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日內(nèi)高頻交易技巧

日期:2022-04-14 15:58:40 來(lái)源:互聯(lián)網(wǎng)

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本章選取滬深300股指期貨1分鐘高頻數(shù)據(jù),樣本區(qū)間從2010年4月16日到2012年4月13日,日內(nèi)高頻交易橫跨483個(gè)交易日,覆蓋24個(gè)合約,數(shù)據(jù)來(lái)自大富翁數(shù)據(jù)中心,每個(gè)期貨合約都有到期日,在合約上市初期和到期日前,該合約的活躍性有限。日內(nèi)高頻交易為了更好地刻畫股指期貨的運(yùn)行規(guī)律,本章參照一般做法,日內(nèi)高頻交易將最活躍的合約進(jìn)行鏈接,構(gòu)成連續(xù)的時(shí)間序列,具體的方法是在某個(gè)合約到期周的周一(如遇閉市或節(jié)假日則順延至下一個(gè)交易日)選取下一個(gè)即將到期的合約。

滬深300股指期貨的交易時(shí)間是9∶15-11∶30,13∶00-15∶15,股票市場(chǎng)的交易時(shí)間是9∶30-11∶30,13∶00-15∶00,股指期貨和現(xiàn)貨市場(chǎng)有天然的聯(lián)系,為了考察股指期貨的日內(nèi)模式,日內(nèi)高頻交易研究股指期貨上午開盤后5分鐘,股票市場(chǎng)上午開盤后5分鐘,上午收盤前5分鐘,下午開盤后5分鐘,股票市場(chǎng)下午收盤前5分鐘,股指期貨市場(chǎng)下午收盤前5分鐘的情況。由于高頻數(shù)據(jù)不滿足正態(tài)分布,且存在序列相關(guān)和條件異方差性,用帶虛擬變量的線性回歸將是有偏差的,本章采用Wilcoxon秩和檢驗(yàn)這一非參數(shù)方法檢驗(yàn)不同時(shí)段各變量的差異。Wilcoxon秩和檢驗(yàn)是基于樣本數(shù)據(jù)秩和。先將兩樣本看成是單一樣本(混合樣本),然后由小到大排列觀察值統(tǒng)一編秩。如果原假設(shè)兩個(gè)獨(dú)立樣本來(lái)自相同的總體為真,那么日內(nèi)高頻交易秩值將大約均勻分布在兩個(gè)樣本中,即小的、中等的、大的秩值應(yīng)該大約均勻地被分在兩個(gè)樣本中。如果備選假設(shè)兩個(gè)獨(dú)立樣本來(lái)自不相同的總體為真,那么其中一個(gè)樣本將會(huì)有更多的小秩值,這樣就會(huì)得到一個(gè)較小的秩和;另一個(gè)樣本將會(huì)有更多的大秩值,因此就會(huì)得到一個(gè)較大的秩和。

  • 日內(nèi)高頻交易技巧
  • 滬深300股指期貨自2010年4月16日推出以來(lái),日內(nèi)高頻交易已經(jīng)運(yùn)行了5年多,在價(jià)格發(fā)現(xiàn)和提高證券市場(chǎng)效率方面扮演了重要角色。日內(nèi)高頻交易運(yùn)用1分鐘高頻數(shù)據(jù)研究滬深300股指期貨的收益率、波動(dòng)率、交易量和持倉(cāng)量的日內(nèi)特征......
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