国外高频交易的高速发展与国内金融市场的深化改革给我国高频交易的蓬勃发展带来了新的机遇,这对深入研究高频交易策略投资组合管理问题提出了客观要求。Markowitz提出的均值-方差模型形成了现代投资组合理论的核心基础。然而,在高频环境下,传统的Markowitz模型表现出许多不足之处,不再适用于高频交易数据。本文在理论研究、模型设计、算法设计和实证研究方面对高频交易策略投资组合管理展开了一系列的工作。主要如下:1.考虑到高频环境对数据预测准确性的高要求,本文在传统的Markowitz模型的基础上引入了“风险厌恶”指标。在协方差估计方面,基于Hayashi-Yoshida估计思想,重新设计了协方差估计方程,作为模型的输入参数。同时,引入了动态管理的思想,并应用人工蜂群算法对改进的模型进行了求解,以验证模型的有效性。2.进一步地,考虑从诸多高频交易策略中挑选表现好的策略用以构建高频交易策略投资组合,并动态调整策略池中的策略,以实现收益最大化。因此,深入研究了多因子模型,确定合适的高频交易策略评估指标,将多因子模型的思想用于在策略池中挑选表现好的策略,进而应用改进的人工蜂群算法对策略投资组合模型进行求解。3.搭建了实证所需的量化环境——多因子模型、标准的人工蜂群算法、改进的人工蜂群算法以及用于做实证对比的遗传算法。4.通过实证分析说明了动态调整资产权重能提高投资组合收益率以及本文所构建模型的准确性与实用性;进一步地,动态地从策略池中挑选策略并动态地分配资产权重以提高组合收益,结果表明动态挑选策略的重要性。综上,本文将理论知识应用到实践中,实现了理论与实践相结合,具有重要的理论意义和应用前景。