债券投资的计算机自主交易模型研究与实现

发布时间：2020-09-19 14:44

　　 我国债券市场作为新兴市场,相对于成熟的债券市场而言仍有诸多差距。国际成熟的金融市场是中国金融市场的发展方向。随着金融市场化改革的深入,对冲风险的金融衍生品工具将大量出现,金融市场的流动性将大大提高。中国金融的程序化交易可能会出现绝对回报程序化交易、金融产品定价程序化交易与做市商程序化交易同时发展的情况。面对我国金融全面开放和金融衍生工具陆续推出的情况,通过对于债券市场波动形态的研究,探索和总结我国债券市场的波动性特征、市场之间的关联性以及风险控制的经验和方法,建立和完善自主交易的策略研究,对加强和改善我国债券市场的发展现状,推动我国债券市场的正常运营,特别是金融衍生品市场的发展,无疑具有很大的借鉴价值和现实意义。 由于债券在筹集建设资金时,速度最快,能力最强,成本相对较低。对于投资机构来说,好的债券分析软件是其投资债券获利事半功倍的利器。但目前国内的债券分析软件比较匮乏,而且大多是提供一些基本传统技术指标以及基本面分析,而提供特色指标的软件几乎没有。本文利用自回归模型与神经网络模型在一定范围内进行了较为详细的分析,具有比较前沿的参考价值。 本文主要研究内容及其成果如下： 深入研究了债券的技术分析指标,通过wind软件提供的的数据,设计实现了-个价格预测模型,在模型中给出了价格变化趋势和预测价格及其有效范围。建立一个简易的自主交易模型,根据预测模型所给出的数据制定交易策略,实施于债券交易。 研究了数据挖掘模型,自回归模型与BP神经网络模型,以及如何在现有的计算机语言上实现该模型的算法,并根据这三个模型各自的特点,互相辅助,以得出较为可靠的预测值。 通过MATLAB软件和JAVA进行编程,搭建预测模型和交易模型,并对基于MATLAB所创建的数学模型,扩展至动态连接库使之能更广泛地被各个其他程序设计软件所共享。
【学位单位】：复旦大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2011
【中图分类】：TP311.13;F224;F832.51
【部分图文】：

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本文编号：2822640