资本市场操纵行为量化、监测与监管研究

本书基于市场操纵案例和现有监管条例，使用 机器学习、金融风险管理、计量经济学等理论方法 ，分析复杂交易环境中市场操纵行为的特性，设计 关于市场操纵的新型监测指标，推导交易行为、异 常波动及市场监测指标之间的拓扑结构和因果推理 关系，构建基于大数据的市场操纵行为的数据挖掘 算法、识别模式监测模型与闭环管理决策监管框架 。在完善市场操作监测模型的基础上，为我国监管 部门进行实时、有效、合理的市场操纵行为提供理 论性依据和数量化方法。

1绪论 1.1 研究意义 1.2 国外研究现状 1.3 国内研究现状 1.4 简要评述 1.5 研究方法 1.5.1 文献研究法 1.5.2 个案研究法 1.5.3 描述性研究法 1.5.4 实验法 1.5.5 实证研究法 1.5.6 经验总结法 1.6 研究框架 2证券市场操纵的相关概念及理论基础 2.1 市场操纵的概念 2.1.1 市场操纵的定义 2.1.2 市场操纵的主要形式 2.1.3 股票市场操纵行为的特点 2.2 市场操纵行为存在的原因 2.3 市场操纵行为的危害 2.4 市场操纵监测模型的相关理论 2.4.1 神经网络模型 2.4.2 决策树模型 2.4.3 小波分析模型 2.4.4 贝叶斯网络与马尔可夫融合模型 3国内外市场操纵案例及相关法规 3.1 市场操纵案例分析——以欧美为例 3.1.1 欧美市场操纵案例 3.1.2 欧美反市场操纵法规总结 3.1.3 欧美市场操纵案例特点评析 3.2 市场操纵案例分析——以中国为例 3.2.1 中国市场操纵案例 3.2.2 中国反市场操纵法规总结 3.2.3 中国市场操纵案例特点评析 4基于AHMMAS的价格操纵监测模型设计 4.1 价格操纵基本交易特征及测量指标 4.1.1 价格操纵基本交易特征 4.1.2 设计监测度量指标 4.1.3 操纵行为量化 4.2 价格操纵特征抽取 4.3 价格操纵监测模型设计 4.3.1 高斯混合模型（GMM）和隐马尔可夫模型（HMM） 4.3.2 异常状态的隐马尔可夫模型（HMMAS） 4.3.3 自适应隐马尔可夫模型（AHMMAS） 4.4 基于AHMMAS的价格操纵监测算法 4.5 实验和评价 4.5.1 实验数据的选择和构建 4.5.2 时间窗口的设定 4.5.3 价格操纵行为数据的设定 4.5.4 基准模型的选择