在既定的微觀結構下,金融市場微觀結構理論探究的是影響價格的主要因素。傳統(tǒng)的研究大多是通過構造有關量價的指標來挖掘市場數據中的信息,而訂單簿作為傳遞市場信息的重要工具,使投資者所廣泛關注和使用。為了更好的刻畫訂單簿的狀態(tài),采用訂單簿的Level-2數據構建的訂單流不平衡指標,使微觀結構理論得到更好地解釋。由于在市場中,機構與個人投資者多采用限價委托單的形式來進行交易,所以有更多的交易信息都被隱藏在了訂單簿中。相比于股市訂單簿的五檔行情,在我國期貨市場中,交易所所公布的數據只有一檔行情。而更深度的訂單簿數據則被包裝為Level-2產品進行出售,這就導致了一定的信息不對稱,所以多級訂單簿中有更多的信息有待發(fā)掘。從多級訂單簿角度進行分析建模是本文的核心內容。本文選取了大連商品交易所的交易活躍的鐵礦石、焦煤和焦炭等黑色系品種的歷史Level-2數據,挑選出黑色系品種的主力合約作為研究標的。本文首先將原有的訂單流不平衡等理論做了簡單的回顧,構造了多級訂單簿不平衡指標,對其進行相關性分析,并根據Cont,Kukanov[1]文中的方法驗證擬合優(yōu)度的變化,再基于多級訂單簿不平衡指標與價格變化之間有相關...

【文章頁數】：50 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景和研究意義
    1.2 國內外研究現狀
    1.3 研究內容與框架
        1.3.1 研究內容
        1.3.2 研究框架
    1.4 論文創(chuàng)新點
第二章 相關理論概述
    2.1 有關訂單簿的理論研究
    2.2 交易不平衡與訂單流不平衡
        2.2.1 交易不平衡的相關理論
        2.2.2 訂單流不平衡的相關理論
    2.3 神經網絡
        2.3.1 神經網絡
        2.3.2 多層感知機
        2.3.3 誤差反向傳播算法
        2.3.4 激活函數介紹
        2.3.5 循環(huán)神經網絡
        2.3.6 長短期記憶循環(huán)神經網絡
第三章 基于多級訂單流不平衡的超短期價格趨勢預測模型
    3.1 多級訂單流不平衡指標
    3.2 多級訂單流不平衡指標的分析
        3.2.1 數據分布分析
        3.2.2 相關系數的介紹
        3.2.3 相關系數的實證檢驗
        3.2.4 多級訂單流不平衡對R²的影響
    3.3 基于多級訂單流和長短期記憶循環(huán)神經網絡的超短期價格趨勢預測模型設計
第四章 實證分析
    4.1 數據選取與預處理
        4.1.1 數據來源
        4.1.2 數據不平衡的處理
        4.1.3 訓練集、驗證集和測試集
    4.2 模型訓練
        4.2.1 模型超參數
        4.2.2 多級訂單流不平衡的日內效應
    4.3 模型結果及分析
        4.3.1 模型的評價指標
        4.3.2 模型評估
        4.3.3 回測策略
        4.3.4 回測結果
第五章 總結與展望
    5.1 總結
    5.2 不足與展望
參考文獻
致謝
學位論文評閱及答辯情況表



本文編號：3736914