基于深度学习的配对交易策略

摘要：

随着我国金融创新的推进,量化交易逐渐在我国证券市场中发芽成长.量化交易领域中传统的配对交易策略,都假设股价之间满足某种特定的关系,因而存在着局限性.运用深度学习技术,可以避免在配对交易中引入前提额外假设,而是将挖掘规律的任务交给计算机来完成.使用栈式自动编码器代替传统方法,挖掘股票价格相关性中蕴含的套利机会,能形成一套新的、有着独立逻辑的交易策略.实验表明,该策略在我国A股市场表现出稳定的盈利能力,在根据近两年A股市场数据的模拟测试中,日胜率为62.9%,信息比率为0.378.

关键词：量化交易、配对交易、深度学习、栈式自动编码器、A股市场

分类号：TP39(计算技术、计算机技术)

资助基金：中山大学大学生创新训练计划项目"金融证券自动化交易中智能信息技术的应用研究"201601066;省基金项目"格基公钥密码软件的设计与开发"2014A010103017

在线出版日期：2017-06-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：247-252