數(shù)學(xué)建模擬合算法精選(九篇)

前言：一篇好文章的誕生，需要你不斷地搜集資料、整理思路，本站小編為你收集了豐富的數(shù)學(xué)建模擬合算法主題范文，僅供參考，歡迎閱讀并收藏。

第1篇：數(shù)學(xué)建模擬合算法范文

【關(guān)鍵詞】系統(tǒng) 選擇 開發(fā)

北京時(shí)間2013年8月16日11點(diǎn)05分31秒到05分56秒的短短26秒里，中國(guó)石化和工商銀行兩大權(quán)重龍頭先后漲停。之后多只權(quán)重股迅速跟進(jìn)大幅拉升；根據(jù)事后調(diào)查結(jié)果，造成這一事件的光大烏龍交易以70億的成交量，卻造成了日均交易量在2000億以上的A股市場(chǎng)的大盤指數(shù)瞬時(shí)上漲超過5%的漲幅，這讓貌似遙遠(yuǎn)的量化交易突然出現(xiàn)在國(guó)內(nèi)投資者的面前，很多普通投資者這才發(fā)現(xiàn)自己同量化交易戰(zhàn)斗已經(jīng)很久了。如何獲得一個(gè)擁有高速精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)、高性能程式交易以及高度的開放性和前瞻性等特點(diǎn)的專業(yè)的交易平臺(tái)，這正是本文嘗試解決的問題。

一、如何選擇國(guó)內(nèi)現(xiàn)有平臺(tái)

目前的量化交易平臺(tái)可以從開發(fā)語言、技術(shù)架構(gòu)、系統(tǒng)架構(gòu)、策略方向、交易方式等幾個(gè)方面，分為中低端和高端量化交易平臺(tái)。

（一）中低端量化交易平臺(tái)

中低端平臺(tái)只支持復(fù)雜度不高的腳本語言實(shí)現(xiàn)策略邏輯，多數(shù)的實(shí)現(xiàn)只能在圖表上加載技術(shù)指標(biāo)進(jìn)行自動(dòng)化交易、程序化交易等量化交易方式。它一般采用的技術(shù)架構(gòu)是投資者使用平臺(tái)商提供的客戶端軟件，采用互聯(lián)網(wǎng)接入方式連接平臺(tái)商或者金融經(jīng)紀(jì)公司提供的行情和基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)器，投資者在本地運(yùn)行的策略觸發(fā)后，通過經(jīng)紀(jì)公司的普通交易席位進(jìn)行交易。國(guó)內(nèi)應(yīng)用的中低端量化交易平臺(tái)主要有文華贏智程序化交易、交易開拓者、金字塔決策交易系統(tǒng)等。

（二）高端量化交易平臺(tái)

高端量化平臺(tái)除了支持復(fù)雜腳本語言實(shí)現(xiàn)策略邏輯外，均支持直接使用C++、JAVA等開發(fā)語言實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的策略邏輯，采用多進(jìn)程、多線程方式進(jìn)行自動(dòng)化交易、程序化交易、算法交易。行情和交易的延時(shí)都要求盡可能最低。它適合機(jī)構(gòu)投資者進(jìn)行趨勢(shì)、套利、對(duì)沖、高頻等對(duì)行情和交易要求高、邏輯復(fù)雜度高的策略。國(guó)內(nèi)主流的高端量化交易平臺(tái)主要有龍軟DTS、國(guó)泰安量化投資平臺(tái)、天軟量化平臺(tái)等。

總的來說，中低端平臺(tái)適合投資者進(jìn)行趨勢(shì)、反趨勢(shì)等對(duì)行情和交易邏輯要求不高的策略，高端交易平臺(tái)適合機(jī)構(gòu)投資者進(jìn)行趨勢(shì)、套利、對(duì)沖、高頻等對(duì)行情和交易要求高、邏輯復(fù)雜度高的策略。同時(shí)不同的平臺(tái)費(fèi)用也不同，投資者必須根據(jù)自己的交易要求和費(fèi)用承擔(dān)能力來選擇最適合自己的量化交易平臺(tái)。

二、自己打造量化交易系統(tǒng)。

由于MATLAB、R語言這些新一代面向?qū)ο?、功能?qiáng)大的語言的出現(xiàn)，獲取免費(fèi)證券和期貨的數(shù)據(jù)并不難，同時(shí)出于交易保密的要求，再加上使用功能強(qiáng)大的現(xiàn)有平臺(tái)費(fèi)用很高，越來越多的個(gè)人和中小機(jī)構(gòu)選擇自己或委托別人開發(fā)自己的量化交易系統(tǒng)。

（一）語言選擇

很多大的機(jī)構(gòu)都有自己軟件團(tuán)隊(duì)開發(fā)量化交易平臺(tái)，大多選擇C語言、C++、JAVA等開發(fā)語言，有的甚至使用機(jī)器語言，但MATLAB、R語言逐漸成為主流的開發(fā)語言。

1.MATLAB簡(jiǎn)介：MATLAB的是美國(guó)MathWorks公司出品的商業(yè)數(shù)學(xué)軟件，用于算法開發(fā)、數(shù)據(jù)分析以及數(shù)值計(jì)算，主要包括MATLAB和Simulink兩大部分。其優(yōu)勢(shì)在于：用戶可以利用MATLAB進(jìn)行：（1）交易策略實(shí)現(xiàn)和回測(cè)、投資組合優(yōu)化和分析。（2）資產(chǎn)分配、金融時(shí)序分析、期權(quán)價(jià)格和敏感度分析、現(xiàn)金流分析。（3）風(fēng)險(xiǎn)管理、預(yù)測(cè)和模擬、利率曲線擬合和期限結(jié)構(gòu)建模。（4）Monte Carlo模擬、基于GARCH的波動(dòng)性分析等

2.R語言：R語言是一個(gè)高效率的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)：通過R語言可以很高效的實(shí)現(xiàn)前沿paper的模型方法，同時(shí)R語言又提供與C，C++等傳統(tǒng)語言工具的量化結(jié)合，作為免費(fèi)開源的數(shù)據(jù)處理語言，至少幾百名世界知名統(tǒng)計(jì)學(xué)家在算法上的支持，至少幾百名世界頂尖的Fortran，C，C++數(shù)學(xué)庫編程高手在代碼上的支持，大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)的運(yùn)算支撐，開放金融數(shù)據(jù)資源的免費(fèi)接入，前沿期刊與代碼工具的協(xié)同

（二）量化投資重要支撐：IT系統(tǒng)

一個(gè)高水準(zhǔn)的量化交易系統(tǒng)，必須實(shí)現(xiàn)以下的4種功能：

1.歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)后驗(yàn)。歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)一般以收盤價(jià)或者日均價(jià)作為買入賣出的交易價(jià)格。然后根據(jù)設(shè)定的交易價(jià)格計(jì)算出在某一段時(shí)間內(nèi)的收益率、超額收益、夏普率等結(jié)果。歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)后驗(yàn)的優(yōu)勢(shì)是效率高、簡(jiǎn)單方便。缺點(diǎn)是不夠精確，尤其不能考慮資金量對(duì)市場(chǎng)的影響。這個(gè)階段的IT要求：簡(jiǎn)單的原語/多市場(chǎng)的數(shù)據(jù)/各種盈虧報(bào)表分析。

2.歷史高頻交易數(shù)據(jù)后驗(yàn)。歷史高頻交易數(shù)據(jù)后驗(yàn)的核心在于根據(jù)歷史高交易頻數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬撮合，撮合算法主要是判斷在某個(gè)時(shí)段的成交量的成交比例。這個(gè)步驟的IT要求：快速撮合能力

3.高頻數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)模擬。策略后驗(yàn)無法檢驗(yàn)其在樣本外的效果。解決這個(gè)問題的方法是進(jìn)行高頻數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)模擬交易。實(shí)時(shí)模擬交易是將策略寫成一個(gè)DLL，放在模擬平臺(tái)上自動(dòng)運(yùn)行。高頻數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)模擬和實(shí)盤交易已經(jīng)非常接近，對(duì)沖擊成本的考慮，市場(chǎng)容量的考慮基本上和實(shí)盤已經(jīng)一致，唯一不能解決的就是對(duì)市場(chǎng)的影響，這個(gè)階段的IT要求：一個(gè)簡(jiǎn)單高效的統(tǒng)一的交易接口API