欢迎来到我们的项目仓库!这里收录了我们在2022年11月参加第三届“大湾区杯”粤港澳金融数学建模竞赛中荣获一等奖的作品——《一种高频交易的策略设计和异常交易识别模型》。
本项目旨在通过创新性的高频交易策略和异常交易识别模型,为股市交易提供有效的决策支持。
在本文中,我们聚焦于高频交易(HFT)——一种利用计算机的高速计算能力,在极短的市场变化中获利的电子化交易方式。我们的研究主要针对中国股票市场,通过应用多种高频交易策略,提高特定股票组合的收益,同时融合异常事件检测系统,以适应多样化的应用场景。
主要工作包括:
- 利用熵权法-TOPSIS和三因子综合评价方法,筛选出最适合进行高频交易的股票。
- 构建基于CNN神经网络的分类与预测模型,优化交易决策。
- 计算并分析选定股票的21天累计收益和最大回撤率。
- 设置异常交易预警机制,以应对涨停和光大证券等大股东减持等情况。
本仓库包含以下内容:
- 完整论文:详细描述了我们的研究方法、数据分析、模型构建和结果。
- 源代码:包括数据处理、模型训练和预测的完整代码。
注意:
- 数据集由于赛题方版权原因无法公开。
- 部分源代码的单个文件大小超过25MB,因此我们将对应目录下所有超过25MB的单个文件同一打包为
OVERSIZED_DATA.zip
及其分卷,需要将压缩包解压到与压缩包相同的目录下,才能正常使用。
- 本项目开源,旨在为学术和研究社区提供资源。
- 如在研究中使用本仓库,请引用我们的论文。