期貨風(fēng)險監(jiān)控決策支持系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn).pdf

1、隨著現(xiàn)代市場經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，商品期貨交易作為一種現(xiàn)代投資手段，對經(jīng)濟(jì)的發(fā)展日益起著越來越重要的作用。隨之期貨交易產(chǎn)生的風(fēng)險成為投資者不得不面臨的問題。如何才能盡可能的降低期貨交易產(chǎn)生的風(fēng)險，以獲取最大的利潤，成為值得廣泛關(guān)注的研究內(nèi)容。
　　現(xiàn)實生活中影響期貨價格的因素很復(fù)雜，包括商品供求狀況、經(jīng)濟(jì)波動周期、金融貨幣因素和政治政策因素、以及期貨市場中大戶的操縱和投機(jī)心理等都會引起期貨價格波動。期貨的市場行為較之股票、債券而言具有更

2、大的投機(jī)性，給期貨風(fēng)險控制研究帶來許多困難。本文探討了實現(xiàn)期貨風(fēng)險控制的方法和技術(shù)路線，通過價格、持倉和資金三個方面的指標(biāo)反映期貨風(fēng)險，設(shè)計了一個集數(shù)據(jù)倉庫、聯(lián)機(jī)分析處理（OLAP）技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘（DM）為一體的決策支持原型系統(tǒng)。數(shù)據(jù)倉庫提供多維數(shù)據(jù)視圖和數(shù)據(jù)立方體的預(yù)計算，聯(lián)機(jī)分析處理能夠滿足在多維環(huán)境下的特定查詢和報表需求，數(shù)據(jù)挖掘從數(shù)據(jù)倉庫中發(fā)現(xiàn)潛在的關(guān)聯(lián)信息和特征模式，預(yù)測分析趨勢。文中給出了該原型系統(tǒng)的功能模塊劃分和結(jié)構(gòu)框架設(shè)

3、計，交易行情數(shù)據(jù)接口模型設(shè)計，介紹了利用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫和多維數(shù)據(jù)模型的實現(xiàn)技術(shù)，利用關(guān)聯(lián)規(guī)則分析和聚類分析等數(shù)據(jù)挖掘算法，通過測試歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行驗證以及在系統(tǒng)設(shè)計完成后的試運(yùn)行階段進(jìn)行測試觀察，對期貨市場風(fēng)險的一系列單項指標(biāo)進(jìn)行了實證分析并確立了各指標(biāo)的取值區(qū)間，并將挖掘出的知識應(yīng)用于期貨交易風(fēng)險監(jiān)控決策支持系統(tǒng)，為相關(guān)決策提供幫助。
　　系統(tǒng)主要面向價格風(fēng)險與信用風(fēng)險，具有較強(qiáng)的學(xué)習(xí)和記憶能力，利用模型庫和知識庫進(jìn)行高頻

4、率期貨風(fēng)險評估。系統(tǒng)運(yùn)行環(huán)境為Windows2000/XP，數(shù)據(jù)庫選用SQL Server2000，采用Client/Server結(jié)構(gòu)，核心算法用VC++語言編制成高效DLL，使用可視化編輯工具Delphi編制用戶界面。在數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計中使用星型模式來構(gòu)造多維數(shù)據(jù)模型，使用Microsoft SQL Analysis Services工具實現(xiàn)兩層數(shù)據(jù)倉庫，利用SQL Server OLAP Services工具建立OLAP立方體數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

5、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘采用頻繁模式(FP)增長算法，將提供頻繁項集的事務(wù)數(shù)據(jù)庫壓縮到一棵頻繁模式樹，不產(chǎn)生候選頻繁項集。系統(tǒng)選用譜系聚類算法進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，分析結(jié)果與數(shù)據(jù)輸入順序無關(guān)，數(shù)據(jù)量可擴(kuò)展，對異常數(shù)據(jù)不敏感。
　　以上海期貨交易所2001年12月至2002年9月的Cu0202到Cu0210等9個期銅合約數(shù)據(jù)樣本作為測試用例，計算出的風(fēng)險實時指標(biāo)與當(dāng)時市場實際情況相符。上述證據(jù)支持了前文分析的結(jié)果，說明預(yù)警狀態(tài)可以比較好地反映期貨市場運(yùn)