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基于高频数据构建上海原油期货的量价关系模型
文献摘要：
文章选取上海原油期货为研究对象,基于2018年3月27日至2019年12月30日包括成交量、持仓量以及收盘价格等数据的一分钟高频交易数据,对其量价关系进行实证研究.分别基于日盘与夜盘数据构建基础线性模型与BP神经网络非线性模型,并分析其市场特征和影响.线性回归结果表明,日盘与夜盘中价格波动均与成交量存在正相关关系;而与持仓量存在负相关关系.将成交量、持仓量分解为预期与非预期部分后的BP神经网络结果则表明日盘与夜盘具有一定差异性:日盘中持仓量影响效果总体大于成交量;且相较于持仓量预期部分,持仓量的非预期部分则影响更大;夜盘中则为成交量的非预期部分对价格波动的影响大于其预期部分.
文献关键词：
BP神经网络;量价关系;高频数据;原油期货
中图分类号：
作者姓名：
陈彪;陈佳洛;吕子越;王迪;周宇洋;赵永红
作者机构：
四川大学 数学学院, 四川 成都 610065;四川大学 经济学院, 四川 成都 610065
文献出处：
引用格式：
[1]陈彪;陈佳洛;吕子越;王迪;周宇洋;赵永红-.基于高频数据构建上海原油期货的量价关系模型)[J].中国市场,2022(22):1-6
A类：
B类：
高频数据,上海原油期货,量价关系,关系模型,成交量,持仓量,收盘价格,一分钟,高频交易,交易数据,夜盘,构建基础,非线性模型,市场特征,盘中,中价,价格波动,预期与非预期,明日,影响效果,分则,对价
AB值：
0.27085
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