资本市场操纵行为量化、监测与监管研究9787513670890
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作者姚远
出版社中国经济出版社
ISBN9787513670890
出版时间2021-02
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上书时间2024-12-20
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商品简介
本书基于市场操纵案例和现有监管条例，使用机器学习、金融风险管理、计量经济学等理论方法，分析复杂交易环境中市场操纵行为的特性，设计关于市场操纵的新型监测指标，推导交易行为、异常波动及市场监测指标之间的拓扑结构和因果推理关系，构建基于大数据的市场操纵行为的数据挖掘算法、识别模式监测模型与闭环管理决策监管框架。在完善市场操作监测模型的基础上，为我国监管部门进行实时、有效、合理的市场操纵行为提供理论性依据和数量化方法。
作者简介
姚远，管理学博士，河南大学商学院教授、河南大学管理科学与工程研究所所长、博士生导师。河南省重点学科“管理科学与工程”牵头人，河南省优秀青年社科专家，河南省青年骨干教师，河南省教育厅学术技术带头人，河南省高校科技创新人才（自然类），九三学社河南省委经济委员会委员。 主要研究领域为金融工程、风险管理、数理金融、金融大数据及机器学习等。
目录
1绪论1.1研究意义1.2国外研究现状1.3国内研究现状1.4简要评述1.5研究方法1.5.1文献研究法1.5.2个案研究法1.5.3描述性研究法1.5.4实验法1.5.5实证研究法1.5.6经验总结法1.6研究框架2证券市场操纵的相关概念及理论基础2.1市场操纵的概念2.1.1市场操纵的定义2.1.2市场操纵的主要形式2.1.3股票市场操纵行为的特点2.2市场操纵行为存在的原因2.3市场操纵行为的危害2.4市场操纵监测模型的相关理论2.4.1神经网络模型2.4.2决策树模型2.4.3小波分析模型2.4.4贝叶斯网络与马尔可夫融合模型3国内外市场操纵案例及相关法规3.1市场操纵案例分析——以欧美为例3.1.1欧美市场操纵案例3.1.2欧美反市场操纵法规总结3.1.3欧美市场操纵案例特点评析3.2市场操纵案例分析——以中国为例3.2.1中国市场操纵案例3.2.2中国反市场操纵法规总结3.2.3中国市场操纵案例特点评析4基于AHMMAS的价格操纵监测模型设计4.1价格操纵基本交易特征及测量指标4.1.1价格操纵基本交易特征4.1.2设计监测度量指标4.1.3操纵行为量化4.2价格操纵特征抽取4.3价格操纵监测模型设计4.3.1高斯混合模型（GMM）和隐马尔可夫模型（HMM）4.3.2异常状态的隐马尔可夫模型（HMMAS）4.3.3自适应隐马尔可夫模型（AHMMAS）4.4基于AHMMAS的价格操纵监测算法4.5实验和评价4.5.1实验数据的选择和构建4.5.2时间窗口的设定4.5.3价格操纵行为数据的设定4.5.4基准模型的选择4.5.5绩效评价指标的设定4.5.6实验结果4.6结论5基于背包问题的虚假交易监测模型设计及分析5.1虚假交易基本交易特征5.2虚假交易行为头寸描述5.2.1虚假交易行为基本头寸描述5.2.2虚假交易行为的闭环交易描述5.2.3虚假交易的闭环交易量化匹配特征5.3虚假交易监测模型设计5.3.1预处理过程5.3.2匹配搜索监测过程5.3.3闭环交易匹配监测过程——串谋搜索5.4实验和评价5.4.1实验数据说明5.4.2确定参数5.4.3基于原始交易数据的评估5.4.4基于加入虚假交易行为的数据评估5.5结论6基于Lasso-VHsMM模型的操纵行为监测模型6.1操纵行为的本质交易特征量化6.1.1基本交易行为分析6.1.2监管条例中对“塞单”的基本定义6.1.3设计新型度量指标6.2构建新型量化监测指标之间的逻辑关系6.3模型设计6.3.1确定状态转移概率6.3.2估计概率密度函数6.3.3优选期望算法6.3.4预估和优化模型参数6.3.5优化训练数据集测试模型性能6.4实验和评价6.4.1上证实验数据说明6.4.2上证实验数据结果6.4.3美国股票实验数据说明6.4.4美国股票实验数据结果6.4.5汇率实验数据说明6.4.6汇率实验数据结果6.5结论7基于概率神经网络的交易型操纵行为监测模型7.1交易型操纵行为过程分析7.1.1建仓过程7.1.2洗盘过程7.1.3拉升过程7.1.4出货过程7.2操纵行为案例分析7.2.1操纵行为案例数据说明7.2.2操作行为主体分析7.3操纵行为的特征分析7.3.1操纵行为涉及的行业特征7.3.2操纵行为涉及的股本规模7.3.3操纵行为涉及的资产特征7.3.4操纵行为的交易特征7.4基于概率神经网络的交易型操纵行为监测模型的构建7.4.1概率神经网络的判别原理7.4.2概率神经网络的结构7.4.3基于概率神经网络的操纵行为监测模型的构建7.4.4操纵行为监测模型的算法实现7.5实验和评价7.5.1样本数据7.5.2变量的选择7.5.3实证结果分析7.6结论8基于操纵行为监测模型的可操作性量化监测标准8.1反馈性指导和量化标准8.1.1操纵行为基本特征介绍8.1.2交易行为异常判定标准8.1.3操纵行为监控的量化标准8.2基于大数据驱动的监测模型的监管条例决策模型框架8.2.1特征模块重统计，监管条例是依据8.2.2监测模块重分析，监管条例是桥梁8.2.3量化交互模块重反馈，监管条例是准绳8.2.4监管与决策重调节，监管条例是补充8.3政策建议参考文献索引
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本书构建了一条“监管法规→案例数据→交易本质识别→大数据量化建模→可操作性的监管法规”的闭环通路，以达到大数据价值发现和监管决策的关联交互目的，为实时、有效的监管市场操纵，提供一种数量化、可操作的新方法。
精彩内容
本书基于市场操纵案例和现有监管条例，使用机器学习、金融风险管理、计量经济学等理论方法，分析复杂交易环境中市场操纵行为的特性，设计关于市场操纵的新型监测指标，推导交易行为、异常波动及市场监测指标之间的拓扑结构和因果推理关系，构建基于大数据的市场操纵行为的数据挖掘算法、识别模式监测模型与闭环管理决策监管框架。在完善市场操作监测模型的基础上，为我国监管部门进行实时、有效、合理的市场操纵行为提供理论性依据和数量化方法。
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