欢迎来到我们的项目仓库！这里收录了我们在2022年11月参加第三届“大湾区杯”粤港澳金融数学建模竞赛中荣获一等奖的作品——《一种高频交易的策略设计和异常交易识别模型》。
本项目旨在通过创新性的高频交易策略和异常交易识别模型，为股市交易提供有效的决策支持。
在本文中，我们聚焦于高频交易（HFT）——一种利用计算机的高速计算能力，在极短的市场变化中获利的电子化交易方式。我们的研究主要针对**股票市场，通过应用多种高频交易策略，提高特定股票组合的收益，同时融合异常事件检测系统，以适应多样化的应用场景。
主要工作包括：
- 利用熵权法-TOPSIS和三因子综合评价方法，筛选出最适合进行高频交易的股票。
- 构建基于CNN神经网络的分类与预测模型，优化交易决策。
- 计算并分析选定股票的21天累计收益和最大回撤率。
- 设置异常交易预警机制，以应对涨停和光大证券等大股东减持等情况。
本仓库包含以下内容：
- 完整论文：详细描述了我们的研究方法、数据分析、模型构建和结果。
- 源代码：包括数据处理、模型训练和预测的完整代码。
注意：
- 数据集由于赛题方版权原因无法公开。
- 部分源代码的单个文件大小超过25MB，因此我们将对应目录下所有超过25MB的单个文件同一打包为
OVERSIZED_DATA.zip及其分卷，需要将压缩包解压到与压缩包相同的目录下，才能正常使用。
- 本项目开源，旨在为学术和研究社区提供资源。
- 如在研究中使用本仓库，请引用我们的论文。