基于在线交易理论与隐马尔科夫模型的程序化交易策略构建

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1、：Ｔ８３０分类号．９学校代码：１０６９７密级：公开学号：２０１５２０１３９＿她ｆ硕士学位论文ＭＡ’ＳＴＥＲＳＤＩＳＳＥＲＴＡＴＩＯＮ基于在线交易理论与隐马尔科夫模型的程序化交易策略构建学科名称：管理科学与工程—作者：孙廉璡指导老师：张文明西北大学学位评定委员会二〇—八年六月ConstructingaProgrammingTradingStrategyBasedonOnlineTradingTheoryandHiddenMarkovModelAthesissubmittedtoNorthwes

2、tUniversityinpartialfulfillmentoftherequirementsforthedegreeofMasterinManagementScienceandEngineeringBySUNLianjinSupervisor:ZHANGWenmingAssociateProfessorJune2018摘要摘要近年来，证券交易朝着多元化、复杂化、交易量巨额化等方向发展，传统的人工下单方式早已不能满足市场的需要，越来越多的投资者转而选择程序化交易。程序化交易自上世纪七十年代问世以来，经过四十余年的发展，已成为国际证券市

3、场上主要的交易方式之一。这种交易方式不但能够为投资者提高收益，而且能加快金融市场的流动性。目前，程序化交易在国外市场的应用已十分成熟，但在我国还相对滞后，它对于大多数投资者来说，还是比较陌生的。所以，设计适合我国投资者的程序化交易策略具有重要的现实意义。为了丰富和完善适合于我国股票市场的交易策略，本文立足中国A股市场行情，设计出一种新型程序化交易策略。该策略结合两种在线交易理论：泛证券投资组合理论、K搜索算法，以及隐马尔科夫模型HMM（HiddenMarkovModel）。首先，根据泛证券投资组合策略EG()（Exponentiate

4、dGradient）和K搜索(K-Search)算法设计出程序化交易策略EGK（EG()andK-Search）。然后，依据中国A股市场股票收益率的分布特点，发现A股市场尚未达到弱有效，股票价格存在序列相关性，进而对策略EG()进行改进，提出一种期望意义上的泛证券投资组合策略IEG()（ImprovedEG()），从而设计出策略IEGK（ImprovedEG()andK-Search），在量化交易研究平台——优矿上实现策略的编程及回测检验，结果表明策略IEGK在中国A股市场上具有稳定的获利能力。同时，细致讨论了策略IEGK中三

5、种参数与收益率的关系，深化了对策略IEGK适用情景的认识。最后，在对策略IEGK的参数讨论时，发现对市场走势的预判会显著影响策略IEGK的收益，启发我们进行市场状态预判的择时研究。进一步引入隐马尔科夫的模式识别模型，使其对市场趋势进行预判，指导策略IEGK在交易过程中的自动选取最优参数，从而设计出一种动态自适应的程序化交易策略HMM+IEGK（HiddenMarkovModel+ImprovedEG()andK-Search），实证结果表明该策略能大大提升策略IEGK的收益并降低风险，是一种更有效的程序化交易策略。本文设计的程序化交易

6、策略兼具理论与实践价值，为投资者在投资决策方面提供参考，帮助提高处于弱势地位的中小投资者的盈利能力，促进我国股市健康公平发展。关键词：程序化交易，算法交易，隐马尔科夫模型，泛证券投资组合，在线时间序列搜索，K搜索IABSTRACTABSTRACTInrecentyears,securitiestradinghasbeendevelopingtowardsdiversification,complexityandhugevolumeoftransactions.Traditionalmanualorderinghaslongbeenuna

7、bletomeettheneedsofthemarket,andinvestorsareturningtoprogrammingtradingway.Sincetheadventinthe70slastcentury,programmingtradinghasbecomeoneofthemaintradingmethodsintheinternationalsecuritiesmarketaftermorethanfortyyears'development.Thiskindoftradingmethodcannotonlyimprov

8、estheincomeforinvestors,butalsoacceleratestheliquidityofthefinancialmarket.Atpresent,theapplicationofpr