论文范文网-权威专业免费论文范文资源下载门户!
当前位置:毕业论文格式范文>本科论文>范文阅读
快捷分类: 大数据时代论文 关于大数据的论文 大数据杂志 有关大数据的论文 健康大视野杂志 毕业论文题目大全集 大数据时代论文摘要 参考文献大数据时代 互联网金融大数据时代论文 大数据时代硕士论文 大数据时代的生命科学论文 大数据时代杂志

关于大数据时代论文范文 大数据时代下程序化交易现状风险监测方案相关论文写作参考文献

分类:本科论文 原创主题:大数据时代论文 更新时间:2024-03-04

大数据时代下程序化交易现状风险监测方案是关于大数据时代方面的论文题目、论文提纲、大数据时代营销论文开题报告、文献综述、参考文献的相关大学硕士和本科毕业论文。

摘 要 近年来,大数据在各行业开始得到充分重视,以高频数据为基础的程序化交易不仅在海外市场蓬勃发展,在国内市场也悄然兴起,日益成为各方关注的热点.伴随着美国股市“闪电崩盘”、国内“816光大事件”等风险事件的发生,程序化交易的利弊也成为各方热议焦点.文章从程序化交易的数据基础、数据模型、风险管理出发,对国内外学术界关于程序化交易的理论和实证研究进行梳理,同时针对程序化交易引发的系统性风险提出了两种监测方案,以期为我国证券市场的程序化交易监管提供参考.

关键词 程序化交易;系统性风险;风险监管

[中图分类号]F222 [文献标识码]A [文章编号]1673-0461(2015)12-0065-04

一、引 言

近年来,在商业、金融及其他诸多领域,决策日益基于数据和分析而作出,而非基于经验和直觉,进而带来思维、生产和生活方式的巨大变革,由此开启了所谓的大数据时代.对于天然具有数据属性的资本市场来说,大数据能够为证券投资提供充分的信息技术支持.但同时,大数据滋生的新型证券生态对资本市场安全也带来了新的挑战.其中,程序化交易就是资本市场中基于大数据的一个典型范例.

所谓程序化交易(Program Trading),又称篮子交易(Basket Trading),是现代证券交易方式的重大创新,它是近年来证券交易市场结构变迁和技术创新的自然结果,也是证券交易市场竞争的必然产物.程序化交易的业绩回报在国内外均表现优异,但其交易过程中所引致的风险事件也层出不穷.2010年5月,道琼斯30种工业股票平均价格指数在20多分钟内暴跌约1000点,降幅达9%;2012年3月,美国第三大交易所BATS在首次公开募股阶段发生闪电崩盘;2013年8月,光大证券因系统设置缺陷导致天量错单,成为国内首例程序化交易风险事件.这些程序化交易中的焦点事件,势必引起金融监管部门的思考和关注.2010年9月,美国SEC正式提议禁止闪电交易;2012年9月,德国政府通过规范程序化交易的立法草案;同年10月,欧洲议会通过欧洲金融工具市场指令II草案;光大“8.16事件”也引起了我国监管部门的高度重视,对券商程序化交易系统的排查工作已经展开.考虑到程序化交易作为一种新型交易模式,在我国起步较晚,背后可能存在的风险尚未充分释放,一旦市场开放而监管没有同步,将会形成巨大的漏洞,建立起切合中国实际、跟踪市场走向的程序化交易风险监管方案,具有重要的意义.本文将立足于金融高频数据,对程序化交易的研究现状进行梳理,并针对如何防范程序化交易引发的系统性风险提出量化分析方案.

二、程序化交易研究现状

(一)程序化交易的数据基础研究

程序化交易往往建立在金融高频数据行情基础之上.研究金融高频数据,对于准确把握程序化交易意义重大.

Robert Wood(2000)是研究金融高频数据库创建领域的先驱,其成果阐述了日益增长的股市交易以及股票价格数据库对市场结构的影响[1].考察我国金融高频数据库建设现状,专业金融资讯软件发展迅速,如万得(WIND)资讯数据库、锐思(RESSET)金融研究数据库等.同时,各大金融机构建立高频数据发布窗口,对专业数据库进行了补充和完善.

基于繁荣的金融衍生品市场和灵活的交易体制,国外在金融高频数据挖掘方面成果较成熟.结果表明,高频数据可用来比较不同交易系统(如NYSE公开叫价系统和NASDAQ计算机交易系统)在价格发现方面的有效性[2];还可用于研究某支特定股票买卖报价的动态性[3],相关研究如J.Hasbrouck(1999)、Zhang M.Y.等(2001);在一个指令驱动的股票市场(如中国台湾股市交易所),高频数据还可用于研究指令动态,Cho,D.等(2003)利用在中国台湾股市交易所中交易的340多只股票的5分钟收益率数据研究了设定日股价上下限的影响,并发现了向股价上限趋近磁效应的显著证据[4].该方向也引起了国内学者的重视,朱建平(2011)在方法论框架下,将金融高频数据单独作为研究对象进行讨论,并对金融高频数据挖掘研究做了展望[5].

(二)程序化交易的数据模型研究

随着金融数据挖掘工作的展开,如何建立数据模型,成为学术界关注的一个重要问题.现有金融高频数据模型大致可分为三类:

第一,价格变化模型.基于金融高频数据具有离散化和集中于“无变化”特征, Hauseman,Lo和Mackinlay(1992)提出了顺序概率值模型(Orderd probit model),将价格和波动的取值看作是价格本身、交易持续期、交易额、收益率的当期和延迟期的线性函数[6]; Rydberg和Shephard(2003)提出分解模型(Decomposition model),将价格波动分解为标志有无变动、变动方向和变动大小的随机变量的乘积[7].国内学者对此也进行了探索,如郭名媛等(2008)借助正交ARFIMA模型对高频价格数据进行建模及应用推广[8].

第二,持续期模型.该方向的发展相对成熟,Engel,Russell(1998)首次提出自回归条件持续期(Auto-regression conditional duration model, ACD)模型[9],后续研究改变白噪声的分布假定,提出了一系列扩展ACD模型如EACD、WACD、GACD,并将其广泛应用于各种高频数据建模.徐国祥等(2007)针对金融高频数据久期ACD模型的假定进行了统计检验[10].

第三,价格波动和持续期二元模型.针对导致价格变化的交易,这类模型可同时描述价格变动和相应时间持续期的二元动态变化(Price change and duration model, PCD). McCulloch和Tsay(2001)将PCD模型扩展至分级结构框架,并基于IBM股票数据进行了实证研究[11].国内对该类模型的研究尚不多见.

总结:这篇大数据时代论文范文为免费优秀学术论文范文,可用于相关写作参考。

参考文献:

1、 大数据时代下会计信息化的风险因素与防范措施 摘 要:大数据时代的到来为会计信息化发展带来了一定的促进作用,为其提供了更多资源共享的机会,提高了会计信息化的整体效率。但是其中也存在一定的风险。

2、 大数据时代下企业会计信息化风险分析防范措施 摘要:大数据技术给企业会计工作带来很大的帮助,有效降低了会计信息化的成本,给以后的工作奠定了基础。但是就目前来讲,大数据技术还不够成熟,在进行企。

3、 大数据时代企业商业秘密侵权风险防御策略 摘 要:大数据时代企业商业秘密的内容包括技术信息数据和经营信息数据,利用好商业秘密数据可以为企业谋求竞争优势、提升企业的核心竞争力。大数据时代由。

4、 大数据时代下会计信息化存在风险防范 [摘 要] 大数据为企业会计信息化提供了资源共享平台,帮助提升会计信息化工作效率同时降低会计信息化成本,促进了企业会计信息化的发展。但是由于会计。

5、 大数据时代会计信息化风险因素防范措施 摘要:随着科技的不断发展,我们已经进入了大数据时代,会计也逐漸朝着信息化的方向发展。在信息化技术的作用下,有效实现了会计工作效率的提升,同时有助。

6、 大数据时代下会计信息化趋势风险防范 摘要:本文在简单论述大数据时代下的会计信息化含义基础上,对其发展趋势以及发展中存在的风险问题与防范对策进行研究分析,以促进大数据时代下的会计信息。