高频交易对证券市场的影响--基于市场微观结构的视角

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    71771171
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    49.0万
  • 负责人：
    张小涛
  • 依托单位：
    天津大学
  • 学科分类：
    G0114.金融工程
  • 结题年份：
    2021
  • 批准年份：
    2017
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2018-01-01 至2021-12-31

项目摘要

High-frequency trading as a new way of trading, has brought profound influence to the securities market. We are intended to investigate the impact of high-frequency trading on the securities market and then explore the interaction mechanism between the high-frequency trading and microstructure of financial market. The achievements of this project would enrich theory and methodology of market microstructure, benefit the adjustment of trading mechanism as well as impose positive impacts on the development of regulatory strategy. This project would apply empirical analysis method to explore the influence of high-frequency trading on market in terms of its volatility, liquidity, and extreme market risk. Seeking for the strategy pattern and the rule of order flows of high-frequency trading with the help of technologies in machine learning, deep learning, and simulating high-frequency trading based upon the computational finance platform. This project would set, modify and simulate the parameters of the high-frequency trading model pace by pace, according to the heterogeneous characteristics of Agent, pattern, and market mechanism to simulate high-frequency trading under different combinations of parameters, in order to reveal the interaction between high-frequency trading and market microstructure.
高频交易作为一种新兴的交易方式，给证券市场带来了深刻的影响，本申请基于市场微观结构研究高频交易对证券市场的影响，探索高频交易与市场微观结构的相互作用机理，其成果将会对发展微观结构理论与方法、调整交易机制、制定监管策略有积极意义。本项目将运用实证方法分析研究高频交易对市场波动性、流动性、市场极端风险等的影响，通过机器学习、深度学习技术寻找高频交易的策略模式、订单流规律，并使用计算实验金融平台对高频交易进行仿真实验，根据高频交易Agent的不同特征、模式、市场交易机制的组合改变模型参数，生成不同参数组合下的模拟交易数据，以达到发现高频交易与市场微观结构的相互作用规律的目的。

结项摘要

随着IT的进步和数据可得性的提高，以高频交易为特征的量化交易在中国的证券市场上的比重越来越高，据中信证券估计，截止2021年第三季度量化交易的交易量占比接近三成，成为不可忽视的交易力量。对证券市场机制及其微观结构带来了深刻的影响和本质的改变，给证券市场的传统运行模式带来了新的机遇和挑战。. 本研究依据中国资本市场近几年的最新发展，使用高频数据或账户数据对股票市场、期货市场以及网贷市场中的微观行为或机制进行了研究。研究内容包括：使用逐笔 数据和分笔数据考察股票撤单行为与股票市场的交易质量之间的关系；使用股票账户数据过度自信与个人投资者股票投资业绩之间的关系；使用账户数据和气象数据研究了温度、湿度等因素的变化对投资决策的影响；使用分笔数据研究了高送转中的交易信息结构；使用期货逐笔数据研究了政策限制尤其是关于程序交易政策限制的改变对期货波动性、价格发现等的影响；使用局部线性尺度近似法（LLSA）对高频股票数据的结构突变进行了检测；使用网贷平台的借贷文本数据研究了中文文本的表现形式（文本长度、标点符号种类、长短句形式等）与投资决策之间的关系；设计了新的在线投资组合算法W-KACM，在使用高频数据的测试中获得了较好的超额收益；将深度学习中的DNN方法与技术分析相结合，将构造的方法与策略在中国等八个国家的市场上进行了检验。. 在本研究的过程中收集整理了股票逐笔数据、股票分笔数据、网贷平台借贷数据、中国的气象数据等。. 通过对高频数据情形下的信息扩散、交易者类型转换以及由此衍生的流动性、波动性等市场微观问题，对于进一步探索信息传递的规律、丰富市场有效性理论、完善资产定价模型具有积极意义；本研究通过引入机器学习、深度学习等领域的前沿研究成果，将之用于分析高频交易与市场微观结构的相关问题，拓展 了AI 在金融领域的应用， 对于丰富金融研究的方法与手段有现实意义；只有对高频交易的微观结构机理有较为清晰的认识的情 况下才能制定出合理、公平、有效的监管策略。

项目成果

期刊论文数量（8）
专著数量（0）
科研奖励数量（1）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
Investor attention and platform interest rate in Chinese peer-to-peer lending market
中国P2P借贷市场投资者关注度及平台利率
  • DOI：
    10.1016/j.frl.2020.101559
  • 发表时间：
    2021-02-27
  • 期刊：
    FINANCE RESEARCH LETTERS
  • 影响因子：
    10.4
  • 作者：
    He, Feng;Qin, Shuqi;Zhang, Xiaotao
  • 通讯作者：
    Zhang, Xiaotao
分析师的评级建议会影响投资者交易吗
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
    天津大学学报(社会科学版)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    王晓宇;熊熊;张小涛
  • 通讯作者：
    张小涛
Private information advantage or overconfidence? Performance of intraday arbitrage speculators in the Chinese stock market
私人信息优势还是过度自信？
  • DOI：
    10.1016/j.pacfin.2019.101215
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    Pacific-Basin Finance Journal
  • 影响因子：
    4.6
  • 作者：
    Zhang Xiaotao;Liang Junpeng;He Feng
  • 通讯作者：
    He Feng
The role of narrative style in a peer-to-peer lending market: an empirical investigation
叙事风格在 P2P 借贷市场中的作用：实证调查
  • DOI：
    10.1080/16081625.2021.1934707
  • 发表时间：
    2021-06
  • 期刊：
    Asia-Pacific Journal of Accounting and Economics
  • 影响因子：
    1.1
  • 作者：
    Zhang Xiaotao;Li Yuelei;Zhang Wei;Xing Jieli
  • 通讯作者：
    Xing Jieli
Temperature and trading behaviours
温度和交易行为
  • DOI：
    10.1016/j.irfa.2021.101890
  • 发表时间：
    2021-11
  • 期刊：
    International Review of Financial Analysis
  • 影响因子：
    8.2
  • 作者：
    Liu Huajin;Zhang Wei;Zhang Xiaotao;Liu Jia
  • 通讯作者：
    Liu Jia

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  • 作者：
    张小涛
  • 通讯作者：
    张小涛

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AI项目解读示例

课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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