【摘要】：近年來,量化投資憑著其紀律性、系統(tǒng)性、及時性及分散化的特點,日益受到機構投資者和對沖基金的重視。從我國證券市場有效性和國外證券市場的發(fā)展經(jīng)驗來看,量化投資具有良好的發(fā)展前景是毋庸置疑的且值得期待。但是,目前國內量化投資產(chǎn)品依然存在總體規(guī)模小、量化策略單一、策略業(yè)績分化等缺點。研究新的量化投資方式和挖掘新的建模思路對量化投資的發(fā)展意義重大。在眾多的量化策略中,多因子選股策略憑借其穩(wěn)定性和綜合性等優(yōu)勢被許多研究者關注,并且在市場上表現(xiàn)較好。該策略方案主要致力于解決多因子的選取夠全面,其次是分類模型有良好的泛化能力,基于該模型的特點,本文進行了三個方面的優(yōu)化,股票池選擇的是優(yōu)質的滬深300指數(shù)成分股。一是在因子的選擇上,除了研究者們大量使用的財務、技術等因子,加入了價格指數(shù)、房地產(chǎn)銷售狀況、財政收支額、進出口總值等因子,豐富了因子模型所能反映的信息;二是針對A股市場的行業(yè)輪動效應,在建立多因子模型之前使用行業(yè)輪動策略輔助篩選股票池,將兩種基本面選股策略融合使用,加強模型整體的選股性能;三是在多因子模型的計算上,使用隨機森林的算法完成,簡化了傳統(tǒng)多因子模型的步驟,改變了以往的因子篩選方式以及建模流程,使用邊訓練邊篩選的方式,篩選的方法更為科學合理。在機器學習算法的選擇上,對比了支持向量機、MLP神經(jīng)網(wǎng)絡和隨機森林的優(yōu)缺點和建模效果,證實了隨機森林在性能和穩(wěn)定性上最適合�；谝陨喜邉澦悸�,最后成功設計出了融合模型的量化選股方案,并構建的投資組合。經(jīng)過6個持有所選出的股票組合的總收益為13.6%,年化復合收益率高達27.58%,夏普比率為1.29,信息比率為4.32,遠超基準滬深300指數(shù)收益率。
【學位授予單位】：上海師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：F832.51
【圖文】：

圖 1.1 技術路線圖1.4 本文的主要貢獻與不足本文的貢獻主要有兩點，分別在策略方法和應用領域上。在策略基于傳統(tǒng)的多因子選股模型不同的是，本文在多因子選股模型的基模型準確性 回測結果分析比較分析

行業(yè)輪動多因子模型選股流程圖

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本文編號：2720586