公務(wù)員期刊網(wǎng) 精選范文 數(shù)學(xué)建模擬合算法范文

數(shù)學(xué)建模擬合算法精選(九篇)

前言:一篇好文章的誕生,需要你不斷地搜集資料、整理思路,本站小編為你收集了豐富的數(shù)學(xué)建模擬合算法主題范文,僅供參考,歡迎閱讀并收藏。

數(shù)學(xué)建模擬合算法

第1篇:數(shù)學(xué)建模擬合算法范文

【關(guān)鍵詞】系統(tǒng) 選擇 開發(fā)

北京時間2013年8月16日11點(diǎn)05分31秒到05分56秒的短短26秒里,中國石化和工商銀行兩大權(quán)重龍頭先后漲停。之后多只權(quán)重股迅速跟進(jìn)大幅拉升;根據(jù)事后調(diào)查結(jié)果,造成這一事件的光大烏龍交易以70億的成交量,卻造成了日均交易量在2000億以上的A股市場的大盤指數(shù)瞬時上漲超過5%的漲幅,這讓貌似遙遠(yuǎn)的量化交易突然出現(xiàn)在國內(nèi)投資者的面前,很多普通投資者這才發(fā)現(xiàn)自己同量化交易戰(zhàn)斗已經(jīng)很久了。如何獲得一個擁有高速精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)、高性能程式交易以及高度的開放性和前瞻性等特點(diǎn)的專業(yè)的交易平臺,這正是本文嘗試解決的問題。

一、如何選擇國內(nèi)現(xiàn)有平臺

目前的量化交易平臺可以從開發(fā)語言、技術(shù)架構(gòu)、系統(tǒng)架構(gòu)、策略方向、交易方式等幾個方面,分為中低端和高端量化交易平臺。

(一)中低端量化交易平臺

中低端平臺只支持復(fù)雜度不高的腳本語言實(shí)現(xiàn)策略邏輯,多數(shù)的實(shí)現(xiàn)只能在圖表上加載技術(shù)指標(biāo)進(jìn)行自動化交易、程序化交易等量化交易方式。它一般采用的技術(shù)架構(gòu)是投資者使用平臺商提供的客戶端軟件,采用互聯(lián)網(wǎng)接入方式連接平臺商或者金融經(jīng)紀(jì)公司提供的行情和基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)器,投資者在本地運(yùn)行的策略觸發(fā)后,通過經(jīng)紀(jì)公司的普通交易席位進(jìn)行交易。國內(nèi)應(yīng)用的中低端量化交易平臺主要有文華贏智程序化交易、交易開拓者、金字塔決策交易系統(tǒng)等。

(二)高端量化交易平臺

高端量化平臺除了支持復(fù)雜腳本語言實(shí)現(xiàn)策略邏輯外,均支持直接使用C++、JAVA等開發(fā)語言實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的策略邏輯,采用多進(jìn)程、多線程方式進(jìn)行自動化交易、程序化交易、算法交易。行情和交易的延時都要求盡可能最低。它適合機(jī)構(gòu)投資者進(jìn)行趨勢、套利、對沖、高頻等對行情和交易要求高、邏輯復(fù)雜度高的策略。國內(nèi)主流的高端量化交易平臺主要有龍軟DTS、國泰安量化投資平臺、天軟量化平臺等。

總的來說,中低端平臺適合投資者進(jìn)行趨勢、反趨勢等對行情和交易邏輯要求不高的策略,高端交易平臺適合機(jī)構(gòu)投資者進(jìn)行趨勢、套利、對沖、高頻等對行情和交易要求高、邏輯復(fù)雜度高的策略。同時不同的平臺費(fèi)用也不同,投資者必須根據(jù)自己的交易要求和費(fèi)用承擔(dān)能力來選擇最適合自己的量化交易平臺。

二、自己打造量化交易系統(tǒng)。

由于MATLAB、R語言這些新一代面向?qū)ο?、功能?qiáng)大的語言的出現(xiàn),獲取免費(fèi)證券和期貨的數(shù)據(jù)并不難,同時出于交易保密的要求,再加上使用功能強(qiáng)大的現(xiàn)有平臺費(fèi)用很高,越來越多的個人和中小機(jī)構(gòu)選擇自己或委托別人開發(fā)自己的量化交易系統(tǒng)。

(一)語言選擇

很多大的機(jī)構(gòu)都有自己軟件團(tuán)隊(duì)開發(fā)量化交易平臺,大多選擇C語言、C++、JAVA等開發(fā)語言,有的甚至使用機(jī)器語言,但MATLAB、R語言逐漸成為主流的開發(fā)語言。

1.MATLAB簡介:MATLAB的是美國MathWorks公司出品的商業(yè)數(shù)學(xué)軟件,用于算法開發(fā)、數(shù)據(jù)分析以及數(shù)值計(jì)算,主要包括MATLAB和Simulink兩大部分。其優(yōu)勢在于:用戶可以利用MATLAB進(jìn)行:(1)交易策略實(shí)現(xiàn)和回測、投資組合優(yōu)化和分析。(2)資產(chǎn)分配、金融時序分析、期權(quán)價格和敏感度分析、現(xiàn)金流分析。(3)風(fēng)險管理、預(yù)測和模擬、利率曲線擬合和期限結(jié)構(gòu)建模。(4)Monte Carlo模擬、基于GARCH的波動性分析等

2.R語言:R語言是一個高效率的實(shí)驗(yàn)平臺:通過R語言可以很高效的實(shí)現(xiàn)前沿paper的模型方法,同時R語言又提供與C,C++等傳統(tǒng)語言工具的量化結(jié)合,作為免費(fèi)開源的數(shù)據(jù)處理語言,至少幾百名世界知名統(tǒng)計(jì)學(xué)家在算法上的支持,至少幾百名世界頂尖的Fortran,C,C++數(shù)學(xué)庫編程高手在代碼上的支持,大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺的運(yùn)算支撐,開放金融數(shù)據(jù)資源的免費(fèi)接入,前沿期刊與代碼工具的協(xié)同

(二)量化投資重要支撐:IT系統(tǒng)

一個高水準(zhǔn)的量化交易系統(tǒng),必須實(shí)現(xiàn)以下的4種功能:

1.歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)后驗(yàn)。歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)一般以收盤價或者日均價作為買入賣出的交易價格。然后根據(jù)設(shè)定的交易價格計(jì)算出在某一段時間內(nèi)的收益率、超額收益、夏普率等結(jié)果。歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)后驗(yàn)的優(yōu)勢是效率高、簡單方便。缺點(diǎn)是不夠精確,尤其不能考慮資金量對市場的影響。這個階段的IT要求:簡單的原語/多市場的數(shù)據(jù)/各種盈虧報表分析。

2.歷史高頻交易數(shù)據(jù)后驗(yàn)。歷史高頻交易數(shù)據(jù)后驗(yàn)的核心在于根據(jù)歷史高交易頻數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬撮合,撮合算法主要是判斷在某個時段的成交量的成交比例。這個步驟的IT要求:快速撮合能力

3.高頻數(shù)據(jù)實(shí)時模擬。策略后驗(yàn)無法檢驗(yàn)其在樣本外的效果。解決這個問題的方法是進(jìn)行高頻數(shù)據(jù)的實(shí)時模擬交易。實(shí)時模擬交易是將策略寫成一個DLL,放在模擬平臺上自動運(yùn)行。高頻數(shù)據(jù)實(shí)時模擬和實(shí)盤交易已經(jīng)非常接近,對沖擊成本的考慮,市場容量的考慮基本上和實(shí)盤已經(jīng)一致,唯一不能解決的就是對市場的影響,這個階段的IT要求:一個簡單高效的統(tǒng)一的交易接口API