【博引航标】优博微展2024 — 经管学院黄文阳《OHLC数据的代数体系及若干统计建模方法研究》

开-高-低-收（open-high-low-close, OHLC）数据是金融市场中最常见的数据类型，然而现有研究仅关注于OHLC数据内部的收盘价或者其涨跌属性，往往忽略 OHLC 数据的内在约束条件，由此破坏OHLC数据的四维固有结构。本研究紧密关注OHLC数据的数字特征和经济含义，以解决带约束复杂数据的建模问题为出发点，首先构建了OHLC数据的解约束变换与代数体系。在此基础上，将简约分析（主成分分析和聚类分析）、复杂网络分析、回归分析（偏最小二乘回归和空间自回归）、时间序列分析（VAR和VECM）以及机器学习建模（支持向量机和人工神经网络）推广至OHLC数据研究领域，取得了有价值的理论与应用研究成果，丰富了现有复杂数据的分析手段和方法，为大数据时代新型数据分析理论解决一类关键问题。

OHLC的结构性统计建模理论存在缺失，本研究开创性地提出了OHLC数据的代数体系，将传统统计分析技术成功推广到OHLC数据中去，并通过大量仿真实验和实证分析展示了其广阔的应用前景。具体创新点如下：

(1) 本研究基于凸组合、Logit变换和Logistic变换提出了一种OHLC数据的解约束变换方法，可以将OHLC数据从约束空间映射到无约束全向量空间。在无约束空间内，本研究建立了OHLC数据的代数体系，包括加法、数乘、内积等运算算子，以及样本均值、方差、协方差等数字特征，为OHLC数据的统计建模提供了坚实的代数基础;

(2) 本研究首次提出了OHLC数据的结构性统计建模框架，将传统的主成分分析技术、聚类分析技术、复杂网络分析技术、偏最小二乘回归模型、空间自回归模型、向量自回归模型和向量误差修正模型推广到了OHLC数据领域，建立了相应的新理论模型和算法;

(3) 本研究基于多层感知机、卷积神经网络等机器学习方法实现了精确的OHLC时间序列数据结构性预测。基于OHLC数据的结构性预测结果，提出了三种新颖的（T+0）交易策略，可以帮助投资者有效地缩短资金持有期、最小化隔夜风险，以及利用高低价差提高交易利润。

(1) Huang W, Wang H, Qin H, Wei Y, Julien C., 2022. Convolutional neural network forecasting of European Union allowances futures using a novel unconstrained transformation method[J]. Energy Economics, 110: 106049 (JCR Q1, ABS 3, IF: 12.8).

(2) Huang W, Wang H, Wei Y., 2023. Identifying the determinants of European carbon allowances prices: A novel robust partial least squares method for open-high-low-close data[J]. International Review of Financial Analysis, 90: 102938 (JCR Q1, ABS 3, IF: 8.2).

(3) Huang W, Gao T, Hao Y, Wang X., 2023. Transformer-based forecasting for intraday trading in the Shanghai crude oil market: Analyzing open-high-low-close prices. Energy Economics, 127: 107106 (JCR Q1, ABS 3, IF: 12.8).

(4) Huang W, Wang H, Wei Y, Julen C., 2024. Complex network analysis of global stock market co-movement during the COVID-19 pandemic based on intraday open-high-low-close data[J]. Financial Innovation, 10, 7 (JCR Q1, IF: 8.4).

(5) Huang W, Wang H, Wang S., 2024. A structural VAR and VECM modeling method for open-high-low-close data contained in candlestick chart[J]. Financial Innovation, 10, 97 (JCR Q1, IF: 8.4).

在科研方面，我建议同学们将个人的研究方向与国家的重大需求、学科的前沿和热点，以及新颖的模型方法紧密结合。对于抗压能力差一些的同学，可以先尝试投稿二区的SCI，减轻毕业压力，然后再集中精力冲击Top期刊。平时抽空多多参加学术会议和论坛，聆听前辈们的成果，拓展自己的眼界，进而激发自己的创新灵感。

在职业生涯规划方面，我建议同学们对自己毕业后是去高校、企业，或是选调早做打算，提早布局。结合岗位需要，在博士期间有针对性地锻炼技能，提高自己的就业竞争能力。平时可以和已经毕业的学长学姐聊聊各行各业的优势与劣势，提前把握就业形势，找到适合自己的职业生涯发展道路。

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