专栏名称: 量化投资与机器学习

公众号主要介绍关于量化投资和机器学习的知识和应用。通过研报，论坛，博客，程序等途径全面的为大家带来知识食粮。版块语言分为：Python、Matlab、R，涉及领域有：量化投资、机器学习、深度学习、综合应用、干货分享等。

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量化投资与机器学习 · 公众号 · AI · 2022-10-08 14:53

正文

量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于 量化投资、对冲基金、 Fintech、人工智能、大数据 等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募 、私募、券商、期货、银行、保险、高校 等行业 30W+ 关注者，荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续2 年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。

牛津大学英仕曼量化化金融研究所（OMI）是世界领先的金融市场跨学科研究中心。OMI主要研究量化金融的基本问题，重点关注机器学习和数据驱动的模型。OMI研究汇总是一份精心策划的月度摘要，涵盖了量化相关领域的最新研究、见解和工具。

本月的论文分享中，有两篇来自OMI的最新论文。第一篇是基于订单账面不平衡的度量对交易流进行分类，并研究分解后的交易流对价格的影响，以设计有利的交易策略。第二篇介绍了使用动量策略应用于加密货币的转移排序模型。

我们着重介绍以下与金融和机器学习相关的论文：

Trade Co-occurrence, Trade Flow Decomposition, and Conditional Order Imbalance in Equity Markets

Y. LU, G. REINERT, AND M. CUCURINGU

UNIVERSITY OF OXFORD

高频交易的时间接近性可以包含一个显著的信号。在本文中，我们提出了一种方法，以每一种交易在短时间内与市场上其他交易的接近程度为基础，将每种交易分类为五种类型。通过标准化每种交易相关的订单不平衡的程度，我们将其称为条件订单不平衡（COI），我们研究了不同订单对价格的影响。我们的实证研究结果表明，同期收益与COIs之间存在很强的正相关关系。在预测方面，我们证实了COIs与未来收益的正相关。此外，我们利用COIs开发的交易策略在实现了显著的回报和夏普比率，该实验使用了3年期间的每日数据，涉及457只股票。

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SEC Form 13F-HR: Statistical investigation of trading imbalances and profitability analysis