韩泽文

高频交易市场是许多金融机构角力的重要场所，量价关系则是众多学者研究的重点。通过量价关系在高频交易市场构建合适的模型来预测价格趋势一直是各大券商研究的方向之一。本文通过挂单量因子这一指标，构建了岭回归模型来预测价格变化，并根据模型建立的简单策略进行模拟交易，取得了不错的效果。

一、引言

长期以来，以股指期货为主的二级市场都是各大券商的必争之地，而作为矛头的高频交易策略则是一家券商硬实力的集中体现之一。与传统的中低频交易侧重关注收盘信息的特点不同，高频交易要求交易者能对日内数据的变化做出及时应对。一个理想的右侧交易策略应该是能较为准确地在价格低位发出开仓信号，在价格到达高位后及时发出信号平仓。为了探寻合适的交易信号来构建一个稳定可行的交易策略，需要选取一些合适的指标来预测价格的趋势。以往的量价关系的研究多集中于论证上·，鲜有成果能成功找到稳健的因子;且因子的运用多集中在日频交易等中低频交易中，对高频交易的研究往往被忽视，而在市场中进行交易正是研究的目的。因此，本文以Cont的挂单量因子模型作为基础，根据高频市场的特征对模型进行改进，并在沪深股市上用一年的高频数据（tick级）进行模拟交易。

二、数据预处理

对数据的预处理在模型擬合中十分关键。如果不能很好的处理数据，模型会很大程度地受到样本不平衡等负面因素影响，导致模拟交易的失败。……