1. 本选题研究的目的及意义
随着金融市场的快速发展和信息技术的进步，高频交易作为一种新兴的交易方式，近年来在国内外市场中得到了迅速发展。
高频交易是指利用计算机程序和高速网络，以极短的时间间隔进行大量交易，以获取微小利润的交易策略。
期货市场作为高流动性和高杠杆的金融市场，为高频交易提供了天然的应用场景。
2. 本选题国内外研究状况综述
高频交易起源于国外成熟的金融市场，起步较早，发展迅速。
国外学者在高频交易策略、市场微观结构、监管政策等方面进行了大量研究。
国外研究现状:
高频交易策略:国外学者对高频交易策略的研究主要集中在做市策略、套利策略、趋势跟踪策略等方面。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题研究的主要内容包括以下几个方面：
1.期货高频交易理论基础:对期货高频交易的基本概念、特点、交易机制等进行介绍，并分析高频交易策略的分类和应用场景。
2.vn.py框架介绍:对vn.py框架的架构、功能模块、使用方法等进行详细介绍，并分析其在高频交易策略开发中的优势。
3.高频交易策略模型设计:重点研究适用于期货市场的高频交易策略，例如基于市场微观结构的策略、基于技术指标的策略等。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析和实证研究相结合的方法，具体步骤如下：
1.文献综述:系统地查阅国内外关于期货高频交易、vn.py框架、相关交易策略等方面的文献资料，了解该领域的最新研究动态、主要成果和发展趋势，为本研究提供理论基础和参考依据。
2.数据收集:从可靠的数据源获取期货历史tick数据，例如交易所官网、专业数据供应商等，并对数据进行预处理，包括数据清洗、去噪、格式转换等，以确保数据的准确性和完整性。
3.策略模型构建:基于所选的期货高频交易策略，结合相关理论和市场特征，设计策略模型，包括选择合适的策略指标、确定交易信号生成规则、设置止盈止损策略以及设计风险控制模块等。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.基于vn.py框架构建期货高频交易策略模型:vn.py作为国内自主研发的开源量化交易平台，在期货高频交易策略开发方面具有独特的优势。
本研究将利用vn.py框架的灵活性和扩展性，构建更加高效、稳定的高频交易策略模型。
2.结合市场微观结构和机器学习算法设计策略指标:传统的技术指标在高频交易中往往失效，本研究将结合市场微观结构理论，提取订单流、交易活跃度等信息，并利用机器学习算法进行特征提取和预测，构建更有效的高频交易策略指标。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.张强,陈春华,李成. 基于深度学习的量化投资策略设计与实现[J]. 计算机应用,2020,40(S1):304-308.
2.刘洋,王美今. 基于深度强化学习的期货高频交易策略[J]. 统计与决策,2021(18):70-74.
3.陈浩,周庆. 基于深度学习和强化学习的期货交易策略研究[J]. 计算机工程与应用,2021,57(10):27-33.
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