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基于沪市A股交易数据,对A股市场程序化交易行为进行系统分析,构建程序化交易识别及分类特征指标体系,结合深度学习技术提出A股市场程序化交易的智能识别与分类方法——DeepEye,该方法可对程序化交易进行识别并分类。在真实交易行为数据集上的实验表明,所提出的方法在识别和分类上取得了较高的准确率,验证了将深度学习用于证券市场行为监管的可行性和有效性。该方法已辅助用于资本市场投资者画像及市场一线行为监管。