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資本市場操縱行為量化監測與監管研究/應用經濟學精品系列/中國經濟文庫

  • 作者：姚遠|責編:冀意
  • 出版社：中國經濟
  • ISBN：9787513670890
  • 出版日期：2022/10/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：224
人民幣：RMB 88 元      售價：元
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內容大鋼
    本書基於市場操縱案例和現有監管條例，使用機器學習、金融風險管理、計量經濟學等理論方法，分析複雜交易環境中市場操縱行為的特性，設計關於市場操縱的新型監測指標，推導交易行為、異常波動及市場監測指標之間的拓撲結構和因果推理關係，構建基於大數據的市場操縱行為的數據挖掘演算法、識別模式監測模型與閉環管理決策監管框架。在完善市場操作監測模型的基礎上，為我國監管部門進行實時、有效、合理的市場操縱行為提供理論性依據和數量化方法。
作者介紹
姚遠|責編:冀意
    姚遠，管理學博士，河南大學商學院教授、河南大學管理科學與工程研究所所長、博士生導師。河南省重點學科「管理科學與工程」牽頭人，河南省優秀青年社科專家，河南省青年骨幹教師，河南省教育廳學術技術帶頭人，河南省高校科技創新人才（自然類），九三學社河南省委經濟委員會委員。主要研究領域為金融工程、風險管理、數理金融、金融大數據及機器學習等。
目錄
1  緒論
  1.1  研究意義
  1.2  國外研究現狀
  1.3  國內研究現狀
  1.4  簡要評述
  1.5  研究方法
    1.5.1  文獻研究法
    1.5.2  個案研究法
    1.5.3  描述性研究法
    1.5.4  實驗法
    1.5.5  實證研究法
    1.5.6  經驗總結法
  1.6  研究框架
2  證券市場操縱的相關概念及理論基礎
  2.1  市場操縱的概念
    2.1.1  市場操縱的定義
    2.1.2  市場操縱的主要形式
    2.1.3  股票市場操縱行為的特點
  2.2  市場操縱行為存在的原因
  2.3  市場操縱行為的危害
  2.4  市場操縱監測模型的相關理論
    2.4.1  神經網路模型
    2.4.2  決策樹模型
    2.4.3  小波分析模型
    2.4.4  貝葉斯網路與馬爾可夫融合模型
3  國內外市場操縱案例及相關法規
  3.1  市場操縱案例分析——以歐美為例
    3.1.1  歐美市場操縱案例
    3.1.2  歐美反市場操縱法規總結
    3.1.3  歐美市場操縱案例特點評析
  3.2  市場操縱案例分析——以中國為例
    3.2.1  中國市場操縱案例
    3.2.2  中國反市場操縱法規總結
    3.2.3  中國市場操縱案例特點評析
4  基於AHMMAS的價格操縱監測模型設計
  4.1  價格操縱基本交易特徵及測量指標
    4.1.1  價格操縱基本交易特徵
    4.1.2  設計監測度量指標
    4.1.3  操縱行為量化
  4.2  價格操縱特徵抽取
  4.3  價格操縱監測模型設計
    4.3.1  高斯混合模型（GMM）和隱馬爾可夫模型（HMM）
    4.3.2  異常狀態的隱馬爾可夫模型（HMMAS）
    4.3.3  自適應隱馬爾可夫模型（AHMMAS）
  4.4  基於AHMMAS的價格操縱監測演算法
  4.5  實驗和評價
    4.5.1  實驗數據的選擇和構建
    4.5.2  時間窗口的設定
    4.5.3  價格操縱行為數據的設定
    4.5.4  基準模型的選擇

    4.5.5  績效評價指標的設定
    4.5.6  實驗結果
  4.6  結論
5  基於背包問題的虛假交易監測模型設計及分析
  5.1  虛假交易基本交易特徵
  5.2  虛假交易行為頭寸描述
    5.2.1  虛假交易行為基本頭寸描述
    5.2.2  虛假交易行為的閉環交易描述
    5.2.3  虛假交易的閉環交易量化匹配特徵
  5.3  虛假交易監測模型設計
    5.3.1  預處理過程
    5.3.2  匹配搜索監測過程
    5.3.3  閉環交易匹配監測過程——串謀搜索
  5.4  實驗和評價
    5.4.1  實驗數據說明
    5.4.2  確定參數
    5.4.3  基於原始交易數據的評估
    5.4.4  基於加入虛假交易行為的數據評估
  5.5  結論
6  基於Lasso-VHsMM模型的操縱行為監測模型
  6.1  操縱行為的本質交易特徵量化
    6.1.1  基本交易行為分析
    6.1.2  監管條例中對「塞單」的基本定義
    6.1.3  設計新型度量指標
  6.2  構建新型量化監測指標之間的邏輯關係
  6.3  模型設計
    6.3.1  確定狀態轉移概率
    6.3.2  估計概率密度函數
    6.3.3  最大期望演算法
    6.3.4  預估和優化模型參數
    6.3.5  優化訓練數據集測試模型性能
  6.4  實驗和評價
    6.4.1  上證實驗數據說明
    6.4.2  上證實驗數據結果
    6.4.3  美國股票實驗數據說明
    6.4.4  美國股票實驗數據結果
    6.4.5  匯率實驗數據說明
    6.4.6  匯率實驗數據結果
  6.5  結論
7  基於概率神經網路的交易型操縱行為監測模型
  7.1  交易型操縱行為過程分析
    7.1.1  建倉過程
    7.1.2  洗盤過程
    7.1.3  拉升過程
    7.1.4  出貨過程
  7.2  操縱行為案例分析
    7.2.1  操縱行為案例數據說明
    7.2.2  操作行為主體分析
  7.3  操縱行為的特徵分析
    7.3.1  操縱行為涉及的行業特徵

    7.3.2  操縱行為涉及的股本規模
    7.3.3  操縱行為涉及的資產特徵
    7.3.4  操縱行為的交易特徵
  7.4  基於概率神經網路的交易型操縱行為監測模型的構建
    7.4.1  概率神經網路的判別原理
    7.4.2  概率神經網路的結構
    7.4.3  基於概率神經網路的操縱行為監測模型的構建
    7.4.4  操縱行為監測模型的演算法實現
  7.5  實驗和評價
    7.5.1  樣本數據
    7.5.2  變數的選擇
    7.5.3  實證結果分析
  7.6  結論
8  基於操縱行為監測模型的可操作性量化監測標準
  8.1  反饋性指導和量化標準
    8.1.1  操縱行為基本特徵介紹
    8.1.2  交易行為異常判定標準
    8.1.3  操縱行為監控的量化標準
  8.2  基於大數據驅動的監測模型的監管條例決策模型框架
    8.2.1  特徵模塊重統計，監管條例是依據
    8.2.2  監測模塊重分析，監管條例是橋樑
    8.2.3  量化交互模塊重反饋，監管條例是準繩
    8.2.4  監管與決策重調節，監管條例是補充
  8.3  政策建議
參考文獻
索引

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