【摘要】：近年來(lái),證券交易朝著多元化、復(fù)雜化、交易量巨額化等方向發(fā)展,傳統(tǒng)的人工下單方式早已不能滿足市場(chǎng)的需要,越來(lái)越多的投資者轉(zhuǎn)而選擇程序化交易。程序化交易自上世紀(jì)七十年代問(wèn)世以來(lái),經(jīng)過(guò)四十余年的發(fā)展,已成為國(guó)際證券市場(chǎng)上主要的交易方式之一。這種交易方式不但能夠?yàn)橥顿Y者提高收益,而且能加快金融市場(chǎng)的流動(dòng)性。目前,程序化交易在國(guó)外市場(chǎng)的應(yīng)用已十分成熟,但在我國(guó)還相對(duì)滯后,它對(duì)于大多數(shù)投資者來(lái)說(shuō),還是比較陌生的。所以,設(shè)計(jì)適合我國(guó)投資者的程序化交易策略具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。為了豐富和完善適合于我國(guó)股票市場(chǎng)的交易策略,本文立足中國(guó)A股市場(chǎng)行情,設(shè)計(jì)出一種新型程序化交易策略。該策略結(jié)合兩種在線交易理論:泛證券投資組合理論、K搜索算法,以及隱馬爾科夫模型HMM(Hidden Markov Model)。首先,根據(jù)泛證券投資組合策略EG(η)(Exponentiated Gradient)和K搜索(K-Search)算法設(shè)計(jì)出程序化交易策略EGK(EG(η)and K-Search)。然后,依據(jù)中國(guó)A股市場(chǎng)股票收益率的分布特點(diǎn),發(fā)現(xiàn)A股市場(chǎng)尚未達(dá)到弱有效,股票價(jià)格存在序列相關(guān)性,進(jìn)而對(duì)策略EG(η)進(jìn)行改進(jìn),提出一種期望意義上的泛證券投資組合策略IEG(η)(Improved EG(η)),從而設(shè)計(jì)出策略IEGK(Improved EG(η)and K-Search),在量化交易研究平臺(tái)——優(yōu)礦上實(shí)現(xiàn)策略的編程及回測(cè)檢驗(yàn),結(jié)果表明策略IEGK在中國(guó)A股市場(chǎng)上具有穩(wěn)定的獲利能力。同時(shí),細(xì)致討論了策略IEGK中三種參數(shù)與收益率的關(guān)系,深化了對(duì)策略IEGK適用情景的認(rèn)識(shí)。最后,在對(duì)策略IEGK的參數(shù)討論時(shí),發(fā)現(xiàn)對(duì)市場(chǎng)走勢(shì)的預(yù)判會(huì)顯著影響策略IEGK的收益,啟發(fā)我們進(jìn)行市場(chǎng)狀態(tài)預(yù)判的擇時(shí)研究。進(jìn)一步引入隱馬爾科夫的模式識(shí)別模型,使其對(duì)市場(chǎng)趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)判,指導(dǎo)策略IEGK在交易過(guò)程中的自動(dòng)選取最優(yōu)參數(shù),從而設(shè)計(jì)出一種動(dòng)態(tài)自適應(yīng)的程序化交易策略HMM+IEGK(Hidden Markov Model+Improved EG(η)and K-Search),實(shí)證結(jié)果表明該策略能大大提升策略IEGK的收益并降低風(fēng)險(xiǎn),是一種更有效的程序化交易策略。本文設(shè)計(jì)的程序化交易策略兼具理論與實(shí)踐價(jià)值,為投資者在投資決策方面提供參考,幫助提高處于弱勢(shì)地位的中小投資者的盈利能力,促進(jìn)我國(guó)股市健康公平發(fā)展。
【學(xué)位授予單位】：西北大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類(lèi)號(hào)】：F832.51
【圖文】：

西北大學(xué)碩士學(xué)位論文4圖 1 研究技術(shù)路線圖1.2.2 研究方法文獻(xiàn)研究法：通過(guò)搜集和查閱國(guó)內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)，對(duì)程序化交易、泛證券投資組合理論、K搜索算法以及隱馬爾科夫模型的研究成果和發(fā)展現(xiàn)狀，采用文獻(xiàn)綜述法進(jìn)行論述。

研究技術(shù)路線圖優(yōu)礦平臺(tái)主頁(yè)圖

西北大學(xué)碩士學(xué)位論文22圖 3 隱馬爾科夫模型表示圖3.3.2 隱馬爾科夫股票市場(chǎng)走勢(shì)預(yù)測(cè)模型的設(shè)計(jì)思想本文選取了廣發(fā)證券《基于 HMM 模型的周擇時(shí)策略研究》的研究報(bào)告2中設(shè)計(jì)的隱馬爾科夫模式識(shí)別模型作為策略 HMM+IEGK 中“股票市場(chǎng)走勢(shì)預(yù)測(cè)模型”部分。下面對(duì)該研究報(bào)告中設(shè)計(jì)的隱馬爾科夫股票走勢(shì)預(yù)測(cè)模型（下文簡(jiǎn)稱(chēng)“HMM 模型”）的設(shè)計(jì)思想做簡(jiǎn)要敘述。首先，該研究報(bào)告中發(fā)現(xiàn)資金面能夠顯著影響股票市場(chǎng)，所以將當(dāng)日股票資金面的波動(dòng)的數(shù)據(jù)作為輸入變量來(lái)預(yù)測(cè)下一日市場(chǎng)狀態(tài)的變動(dòng)趨勢(shì)。于是，將股票市場(chǎng)趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型轉(zhuǎn)化為一個(gè)隱馬爾科夫問(wèn)題，以股票資金面數(shù)據(jù)作為可觀測(cè)狀態(tài)，以市場(chǎng)未來(lái)變動(dòng)趨勢(shì)作為隱含狀態(tài)。利用樣本內(nèi)數(shù)據(jù)，對(duì)資金面數(shù)據(jù)進(jìn)行提取，利用Baum-Welch 算法計(jì)算出一個(gè)收斂的轉(zhuǎn)換概率矩陣，進(jìn)而確定此隱馬爾科夫股票市場(chǎng)走勢(shì)預(yù)測(cè)模型中的所有參數(shù)，完成模型的訓(xùn)練過(guò)程，具體過(guò)程如圖 4 所示。再利用樣本外數(shù)據(jù)，以及隱馬爾科夫股票市場(chǎng)走勢(shì)預(yù)測(cè)模型，利用前向-后向算法，計(jì)算出現(xiàn)概率最大的隱含狀態(tài)鏈，預(yù)測(cè)未來(lái)市場(chǎng)狀態(tài)，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷挠行�，完成模型的測(cè)試過(guò)程，具體過(guò)程如圖 5 所示。2《基于 HMM 模型的周擇時(shí)策略研究》模式識(shí)別方法應(yīng)用系列報(bào)告一，研究員羅軍，廣發(fā)證券量化投資專(zhuān)題報(bào)告

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2753924