程序化期货交易及其技术指标的构建与应用

发布时间：2017-04-11 01:00

  本文关键词：程序化期货交易及其技术指标的构建与应用，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：在一个不断革新不断发展的金融市场,金融创新一直伴随着这个行业的进步,特别是计算机技术的发展带动新的金融技术的创新,电脑、电讯工业的技术和设备成果在金融业的应用所推进的金融技术的进步更加明显,本文研究的内容是充分利用电脑技术进行交易的程序化就是一项金融领域的革命性的创新。 程序化交易(Program Trading),又称算法交易(Algorithmic Trading),是指在利用计算机技术可以进行无人值守的自动化交易,也可以集中一次性交易,程序化交易可以帮助投资者同时卖出不同的股票,通过本文研究对比可以发现程序化交易在计算机技术的帮助下在投资市场交易方式上发生了根本性的变革。在欧美,二十世纪七十年代以来,程序化交易经过近四十年多的发展已经得到大多数投资者的认可,目前在美国纽约芝加哥商品交易所、芝加哥期权、纳达克斯市场等投资者均可以进行程序化交易。现在美国程序化交易已占据美国交易总量的约70%的份额。而中国目前大多数投资者还是利用网上,柜台、电话等委托的传统交易方式。相对于美国应用相当广泛的程序化交易,中国投资者还比较陌生的,针对这一状况,本文就推广我国证券市场程序化交易这一课题进行了研究。 本文所做的研究工作旨在将程序化交易的交易理念,建模过程和实证应用作详细的说明,并能够使读者在阅读过本文之后,充分了解程序化交易,并且能够独立建模,将模型应用于实际交易中。本文将投资市场看做是一个复杂系统,选取上证综合指数、宁波运生股票的每个交易日的日线数据和股指连续的五分钟周期数据,并对其进行统计分析。利用小波降噪技术,得出信息熵技术指标,然后适当选取信息熵阈值进行分析,得出价格走势以及市场特点对应的信息熵指标参数。结合交叉学科知识,利用投资学、管理学和物理过程建模思想相关知识,最终借助计算机科学,将建模思想以程序的形式体现出来,并利用交易平台进行全电脑化程序交易。 本文的创新点是利用物理学相关知识转移解决投资交易的难题,并且在分析数据时利用计算机技术对数据进行小波降噪,去除交易信号中的噪声和伪信号。本文通过分析建模得出以下主要结论： (1)通过分析复杂系统抽取价格走势本质建模是很有必要的； (2)程序化交易相对于传统交易方式具有很大的优势； (3)物理学、投资学等思想的结合在投资交易中很重要； (4)怕隆多效应的利用对于提高投资者收益起到很大的作用； (5)投资者进行程序化交易时的自律性和灵活性是程序化交易成功的重要因素。
【关键词】：程序化交易 信息熵指标 小波分析 熵阈值
【学位授予单位】：宁波大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：TN911.7;F831.5;F224
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 引言10-11
• 1 程序化交易简介11-15
• 1.1 程序化交易的概念11
• 1.2 程序化交易的特点11
• 1.3 程式化交易与传统交易的对比11-15
• 1.3.1 程序化交易的优势11-12
• 1.3.2 程式化交易清晰简捷12
• 1.3.3 程序化交易的思维方式12-13
• 1.3.4 程序化交易能够不断改进13-14
• 1.3.5 程序化交易能够有效控制风险14-15
• 2 发掘自身优势充分把握市场15-16
• 3 交易模型介绍16-19
• 3.1 技术分析类模型17-18
• 3.2 统计类模型18
• 3.3 创新类模型18-19
• 4 如何建立完善的程序化交易系统19-20
• 4.1 选定投资商品19
• 4.2 策略开发及测试19
• 4.3 运行策略19
• 4.4 组成系统19
• 4.5 监测和反馈19-20
• 5 交易开拓者交易软件及重要参数简介20-22
• 5.1 交易开拓者（TRADEBLAZER）交易软件20
• 5.2 TB交易软件中重要资金管理参数头寸的计算20-22
• 6 技术指标的构建及其应用22-46
• 6.1 交易策略原理22-24
• 6.1.1 真实振幅值22
• 6.1.2 信息熵简介22-24
• 6.1.3 信息熵技术指标24
• 6.2 指标模型的建立过程24-27
• 6.3 实证分析27-29
• 6.4 应用结论29
• 6.5 股票600366宁波运生的实证分析29-30
• 6.6 短线交易信息熵指标的应用30-32
• 6.7 具体实现程序32-37
• 6.8 信息熵综合指标股指期货程序化交易模拟回测实证分析37-46
• 6.8.1 模型综合分析37
• 6.8.2 信号分析37-38
• 6.8.3 年度总结38-39
• 6.8.4 TB优化报告表分析39-42
• 6.8.5 图表分析42-43
• 6.8.6 数据报告分析43-46
• 7 程序化交易应用的领域46-47
• 8 程序化交易在国内的发展趋势47-48
• 参考文献48-49
• 附录A 计算分析收益与正态分布的Matlab程序49
• 附录B 计算信息熵的Matlab程序49-58
• 附录C 统计周内每个交易日模型盈利情况的Matlab程序58-59
• 附录D 多头入场出场时间价格及收益59-62
• 附录E 空头入场出场时间价格及收益62-68
• 在校研究成果68-69
• 致谢69

【参考文献】

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本文编号：297934