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

1、隨著現(xiàn)代市場經(jīng)濟的快速發(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)生的風險，以獲取最大的利潤，成為值得廣泛關注的研究內容。
　　現(xiàn)實生活中影響期貨價格的因素很復雜，包括商品供求狀況、經(jīng)濟波動周期、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、大的投機性，給期貨風險控制研究帶來許多困難。本文探討了實現(xiàn)期貨風險控制的方法和技術路線，通過價格、持倉和資金三個方面的指標反映期貨風險，設計了一個集數(shù)據(jù)倉庫、聯(lián)機分析處理（OLAP）技術和數(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)立方體的預計算，聯(lián)機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)潛在的關聯(lián)信息和特征模式，預測分析趨勢。文中給出了該原型系統(tǒng)的功能模塊劃分和結構框架設

3、計，交易行情數(shù)據(jù)接口模型設計，介紹了利用關系型數(shù)據(jù)庫構建數(shù)據(jù)倉庫和多維數(shù)據(jù)模型的實現(xiàn)技術，利用關聯(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)進行驗證以及在系統(tǒng)設計完成后的試運行階段進行測試觀察，對期貨市場風險的一系列單項指標進行了實證分析并確立了各指標的取值區(qū)間，并將挖掘出的知識應用于期貨交易風險監(jiān)控決策支持系統(tǒng)，為相關決策提供幫助。
　　系統(tǒng)主要面向價格風險與信用風險，具有較強的學習和記憶能力，利用模型庫和知識庫進行高頻

4、率期貨風險評估。系統(tǒng)運行環(huán)境為Windows2000/XP，數(shù)據(jù)庫選用SQL Server2000，采用Client/Server結構，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)倉庫設計中使用星型模式來構造多維數(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)結構。

5、關聯(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行數(shù)據(jù)挖掘，分析結果與數(shù)據(jù)輸入順序無關，數(shù)據(jù)量可擴展，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，計算出的風險實時指標與當時市場實際情況相符。上述證據(jù)支持了前文分析的結果，說明預警狀態(tài)可以比較好地反映期貨市場運