本文在辨析3种典型日内交易量预测模型—加和模型、乘积模型和分解优化模型—的理论差异并使用中国市场数据实证检验的基础上,提出一种新的日内交易量预测模型:局部波动模型.在交易量预测和成交量加权平均价(volume weighted average pr...本文在辨析3种典型日内交易量预测模型—加和模型、乘积模型和分解优化模型—的理论差异并使用中国市场数据实证检验的基础上,提出一种新的日内交易量预测模型:局部波动模型.在交易量预测和成交量加权平均价(volume weighted average price,VWAP)策略层面,局部波动模型的稳定性均优于经典的基准方法—历史滚动均值.该模型运算速度快且可实现动态预测,预测精度方面表现良好,仅不及精度最高但速度最慢的乘积模型,且其稳健性优于乘积模型,介于乘积模型和分解优化模型之间.该模型在大盘风格数据上表现较好,且在处理频率较高的数据以及交易量波动较低的数据上具有优势.展开更多
文摘本文在辨析3种典型日内交易量预测模型—加和模型、乘积模型和分解优化模型—的理论差异并使用中国市场数据实证检验的基础上,提出一种新的日内交易量预测模型:局部波动模型.在交易量预测和成交量加权平均价(volume weighted average price,VWAP)策略层面,局部波动模型的稳定性均优于经典的基准方法—历史滚动均值.该模型运算速度快且可实现动态预测,预测精度方面表现良好,仅不及精度最高但速度最慢的乘积模型,且其稳健性优于乘积模型,介于乘积模型和分解优化模型之间.该模型在大盘风格数据上表现较好,且在处理频率较高的数据以及交易量波动较低的数据上具有优势.
