在汪壽陽院士的倡議和指導(dǎo)下，南方科技大學(xué)李仲飛教授、首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)吳衛(wèi)星校長和中山大學(xué)曾燕教授共同組織了《計量經(jīng)濟(jì)學(xué)報》2024年第5期“數(shù)字金融” 專輯，旨在探討數(shù)字技術(shù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用情況以及數(shù)字金融對不同主體的影響。本專輯錄用的10 篇論文主要研究銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)行為及其自身系統(tǒng)脆弱性風(fēng)險的影響，大數(shù)據(jù)遷移學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用，以及數(shù)字金融對個人和家庭的影響及其作用機(jī)制。其中，我院劉志東教授與楊濯博士合作發(fā)表論文“深度學(xué)習(xí)視角下限價指令簿信息含量研究”（計量經(jīng)濟(jì)學(xué)報，2024,Vol.4，Issue(5):1408-1440.DOI:10.12012/CJoE2024-0158）。
本文以高頻逐筆指令數(shù)據(jù)為主要對象, 構(gòu)建市場微觀結(jié)構(gòu)特征模型，并利用我國深交所選取的樣本股數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證檢驗，系統(tǒng)地分析限價指令簿多維度特征對市場信息含量的影響。具體而言，本文首先利用高頻逐筆指令與逐筆成交數(shù)據(jù)重構(gòu)了時變限價指令簿，并從橫向時間維度和縱向空間維度分別提取了不同類型的指令流特征。其次，本研究將限價指令簿原始數(shù)據(jù)、成交數(shù)據(jù)和指令流特征作為輸入，采用CNN-LSTM 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測了反映市場摩擦程度的微觀結(jié)構(gòu)指標(biāo)：價格、價差、波動率和成交量，并綜合評估了各種輸入特征對預(yù)測結(jié)果的顯著性和解釋力。最后，本文從股價差異、特征信息傳遞效率、指令檔位影響和跨資產(chǎn)效應(yīng)四個方面對限價指令簿特征信息含量進(jìn)行進(jìn)一步探討。
本文主要結(jié)論如下：（1）限價指令簿特征蘊(yùn)含著對于樣本股微觀指標(biāo)預(yù)測具有重要價值的有效信息。相比于成交數(shù)據(jù)，未成交的指令流包含著更多的有效信息，對于微觀指標(biāo)的預(yù)測顯著性更高；（2）隨著預(yù)測窗口期的逐步擴(kuò)展，成交數(shù)據(jù)所攜帶的信息價值逐漸減弱，而未成交指令流所蘊(yùn)含的信息價值逐漸凸顯，其預(yù)測優(yōu)勢變得愈發(fā)明顯；（3）成交數(shù)據(jù)以其高傳遞效率，有效捕捉買賣方信息不對稱的實(shí)時變動；而指令流數(shù)據(jù)則憑借豐富有效信息，為市場預(yù)測提供堅實(shí)基礎(chǔ)。兩者的特征組合顯著提升了預(yù)測性能，且在股票自身特征的異質(zhì)性分析中展現(xiàn)出穩(wěn)健性；（4）限價指令簿的各檔位信息含量存在差異性，其中最優(yōu)檔位蘊(yùn)含最為豐富的信息。更深檔位雖然為市場動態(tài)預(yù)測提供了有價值的信息，但增加了計算成本。因此，在整合不同檔位信息時，需要權(quán)衡信息有效性與經(jīng)濟(jì)可行性；（5）在跨資產(chǎn)預(yù)測中，樣本股自身特征具有顯著作用，然而其信息含量并非始終占據(jù)主導(dǎo)地位，來自不同資產(chǎn)的深度不平衡與成交特征的影響十分顯著。引入跨資產(chǎn)特征會影響樣本股自身特征的信息含量，因此在構(gòu)建預(yù)測模型時，應(yīng)充分考慮并利用跨資產(chǎn)特征的重要性。
本文通過多維度提取限價指令簿的數(shù)據(jù)特征，并深入探討其與市場狀態(tài)之間的內(nèi)在聯(lián)系，揭示了指令簿特征對市場信息效率和投資決策的重要性。基于深度學(xué)習(xí)模型的實(shí)證分析，本文進(jìn)一步挖掘了指令簿數(shù)據(jù)中的有效信息，這不僅為我國A 股市場的微觀結(jié)構(gòu)研究提供了新的視角，也為市場信息效率的提升和投資決策的優(yōu)化提供了有益的參考。具體而言，市場參與者在考慮限價指令簿特征時，應(yīng)當(dāng)根據(jù)自身的交易標(biāo)的特性和當(dāng)前市場環(huán)境進(jìn)行深入分析。這涉及對限價指令簿各檔位的信息含量進(jìn)行細(xì)致研究，因為不同檔位的數(shù)據(jù)反映了市場參與者對未來價格走勢的不同預(yù)期和交易意愿。同時，考慮到金融市場中多種資產(chǎn)之間可能存在的交互影響以及信息傳遞效率的差異，市場參與者還需要對不同資產(chǎn)組合的信息含量及其變動進(jìn)行綜合分析。為了更全面地評估市場動態(tài)，市場參與者應(yīng)當(dāng)合理選擇與交易策略最為相關(guān)的限價指令簿參考特征，通過對市場微觀特征的實(shí)時監(jiān)控和分析，交易者可以更加敏銳地捕捉到市場的微妙變化，從而做出更為精準(zhǔn)的交易決策。與此同時，利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型實(shí)時挖掘數(shù)據(jù)中的有效信息顯得尤為重要。通過這些信息的輔助，交易者可以更加靈活地動態(tài)調(diào)整交易策略，以適應(yīng)市場的快速變化。對于監(jiān)管部門，指令簿特征的信息含量變化可作為動態(tài)監(jiān)管的有力工具，有助于提升市場價格發(fā)現(xiàn)效率，及時預(yù)測市場風(fēng)險并做出相應(yīng)預(yù)警，本研究將有助于我們更深入地理解市場動態(tài), 為投資者和市場監(jiān)管提供更為精準(zhǔn)和實(shí)用的工具和策略。
撰稿：劉志東
審核：劉志東
