金融高频交易策略研究述读

标准方法能为风险厌恶型的投资者交易标准普尔500指数提供有价值的信息，而上述方法结合了高低频率系数，对于在标准普尔500指数买卖时寻求短期利润的风险爱好者有很好的指导作用。 （三）小结及展望

本文的作者从金融高频交易这一热点问题入手，创新地使用低频和高频小波系数结合的研究方法进行股票指数价格预测，具有一定的理论意义与现实指导意义。由于我国经济发展的需要，高频数据在近几年才逐渐被分析利用，因此国内研究者也逐渐转向研究高频数据，但与国外相比研究还不成熟，根据参考的文献，应用的分析方法除了人工神经网络法、小波分析法外，还有基于遗传网络规划、SVM（支持向量机模型）的高频交易策略研究，或者将好几种算法或者分析方法结合起来使用混合模型进行预测，目的是提高预测精度。因此，要深入金融预测方面的研究，除了相关金融背景知识外，还需掌握相关的算法或统计分析方法（包括指标选取、数据去噪及模型优化等方面），以达到减小预测误差、提高预测精度的目的。 由于知识有限，且接触金融高频交易这一领域时间不太长，以上仅是本人对于已读文献的一点浅谈，金融高频交易是一个新兴的、很有挑战性的研究领域，

值得深入研究，结合中国实际探索出真正符合中国国情的分析方法也更具现实意义。 【参考文献】

[1] S. LAHMIRI.Improving Forecasting Accuracy Of The S&P500 Intra-day Price Direction Using Both Wavelet Low And High Frequency

Coefficients[J].Fluctuation and Noise Letters，2014. [2] 陈艳，王宣承.基于变量选择和遗传网络规划的期货高频交易策略研究[J].中国管理科学，2015，23（10）：47-56.