高频交易策略：稀疏均值回归投资组合优化

"优化稀疏均值回归投资组合-研究论文" 这篇研究论文深入探讨了在基数约束条件下优化均值回归投资组合的策略。均值回归投资理论认为，资产的价格会随着时间向其长期平均值回归，这为投资者提供了交易机会。在论文中，作者首先建立了一个基础的VAR(1)模型来估计资产价格的动态行为，这个模型能够捕捉到资产间的相互依赖关系。随后，他们应用Ornstein-Uhlenbeck (OU)过程来模拟这些动态，该过程常用于描述金融资产短期利率或股票价格的随机演变。 投资组合优化是研究的核心，主要通过两种方法进行。第一种方法是通过解决广义特征值问题来最大化可预测性。这意味着寻找一个投资组合配置，使得未来的收益对当前状态的敏感度最大。第二种方法是最大化平均回报，这通常涉及到寻找预期收益最高同时风险可控的资产组合。这两种策略都是为了在满足基数约束的前提下构建稀疏投资组合，即持有较少的资产种类，以减少交易成本并提高投资组合的可解释性。 优化过程利用了随机搜索算法和前馈神经网络(FFNN)。随机搜索算法是一种全局优化技术，能够在复杂多维空间中寻找最优解。而FFNN作为一种机器学习模型，能够通过学习历史数据模式来预测资产价格动态，进一步增强优化效果。 论文中的实证分析基于历史数据，包括SWAP汇率、SP 500指数和FOREX市场，结果显示，提出的交易算法平均实现了29.57%的年回报率，这在高频日内交易中尤其显著，因为此类交易需要处理大量高频金融数据。这些算法的成功表明，结合统计模型与优化技术可以有效应用于金融市场，特别是在高频率交易环境中。 《Algorithmic Finance》是一本致力于连接计算机科学与金融的学术期刊，涵盖了高频交易、统计套利、机器学习、计算金融智能、基于代理的金融、复杂性和市场效率等多个领域。该期刊的目的是推动这些领域的理论与实践发展，为金融市场的理解和交易策略提供科学支持。