干擾并具有高階非平穩(wěn)性，傳統(tǒng)的統(tǒng)計學(xué)分析建模方法與數(shù)理決策模型在實際應(yīng)用中存在著嚴重的局限性，必須深入探索適合于上述交易特征的建模分析新方法，才能更好地為金融市場的管理和實際

2、交易策略的設(shè)計提供具有應(yīng)用價值的指導(dǎo)。
　　本文首先對金融高頻交易的研究現(xiàn)狀及相關(guān)成果作了系統(tǒng)性分析與歸納，針對上述交易數(shù)據(jù)的特征從理論模型、數(shù)據(jù)模型和外部市場預(yù)測分析角度提出了基于TDF(Theory-Data-Feedback)框架的建模分析新方法。然后，構(gòu)建了基于云計算平臺的軟件實現(xiàn)方案，并對TDF模型的軟件實現(xiàn)及相關(guān)技術(shù)作了深入研究。最后，采用上述方法對滬深300股指交易指數(shù)收益率進行了實證分析，取得了很好的效果。