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A股程序化交易智能识别及分类研究—基于深度学习的方法.pdf
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上传时间: 2020-07-02
详细说明：上交所研究论文：
程序化交易日臻复杂， 其蕴含的技术故障、重大差错等风险，
容易对市场秩序和交易安全造成冲击。 鉴于程序化交易的专业性和
复杂性， 要形成针对性强、有效性高的一线监管约束， 前提是构建
有效的程序化交易识别和分类方法。本文提出一种 A 股市场程序化
交易的识别与分类方法—DeepEye。 本文通过系统分析A股市场上现
有的九类程序化交易类型，构建了程序化交易特征指标体系。同
时，首次尝试将深度学习人工智能技术用于程序化交易的识别和分
类，不仅使 DeepEye 整体上具有大数据的处理能力和效率，还克服
了现有方法依据固定阈值进行认定或分类，容易出现遗漏或被技术
性规避的局限
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