| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-20页 |
| 1.1 引言 | 第11-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 交易算法分类 | 第12-13页 |
| 1.2.2 信息理论与信息模型 | 第13-15页 |
| 1.2.3 高频交易风险 | 第15页 |
| 1.2.4 简要评述 | 第15-16页 |
| 1.3 研究内容及结构 | 第16-18页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第16-17页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第17-18页 |
| 1.3.3 章节安排 | 第18页 |
| 1.4 可能的创新点 | 第18-20页 |
| 第二章 相关理论模型综述 | 第20-25页 |
| 2.1 交易分类算法 | 第20-21页 |
| 2.1.1 传统交易分类算法 | 第20页 |
| 2.1.2 总成交量分类算法 | 第20-21页 |
| 2.2 信息交易相关模型 | 第21-24页 |
| 2.2.1 信息交易概率模型(PIN) | 第21-23页 |
| 2.2.2 等成交量的信息交易概率模型(VPIN) | 第23-24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 高频交易驱动方向识别算法比较与选择 | 第25-45页 |
| 3.1 高频交易驱动方向识别算法比较的理论模型分析 | 第25-31页 |
| 3.1.1 总成交量算法与标记规则算法模型 | 第26-27页 |
| 3.1.2 单笔交易下总成交量分类和标记规则的差异 | 第27-30页 |
| 3.1.3 多笔交易合计下总成交量分类和标记规则的差异 | 第30-31页 |
| 3.2 中国指数期货合约市场高频交易驱动方向识别算法的选择 | 第31-43页 |
| 3.2.1 考虑驱动旗帜的分类精确性 | 第32-39页 |
| 3.2.2 考虑交易价差的分类精确性 | 第39-42页 |
| 3.2.3 考虑日内价格变化的分类精确性 | 第42-43页 |
| 3.3 本章小结 | 第43-45页 |
| 第四章 VPIN模型的参数确定和估计值测度 | 第45-61页 |
| 4.1 参数日均成交量篮子数N的确定 | 第45-50页 |
| 4.1.1 日内波动度量 | 第45页 |
| 4.1.2 跳跃变差测度 | 第45-46页 |
| 4.1.3 基于指数期货合约的相关关系分析 | 第46-50页 |
| 4.2 VPIN测度及其统计分析 | 第50-59页 |
| 4.2.1 VPIN值的统计分析 | 第51-54页 |
| 4.2.2 样本期VPIN值和价格走势对比分析 | 第54-56页 |
| 4.2.3 “股指熔断事件”前后VPIN值和价格走势对比分析 | 第56-59页 |
| 4.3 本章小结 | 第59-61页 |
| 第五章 基于VPIN值的风险预测模型构建及应用 | 第61-71页 |
| 5.1 高频交易风险测度 | 第61-64页 |
| 5.1.1 流动性风险测度 | 第61-62页 |
| 5.1.2 波动性风险测度 | 第62-64页 |
| 5.2 高频情景下流动性风险预测 | 第64-67页 |
| 5.2.1 基于沪深300指数期货合约的流动性风险预测 | 第65页 |
| 5.2.2 基于上证50指数期货合约的流动性风险预测 | 第65-66页 |
| 5.2.3 基于中证500指数期货合约的流动性风险预测 | 第66-67页 |
| 5.3 高频情景下波动性风险预测 | 第67-70页 |
| 5.3.1 沪深300指数期货合约波动性风险预测模型分析 | 第67-68页 |
| 5.3.2 上证50指数期货合约波动性风险预测模型分析 | 第68-69页 |
| 5.3.3 中证500指数期货合约波动性风险预测模型分析 | 第69-70页 |
| 5.4 本章小结 | 第70-71页 |
| 第六章 结论与展望 | 第71-73页 |
| 6.1 结论 | 第71-72页 |
| 6.2 展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第78页 |
