基于深度学习的配对交易策略

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随着我国金融创新的推进,量化交易逐渐在我国证券市场中发芽成长。量化交易领域中传统的配对交易策略,都假设股价之间满足某种特定的关系,因而存在着局限性。运用深度学习技术,可以避免在配对交易中引入前提额外假设,而是将挖掘规律的任务交给计算机来完成。使用栈式自动编码器代替传统方法,挖掘股票价格相关性中蕴含的套利机会,能形成一套新的、有着独立逻辑的交易策略。实验表明,该策略在我国A股市场表现出稳定的盈利能力,在根据近两年A股市场数据的模拟测试中,日胜率为62.9%,信息比率为0.378。
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