High-Frequency Trading Liquidity Analysis: Application of Machine Learning Classification

创建于 2025-05-12T15:59:02.755939+08:00 更新于 2025-05-21T11:12:31.721076+08:00

摘要

本报告基于高频交易数据，构建包含多种流动性指标的机器学习分类模型，预测股票一分钟内价格涨跌方向。研究发现，使用全部流动性指标组合能显著提升预测准确率，随机森林模型表现最佳，流动比率、资金流比率及换手率为关键特征，反映流动性对市场动态的深刻影响，为流动性风险管理与金融网络分析提供了实证支持 [page::0][page::3][page::4]。

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