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关于辅助设计论文范文写作 BH—Quant智能量化策略辅助设计平台和实践相关论文写作资料

主题:辅助设计论文写作 时间:2024-02-18

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摘 要:量化交易已在国外高频金融交易领域的广泛应用,但国内现有量化交易平台存在数据模型单一、策略有限、辅助功能少等不足,为解决上述问题,本文设计了一种智能的量化策略辅助设计平台,该平台引入了深度学习框架,利用人工智能技术训练模型和设计策略,并将预测结果通过可视化技术呈现,为投资者提供按自己的風险偏好选择投资组合提供辅助设计平台.

关键词:量化交易;机器学习;深度学习;投资组合

中图分类号:TP391.2 文献标识码:A

Abstract:Quantitative trading has been widely applied in foreign high-frequency financial transactions,but there are several deficiencies in the existing domestic quantitative trading platform,such as the single variety of data models,limited strategies and insufficient auxiliary functions.In order to solve the above problems,this paper designs an intelligent quantization strategy aided design platform.The platform introduces a deep learning framework,adopts the technology of the artificial intelligence training model and the design strategy,and presents prediction results through visualization technology,which provides an aided design platform for investors to select portfolios based on their own risk preference.

Keywords:quantitative trading;machine learning;deep learning;portfolio

1 引言(Introduction)

近年来国内证券、期货市场震荡频繁,传统投资策略表现平平,更多的投资者将眼光转向于以绝对收益为目标的量化交易投资策略,以期获得更好的收益.

量化交易是综合利用金融、数学、物理学、计算机等知识和工具,通过建立模型进行投资决策.作为一种新生的交易方式,量化交易随着计算机技术的不断发展而逐渐成熟完善,并在过去十几年的时间里,以其稳定优异的业绩表现不断扩大市场规模,越来越得到投资者们的认可[1].

量化交易在美国等发达的金融市场已经较为成熟,而在中国正刚刚兴起,并在快速发展.自2012年5月以来,中国的资产管理行业出现了一轮监管放松,业务创新的浪潮,接着这个机遇,量化交易由于其特有的优势在证券市场发挥着越来越重要的作用.正是由于国内资本市场的不断创新发展、政策的积极推动、监管的不断完善,近年来涌现出了一批以聚宽、优矿等为代表的量化交易平台和量化投资团队,但交易平台存在数据模型单一、策略有限、辅助功能缺失等不足.为解决上述问题,本文设计了一种智能的量化策略辅助设计平台,并进行了技术验证.

2 智能量化策略辅助设计平台的意义(The significance

of intelligent quantization strategy aided design

platform)

本平台的预期使用者是具有一定编码能力的金融专业从业人员,设计目的是在于为其打造一套丰富全面的量化交易工具包,辅助其进行基于机器学习和深度学习的智能量化策略的开发.

首先,对于较为激进的用户,在传统回测模拟的基础上,本文为其封装机器学习和深度学习的方法工具,以期帮助用户从原始的金融数据中挖掘出更多,更有价值的市场信息.

其次,对于相对保守的用户,辅助提供基于skyline detection的投资组合推荐,为不同需求的用户提供投资组合.根据不同用户对于风险的不同承受能力,推荐在可承受风险下,用户可获得最理想收益的股票或基金组合.

最后,对于监管部门,提供异常检测机制,量化监测市场可能发生的波动和异常状态.

3 智能量化策略辅助设计平台设计(Design of intelligent

quantization strategy aided design platform)

3.1 平台总体设计

量化交易是通过使用者编写的“策略”来对历史交易数据进行特征分析提取,通过计算机自动交易来避免的“人”的感性行为[2].本文是依据此需求建立了一个量化交易策略设计平台,在量化交易策略的设计中引入了SVM、HMM、深度学习等模型,依据历史数据训练模型和回测模拟,根据回测结果优化模型或引入新的模型进而得到好的量化交易策略,发现优质的智能策略,通过引入MPT模型进行投资组合,找到更合理的投资组合方式,如图1所示.

3.2 平台关键模型

3.2.1 回测模拟模型

(1)回测引擎处理逻辑

金融市场中,回测是一种评估方法,通过模拟实盘交易来判断投资策略的优劣,进而为策略是否投入实盘提供可靠依据.

回测引擎需要模拟交易市场和投资者两个客体,并实现两者的交互.其中交易市场由回测代码实现,投资者由用户借助API编写的代码实现.

结论:大学硕士与本科辅助设计毕业论文开题报告范文和相关优秀学术职称论文参考文献资料下载,关于免费教你怎么写辅助设计方面论文范文。

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