高频交易在中国证券市场的应用研究

《高频交易在中国证券市场的应用研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、高频交易在中国证券市场的应用研究THEAPPLICATIONANALYSISOFHIGHFREQUENTTRADING(HFT)INCHINESESECURITYMARKET学校：上海交通大学学院：上海高级金融学院专业：工商管理（MBA）作者：胡天福导师：何晓彬学号：1103809174班级：11038093答辩日期：年月日上海交通大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意

2、识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：日期：年月日上海交通大学学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权上海交通大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密□，在年解密后适用本授权书。本学位论文属于不保密□。（请在以上方框内打“√”）学位论文作者签名：指导教师签名：日期：年月日日期：年月日高频交易在中国金融市场的应用研究摘要中国的金融市场经过几十年的飞速发展，已经成为国际市场中一个不

3、可获取的组成部分。随着交易品种的增多和技术的进步，更多的交易方法开始涌现出来。特别是在股指期货推出之后，越来越多的机构将逐步参与到期货品种的高频交易中来，CTA是未来机构的发展方向之一。对课题的研究具有一定的实践参考意义。本论文首先介绍了高频交易这一新兴名词的由来，定义，以及同程序化交易和算法交易的区别。高频交易作为一种新兴的算法交易，具有高度量化、低延迟、市场中性、不隔夜持仓等特点。策略是高频交易的核心，其关系着交易的利润和风险。在高频交易策略领域，策略一般主要分为：做市商策略、事件套利和统计套利。高频交易开始于欧美金融市场，并得到大力的发展，在高频交易占有较大市场交易量的同时，也出现了一些

4、问题和风险。然后论文对国内高频交易的现状进行了介绍和应用分析。国内的证券市场比较年轻，已经有较多的交易者进行量化交易，然而对高频交易由于环境等多方面的原因，至今还没有得到发展，但是随着市场的逐渐成熟，高频交易将有不错的前途。作为应用的重要部分，一个具有实时性、自动化、稳健性、高性能等特点的高频交易系统主要包括：（1）实时市场报价系统：由于高频交易系统可能交易不同交易所的产品，实时市场报价系统将连接不同的交易所报价数据接口，整合到统一的平台，并发送到相关下游系统。（2）高频交易策略系统：是系统中的核心系统，主要包含了相关的交易策略逻辑，其根据市场报价等信息，迅速做出交易判断生成相应指令，发送到交

5、易单管理系统。（3）交易单管理系统：接受来自上游系统如高频交易策略系统的指令单信息，并通过相关的交易所接口发送，然后接受回复并转发给上游系统。最后采用趋势跟踪策略对股指期货进行模拟，以简单演示论证论文的分析设计思想。结果显示了在应用相关交易系统和策略情况下，可以实现盈利的投资方式。关键字：高频交易程序交易量化交易系统设计应用研究THEAPPLICATIONANALYSISOFHIGHFREQUENTTRADING(HFT)INCHINESEFINANICALMARKETABSTRACTAfterrapiddevelopmentduringtherecentdecades,Chinesefina

6、ncialmarkethasbecomeanimportpartoftheglobalfinancialsystem.Moreandmoretradingstrategiesarebeingusedinfinancialmarketwithmoreproductsintroducedandtechnologydeveloped.Especiallyafterindexfuturewasreleased,moreinstitutionsarebeinginvolvedinprogramandhighfrequencytrading.Soitprovidespracticalvaluesforre

7、ferencebyanalyzingthistopicinChinesemarket.Firstly,itintroducesthehistoryofHFT,itsdefinitionandthedifferencewithothertwosimilarconcepts:programtradingandalgorithmtrading.Asasubcategoryofalgorithmtradi