【摘 要】
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2010年4月16日,沪深300股指期货的推出丰富了投资者的投资策略构建。受詹姆斯.西蒙斯传奇故事的影响以及国外量化投资的兴起,近几年在国内兴起了一股量化投资热。越来越多的数
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2010年4月16日,沪深300股指期货的推出丰富了投资者的投资策略构建。受詹姆斯.西蒙斯传奇故事的影响以及国外量化投资的兴起,近几年在国内兴起了一股量化投资热。越来越多的数理模型如:统计套利模型,条件久期模型被广泛应用于股指期货市场。然而量化投资在国内市场刚刚起步,就目前来看国内市场上较为常见的是基于均线、突破、回归等传统技术指标的交易模型以及基于模式识别的交易模型。但是上述两类交易策略的应用仅仅局限于对价格、成交量、涨跌方向等的预测,使用时往往是独立的,没有发挥各自优点。因此本文在金融市场微观结构理论下提出一种新的交易策略思想:基于过滤理念的高频交易策略。本文将传统技术指标和模式识别理论相结合,构建了一个结构完整的股指期货高频交易模型。该交易模型主要包括日内交易策略的构建、预测模型的构建、策略效果评估三个主要部分。具体模型采取两种回归模型对经典的日内双均线高频交易策略收益进行预测,并使用夏普比率检验模型有效性。最后,本文用历史数据进行回溯检验,结果表明:基于过滤理念的高频交易策略能够显著提高策略的夏普比率,能有效的控制交易风险。同时实证结果表明对于基本的日内策略,加入复合止损条件可以更加有效的降低风险,降低策略的最大亏损。
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