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A strategy design and abnormal transaction identification model for high-frequency trading in the Chinese stock market

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Lawrence-Leung/2022-FinanceModeling-project

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《一种高频交易的策略设计和异常交易识别模型》

🏆 项目介绍

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。

📈 摘要

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:

  1. 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。
  2. 构建基于CNN神经网络的分类与预测模型,优化交易决策。
  3. 计算并分析选定股票的21天累计收益和最大回撤率。
  4. 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。

📘 仓库内容

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。

⚖️ 版权和引用

  • 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。

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