摘要：高频交易在当前国际金融市场上炙手可热,股指期货的推出、融资融券和转融通业务的开通,使得我国高频交易市场初现端倪。本文立足于我国金融衍生品市场的现状提出了基于LASSO变量选择方法和遗传网络规划的期货高频交易策略。该策略首先使用LASSO从众多技术指标中,选出极少数最有效的指标作为判断函数,然后通过一种进化算法遗传网络规划来搜索合适的买点和买点,从而构建交易策略,并以黄金、铝和橡胶期货的5分钟高频交易数据为例进行回测检验。结果显示：第一,与最优子集法相比,LASSO方法在不降低预测精度的情况下,选出的指标数量最少,且均集中在趋势指标和震荡指标中。第二,通过结合遗传网络规划模型与Q强化学习法,搜索效率得到了显著提高,构建出适合于衍生品市场的简洁有效的交易策略,且在不同品种的期货交易中均超越了＂买入并持有＂策略,并获取超额收益,在量化投资领域充分体现了实践价值。

关键词：遗传网络规划 变量选择 q强化学习 智能计算 高频交易 

单位：上海财经大学统计与管理学院 上海200433 深圳市福田区发展研究中心 广东深圳518048