基于深度学习算法的高频交易策略及其盈利能力

创建于 2025-05-06T02:55:28.495780+08:00 更新于 2025-07-15T21:52:46.918979+08:00

摘要

本文基于卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）构建沥青期货高频交易涨跌分类模型，设计相应交易策略。回测结果显示，深度学习策略胜率和期望收益明显优于传统人工神经网络，且具备更强泛化能力，证明了深度学习在高频交易中的有效性及盈利潜力[page::0][page::7][page::8]

速读内容

深度学习在量化投资及高频交易中的应用背景 [page::0][page::1]

量化交易通过模型自动交易以减少人为情绪影响，尤其高频交易强调快速捕捉价格微小波动机会。

- 深度学习中的CNN和LSTM擅长自动特征提取和序列时序分析，适合处理高频交易复杂数据并做出涨跌预测。

三种神经网络模型构建与特点 [page::2][page::3][page::4]

人工神经网络（ANN）：经典三层结构，采用激活函数和误差反向传播训练。

- 卷积神经网络（CNN）：特点为局部连接、权值共享，有多层卷积、池化、Dropout及全连接层，减少过拟合。

长短期记忆网络（LSTM）：引入遗忘门、输入门、输出门解决序列数据的长期依赖问题，专用于时序数据预测。

- 三模型均采用随机梯度下降优化，分类输出未来价格涨跌概率。

高频交易数据选取与特征工程 [page::4][page::5]

以沪期所沥青期货主力合约2016-10至2017-09近1年级别行情数据(共700多万条)为样本。

- 添加价格均线MA、成交量均线、KDJ、MACD、BOLL等技术指标，多维特征捕捉价格及成交量信息。

训练样本中，未来10秒内涨幅或跌幅超过0.1%作为涨跌类别标签。

高频交易策略设计与收益回测 [page::6][page::7]

策略基于涨跌概率，当上涨或下跌概率超过阈值φ时开仓对应多空仓位，持仓10秒后平仓，计算扣手续费后的收益率。

- 回测比较ANN、CNN及LSTM策略在不同概率阈值下的交易次数、胜率、盈亏比及期望收益。

| 策略 | 阈值φ | 交易次数 | 胜率(%) | 平均盈利(%) | 平均亏损(%) | 盈亏比 | 期望收益(%) |
|---------------|-------|----------|--------|-------------|-------------|--------|----------------|
| ANN | 0.95 | 3,357,756| 46.70 | 0.5573 | -0.3880 | 1.44 | 0.0534 |
| CNN | 0.95 | 3,043,224| 56.45 | 0.5605 | -0.3761 | 1.49 | 0.1526 |
| LSTM | 0.95 | 2,972,234| 51.10 | 0.5534 | -0.3575 | 1.55 | 0.1079 |

CNN和LSTM策略在高阈值下胜率和期望收益显著优于ANN，回测验证深度学习模型在高频交易中的强效性。

策略胜率与期望收益趋势解析 [page::7][page::8]

随阈值φ增大，所有策略胜率和期望收益均上升，表明较高置信度交易信号更稳定。

- LSTM策略在最高阈值下胜率最高，表明其长期依赖序列信息优势明显。

结论与未来研究方向 [page::8]

基于深度学习的高频交易策略优于传统ANN，具有更高的预测精度和盈利能力，尤其在阈值较高时表现突出。

- 未来工作可拓展至不同期货品种、其他资产类别，也可引入止盈止损及仓位管理等交易框架以增强策略实用性和稳健性。

深度阅读

基于深度学习算法的高频交易策略及其盈利能力 — 详尽分析报告

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一、元数据与概览

报告标题：《基于深度学习算法的高频交易策略及其盈利能力》

作者：孙达昌，毕秀春

发布机构：中国科学技术大学管理学院统计与金融系

发表时间：2018年

研究主题：探讨深度学习算法（特别是卷积神经网络CNN和长短期记忆网络LSTM）在高频交易策略构建中的应用及盈利能力，涵盖模型设计、回测检验及结果比较，实证对象为上海期货交易所的沥青期货主力合约。

核心论点与信息：

深度学习算法能有效地构建高频交易中的涨跌分类模型，提升高频交易策略的盈利能力和泛化能力。

- 通过回测检验发现：以CNN和LSTM神经网络构建的策略显著优于传统人工神经网络（ANN）策略，在胜率和期望收益两方面表现更优。

本文填补了深度学习算法在中国期货高频交易策略中应用的研究空白，对未来量化投资技术应用具有指导意义。[page::0]

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二、逐节深度解读

2.1 引言（第0-1页）

关键论点总结：

量化投资依赖于数学模型和数据分析，减少了投资者情绪影响，避免非理性交易。

- 高频交易特点包括持仓时间极短、交易次数多，适合通过计算机和专业算法实现。

深度学习作为人工智能的重要分支，基于模拟人脑结构的神经网络，可从原始数据自动提取多层次复杂特征，优于传统机器学习的特征工程，需要的人工干预少。

- 深度学习中的主要算法包括CNN、DBN、RNN和LSTM等，广泛应用于图像识别和自然语言处理等领域。

目前深度学习在量化交易特别是高频交易中的研究相对较少，过去多为人工神经网络的研究。国内外已有部分学者尝试CNN和LSTM结合其他方法用于价格预测和交易策略。

- 本文首开先河，基于深度学习的CNN和LSTM算法设计针对高频交易的涨跌预测模型，选取沥青期货合约数据进行回测，验证策略优劣，对比传统ANN策略。

推理依据说明：
该章节以量化投资及高频交易的理论基础为起点，介绍深度学习算法的优势，结合文献综述说明研究的创新点和理论基础，为后续模型设计和实证分析奠定基础。[page::1]

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2.2 方法与分类模型构建（第2-4页）

2.2.1 人工神经网络（ANN）

模型特点：

模仿生物神经元，具备非线性、自适应和自学习能力，常用于建模非线性复杂函数映射的问题。基本单元是神经元，带有多个输入权重、偏置和激活函数（如sigmoid、tanh、ReLU等）。

模型架构：

由输入层、多个隐藏层及输出层构成，层间节点全连接。

训练方法：

采用误差反向传播算法（BP算法）实现权重的优化训练。

本文应用：

构建了一个拥有多层隐藏层，用ReLU激活函数和随机梯度下降优化器的ANN分类模型，用以预测期货涨跌。

图1-3解读：

- 图1展示了单个神经元的结构及输入输出映射关系。
- 图2展示了ANN的三层结构示意。
- 图3展示本研究搭建的具体ANN分类模型结构，输入层+3个隐藏层+输出层。

意义：

该模块是三种模型中的基准模型，表现出传统ANN在非线性问题上的基本能力，但参数量大且全连接，可能导致训练效率低和过拟合。

2.2.2 卷积神经网络（CNN）

模型特点：

CNN具有局部连接和权重共享的优势，能够提取局部特征，减少模型参数。主要由卷积层和池化层组成，池化层用于降采样减少参数，防止过拟合。

历史背景：

源自对猫视觉皮层的研究，强调感受野，逐步演化成深度卷积网络。

构建模型细节：

3层卷积层，3层池化层，3层Dropout层（用以防止过拟合），1层Flatten层（多维数据转一维），1层Dense全连接层作为输出。

激活函数与优化器：

使用ReLU激活函数，随机梯度下降优化器。

图4说明：

图示CNN模型架构及数据流动路径，从输入层经过卷积、池化和丢弃层后至最终的全连接输出层。

意义：

CNN能捕获局部的图像特征类似于捕捉价格序列中局部模式，有助于处理高频数据。

2.2.3 LSTM神经网络

模型概述：

LSTM属于循环神经网络（RNN），设计以解决普通RNN的梯度消失和爆炸问题。包含输入门、遗忘门、输出门，通过门控机制控制信息的流入、保留与输出，适合处理序列的长期依赖。

数学公式详解：

详细列出了各门的计算公式及隐藏状态和细胞状态的更新机制，充分体现模型的复杂性和精细控制。

模型结构：

包含LSTM层，Flatten层和Dense输出层，激活和优化器同样为ReLU及随机梯度下降。

图5、6解读：

展示LSTM结构的详细门控和状态变化流程；展示整体分类模型架构。

意义：

LSTM适合处理高频交易数据中的时间序列特征，能有效捕获价格的动态变化趋势。

总结：
三种神经网络模型各具优势，ANN作为传统基线，CNN提供局部特征捕捉，LSTM关注长期依赖及序列动态特征，均用于涨跌涨跌分类，构成后续高频策略的预测核心[page::2,3,4].

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2.3 实证检验与交易策略构建（第4-7页）

2.3.1 数据选取与特征构建

实证对象与数据来源：

选取上海期货交易所沥青期货主力合约，采集2016-10-10至2017-09-14的逐秒级别行情共若干条数据。

数据特征详解（表1）：

包含每条行情的时间、价格、成交量、持仓变化、买卖委托等信息。

行情走势展示（图8）：

贵重期货价格波动明显，说明存在充分的高频价差套利空间。

特征添加（表2）：

基于技术指标构造了多达13项技术类特征，包括MA均线（5,10,20周期）、成交量均线、涨速、KDJ指标三项、MACD三项、布林线两项等。

技术指标相关计算公式详解：

详细公式说明MA、KDJ、MACD、BOLL指标的计算，为特征构造提供理论基础。

意义：

这些精选技术指标为深度学习模型提供多维、综合的输入特征，有助于捕获行情变化的细节和趋势，提高模型的预测准确度。

2.3.2 训练样本选择与数据预处理

涨跌定义：

设定未来10秒后价格涨幅大于1‰为上涨样本，跌幅大于1‰为下跌样本。此阈值设计基于盈利能力与样本量兼顾，确保样本同时具有收益意义与统计意义。

样本量说明：

从原始数据中筛选出符合标准的上涨和下跌样本，数量充足满足深度学习需求。

数据预处理：

- 标准化（均值方差）：消除量纲差异影响。
- 归一化（0-1区间映射）：统一输入尺度，加速训练收敛。

意义：

数据预处理确保输入模型的数据质量，有助于提升训练稳定性和预测性能。

2.3.3 构建交易策略与回测方法

交易策略逻辑：

根据模型对当前行情“上涨”和“下跌”概率的预测，设定阈值 $\phi$ ，当上涨概率超过阈值时开多仓，跌概率超过阈值时开空仓，同时10秒后平仓。

手续费设置：

采用较实际稍高的0.015%手续费考虑平仓和开仓，体现更为保守的真实交易成本。

收益率计算：

做多和做空均考虑开平仓价格差及手续费影响，实现真实交易条件下的收益率衡量。

主要回测指标：

- 胜率：盈利交易比例，反映预测准确度。
- 平均盈利/亏损：具体盈利亏损幅度度量。
- 盈亏比：衡量策略风控效果。
- 期望收益：汇总指标，综合考虑概率和收益，决定策略综合盈利能力。

2.3.4 回测结果与对比分析（表3-5，图9-10）

赢家取阈值对比影响：

随着阈值 $\phi$ 增大，三种策略的胜率和期望收益均呈提升趋势，显示更高的预测置信度带来更稳定和盈利的策略表现。

胜率表现排序：

LSTM > CNN > ANN，分别达到最高胜率56.45%，52.37%，46.70%。

期望收益比较：

LSTM策略优势明显，最高达0.1526‰，远超CNN（0.1079‰）和ANN策略（0.0534‰）。

盈亏比与交易次数：

随着阈值增加，交易次数减少但质量增加，体现策略选择更自信信号时减少无效交易。

图9（胜率曲线）与图10（期望收益）解释：

- 图9展示三种策略在不同阈值条件下的胜率递增趋势，LSTM曲线最陡峭。
- 图10展示期望收益的提升趋势，三者均随阈值增长收益增加，LSTM策略收益曲线领先。

投资决策意义：

可根据实际风险偏好和交易频率控制阈值，较高阈值推荐以确保交易稳定与盈利。

策略比较总结：

本文的深度学习策略（CNN和LSTM）显著优于传统ANN，LSTM网络在捕获序列信息上优势让其表现最佳。

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2.4 结论（第7-8页）

总结观点：

深度学习算法特别是CNN和LSTM在高频交易策略构建方面展现了高效、准确的涨跌预测能力和盈利能力，实现了技术对量化投资的有力推动。

实际意义：

量化投资通过这类算法有望替代传统的主观决策，减少非理性交易，提升整体市场效率和盈利水平。训练好的模型可以广泛应用到其他期货品种及股票市场，实现程序化自动交易。

局限与展望：

- 本文主要针对沥青期货主力合约回测，缺乏对其他品种的验证，限制了结论的泛化。
- 未来可扩展到低频交易策略，结合宏观经济、基本面指标等多元化特征。
- 也建议引入止盈止损规则，仓位管理等复杂交易逻辑，进一步丰富策略框架和风险控制。

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三、图表深度解读

图1-3：人工神经网络结构图（第2页）

描述：

展示单个神经元计算过程及三层ANN的网络结构，体现输入、隐藏、输出层的连接及信号传递。

数据与趋势分析：

重点阐释神经网络本质是参数化的非线性映射与特征抽取，训练中需反复调整权重以逼近目标。

文本联系：

支撑模型构建部分的理论基础，展现ANN作为基线模型的设计逻辑。

图4：卷积神经网络架构（第3页）

描述：

详细图解CNN中卷积、池化、Dropout、Flatten、Dense层顺序和作用。

解读：

强调局部特征提取和权值共享，大幅降低参数量，防止过拟合，为高频数据抓取重要的局部模式。

文本联系：

用于实现更精准高效的高频市场信号预测。

图5-6：LSTM结构及模型架构（第3-4页）

描述：

展示包含输入门、遗忘门、输出门的LSTM细胞结构，和整体分类模型组成。

数据与趋势：

该结构详细反映了时间序列信息的状态传递与筛选机制，适合序列依赖性显著的数据环境。

文本联系：

显示LSTM较之CNN、ANN更适合捕捉高频交易数据中的时序动态。

图7：交易模型流程图（第4页）

描述：

从构建涨跌模型、选取数据、训练模型到策略构建的流程步骤。

解读：

展示整个研究中从数据到策略闭环的逻辑过程，体现方法体系化和结构清晰。

图8：沥青期货价格走势图（第5页）

描述：

上海期货交易所沥青期货主力合约价格时间序列走势。

趋势分析：

价格波动剧烈，市场存在显著套利空间，为高频策略提供丰富信号。

文本联系：

确认研究对象的代表性及策略应用场景的合理性。

表1-2：行情样本与技术指标（第4-5页）

表1：具体行情数据字段示例，明确数据来源及内容结构。

- 表2：列出所添加的技术指标及对应特征数量，体现输入特征的丰富性。

数据意义：辅助模型捕捉多维数据特征，是模型有效学习的关键。

表3-5：不同策略的回测结果对比（第6-7页）

内容：展示不同预测阈值下，人工神经网络、卷积神经网络及LSTM策略的交易次数、胜率、平均盈利/亏损、盈亏比、期望收益。

- 解读：
- 胜率与期望收益均随阈值提高而提升，三种策略均表现策略信心度提升带来精确预测与高盈利。
- LSTM策略整体优于CNN和ANN，尤其在较高阈值时显示更高的胜率和期望收益，体现其时间序列处理优势。
- ANN策略表现相对较弱，表明传统神经网络难以充分捕获高频数据复杂特征。

文本联系：提供实证基础，支撑论文主要结论。

- 潜在局限和注释：
- 高频交易策略的交易次数庞大，是否考虑了滑点、延迟等真实市场影响未明确指出。
- 没有涉及对模型过拟合问题的检验细节，仅简单包含Dropout层。

图9-10：策略胜率与期望收益趋势图（第7-8页）

图9胜率图：随着阈值升高，三策略胜率均上升，LSTM提升幅度最大。

- 图10期望收益图：同理，期望收益随阈值增长，深度学习模型优于ANN。

意义：直观显现深度学习策略在精准性和盈利能力上的优势，视觉化强化结论。

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四、估值分析

本文并未涉及估值分析部分，因其研究对象是交易策略和技术方法论，而非企业估值。

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五、风险因素评估

报告中并无专门章节对策略风险因素进行详尽说明。但从内容可推断如下风险点：

过拟合风险：深度学习模型可能因样本过拟合，策略实际交易中表现可能不及回测。

- 市场变化风险：策略基于历史数据训练，未来行情若发生结构性变化可能导致失效。

交易成本及执行风险：仅粗略考虑手续费，未包括滑点、成交失败等实际执行风险。

- 数据局限性：只取单一品种沥青期货，缺少多品种和跨市场验证，限制泛化能力。

报告未显著提供风险缓释策略和概率评估，建议实际应用时纳入风险管理及动态调整手段。

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六、批判性视角与细微差别

数据样本及市场单一限制：

仅对沥青期货主力合约进行回测，限制结论的普适性。不同市场品种特征差异可能造成模型性能不同。

交易环境简化假设：

手续费虽较实际调整，但未考虑滑点及市场冲击成本，导致收益可能被高估。

深度学习模型训练细节缺失：

未透彻披露模型训练超参数、交叉验证等过程，难以判断模型稳定性。

忽视风险控制策略：

未包含止损、风险敞口管理等实盘必要交易规则，实际应用还需强化风险管理。

结果对比不足：

ANN作为基线但未与更多传统机器学习方法（如随机森林、SVM）或其他简单策略对比，结果局限于深度学习家族内比较。

以上评论均基于报告内容及隐含信息，表述保持客观中立。

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七、结论性综合

本文通过系统构建基于三种主流神经网络（ANN、CNN、LSTM）的高频交易涨跌分类模型，结合沪货沥青期货实证数据，完整设计并回测交易策略。通过对交易策略在多个预测阈值下的性能指标（胜率、平均盈亏、盈亏比及期望收益）的细致分析，充分验证了深度学习算法在高频量化交易中的有效性和优越性。

具体而言，基于LSTM的策略因其对时间序列长期依赖的卓越识别能力，取得了最高的胜率（高达56.45%）和期望收益（高达0.1526‰），显著领先于卷积神经网络和传统人工神经网络策略。CNN策略凭借其局部特征提取优势，在胜率和期望收益方面亦优于ANN模型，体现出深度学习对捕获微观高频行情特征的强大能力。

由表格和图形全面展示，三类策略随着阈值提升均表现出业绩显著改进，既提升交易稳健性，又提升预期收益，验证了阈值作为策略激活门槛的有效性和可调性。价格走势图和技术指标数据样本为模型提供坚实的基础数据保证。

研究结论指出，深度学习模型特别是LSTM在高频交易策略的盈利能力和泛化能力方面具备显著优势，未来可拓展应用到其他品种及低频交易，结合多维度特征和风险控制，推动量化交易智能化发展。

本研究的不足在于数据样本局限及风险管理考量较少，建议实际投资应用中须结合更广泛数据、多模型集成及实时风险控制机制，确保稳定可持续盈利。

总体来说，本文为深度学习算法在高频交易领域应用提供了理论与实证支持，是跨学科技术与金融投资结合的有益探索，展现了人工智能驱动下量化金融发展的广阔前景。[page::0,1,2,3,4,5,6,7,8]

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