摘要：為了更準(zhǔn)確地估計(jì)知情交易概率水平(PIN),文章主要使用模擬退火算法并結(jié)合交易量時(shí)間概念對知情交易模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì).算法改進(jìn)后的知情交易模型已可適用于較高頻的交易訂單數(shù)據(jù),從而更好地捕捉微觀市場中PIN的變化.參數(shù)估計(jì)方面,文章主要使用模擬退火算法對EKOP-PIN、EHO-PIN以及DY-PIN進(jìn)行帶約束的最大似然估計(jì),并將結(jié)果與無約束優(yōu)化的間接估計(jì)算法進(jìn)行了比較,基本解決了以往算法存在的局部最優(yōu)和數(shù)值溢出等問題.數(shù)值模擬顯示,使用模擬退火算法并運(yùn)用模式搜索法進(jìn)行末端優(yōu)化的混合算法在計(jì)算PIN時(shí)能夠進(jìn)一步提高估計(jì)精度.使用滬深300股指期貨高頻交易數(shù)據(jù)的實(shí)證結(jié)果顯示,重新估計(jì)的EHO-PIN對波動(dòng)率有著較高的解釋和預(yù)測能力,可作為一種有效的市場波動(dòng)率預(yù)警指標(biāo).