监管异常交易不是打压市场 不只是针对“打涨停”行为

发布时间:2016-8-1 13:23阅读:489

杨经理 股票
帮助3782 好评164 入驻9年
问一问

杨经理 当前我在线
一个电话,一次垂询,一份财富-叩富网同城理财

文章很精彩?转发给需要的朋友吧

推荐相关阅读 查看更多>
投资者应注意避免的异常交易行为之(四)――拉抬、打压股价是什么?
故意大单连续拉涨停以及挂跌停影响正常交易。详情,办理。欢迎佣gengdi在线咨询!
钱枫 1892
投资者应注意避免的异常交易行为之(四)――拉抬、打压股价是什么?
拉抬打压是深交所重点监控的异常交易行为之一。部分活跃短线大户在深市股票交易中,凭借资金优势或者持股优势,以明显偏离市价的价格大额申报买入或者卖出,误导其他投资者,导致股价异常波动,达到高卖或者低...
白经理 5679
投资者应注意避免的异常交易行为之(四)――拉抬、打压股价是什么?
对于异常交易行为要严加防范,不要违反证监会的规定
资深贺经理 3071
交易所对异常交易行为会采取哪些监管措施?
口头或书面警示:要求投资者及时纠正异常交易行为。要求提交书面承诺:承诺不再进行类似异常交易行为。限制相关证券账户交易:限制买入、卖出或暂停交易一段时间。盘中临时停牌:对相关股票实施盘中临时停牌,...
资深安老师 90
在量化交易中,如何处理市场数据的异常值和缺失值?
在量化交易中,市场数据的异常值和缺失值处理至关重要,以下是常见的处理方法:对于异常值处理,首先可以采用基于统计方法的识别与修正。比如设定一个合理的阈值范围,当数据点超出这个范围时,就可能被视为异常值。以股票价格为例,如果某一时刻的价格与历史价格均值相差超过 3 倍标准差,可初步判定为异常。对于这类异常值,可以用均值、中位数等统计量来替代,或者采用稳健统计方法,如 M 估计量等,降低异常值对整体数据的影响。其次,基于模型的方法也较为常用。通过建立时间序列模型或机器学习模型,如 ARIMA...
资深张经理 112
在量化交易中,如何处理市场数据的异常值和缺失值?
在量化交易中,妥善处理市场数据的异常值和缺失值对策略的准确性和可靠性至关重要。对于异常值的处理,可采用多种方法。一种是统计分析法,通过计算数据的均值、标准差等统计量,确定正常数据的范围。一般将偏离均值超过一定倍数标准差的数据视为异常值。例如,若设定为 3 倍标准差,超出此范围的数据就可能是异常值。对于这些异常值,可以选择直接删除,以避免其对后续分析产生过大影响。另一种方法是修正法,根据前后数据的趋势和关系对异常值进行修正。比如在时间序列数据中,若某一时刻的数据明显异常,...
资深张经理 145
回到顶部