本文關(guān)鍵詞：基于金融數(shù)據(jù)的評(píng)估模型及算法研究

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【摘要】：自金融市場(chǎng)建立開(kāi)始,就處于一個(gè)多空博弈的環(huán)境中,并逐漸出現(xiàn)各類(lèi)的分析方法,其中有基于國(guó)家政策環(huán)境與供求關(guān)系的基本面分析法,或者單純基于數(shù)據(jù)指標(biāo)的技術(shù)分析法,技術(shù)分析法的發(fā)展為量化交易提供了理論與實(shí)踐基礎(chǔ)。國(guó)內(nèi)金融市場(chǎng)飛速發(fā)展,使各類(lèi)投資者參與熱情增高,數(shù)據(jù)量和交易頻率急劇增大,對(duì)交易速度要求提高,市場(chǎng)間的數(shù)據(jù)相關(guān)性更加復(fù)雜,量化交易所占比重越來(lái)越大,相應(yīng)在金融中利用模型算法來(lái)進(jìn)行量化交易的比例越來(lái)越高;同時(shí),計(jì)算機(jī)性能的不斷提升,使基于高頻指標(biāo)的量化交易成為可能。1952年建立的均值方差模型,作為數(shù)理工具第一次被引入到金融研究中,隨后神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),決策樹(shù)等方法陸續(xù)被引入量化交易中,使得量化交易得以迅速發(fā)展。對(duì)金融時(shí)間序列的研究表明,歷史行情對(duì)未來(lái)行情走勢(shì)特征有一定指導(dǎo)性和預(yù)見(jiàn)性,從而使利用模式識(shí)別的分析金融數(shù)據(jù)指導(dǎo)量化交易成為可能,其中隱馬爾科夫模型在多種數(shù)據(jù)識(shí)別領(lǐng)域和預(yù)見(jiàn)領(lǐng)域有很好表現(xiàn)。本文對(duì)連續(xù)隱馬爾科夫模型與算法在金融數(shù)據(jù)上的應(yīng)用進(jìn)行研究,其主要工作內(nèi)容與成果如下:1、對(duì)國(guó)內(nèi)外交易算法的發(fā)展做了深入研究,針對(duì)算法在未來(lái)金融市場(chǎng)上的不足以及國(guó)內(nèi)金融市場(chǎng)的具體環(huán)境,提出運(yùn)用連續(xù)隱馬爾科夫模型對(duì)金融數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)。2、對(duì)整個(gè)連續(xù)隱馬爾科夫模型系統(tǒng)的發(fā)展和算法理論進(jìn)行全面研究,對(duì)模型的識(shí)別,解碼,學(xué)習(xí)過(guò)程等進(jìn)行算法分解,并對(duì)三類(lèi)過(guò)程在金融上的應(yīng)用進(jìn)行研究。同時(shí)針對(duì)特定的金融數(shù)據(jù)與模型的算法過(guò)程,提取處理股票與期貨數(shù)據(jù),運(yùn)用分類(lèi)選取、小波去噪和構(gòu)建平穩(wěn)指數(shù)等方法設(shè)定模型系統(tǒng)樣本數(shù)據(jù)與各類(lèi)參數(shù),以完善模型在金融數(shù)據(jù)下的應(yīng)用。3、通過(guò)實(shí)例來(lái)詳細(xì)分析整個(gè)模型系統(tǒng)在國(guó)內(nèi)金融市場(chǎng)的應(yīng)用方法,并利用實(shí)際交易數(shù)據(jù)驗(yàn)證整個(gè)模型系統(tǒng),然后運(yùn)用識(shí)別與解碼過(guò)程對(duì)模型的適應(yīng)性進(jìn)行研究,得出連續(xù)隱馬爾科夫模型能夠很好識(shí)別金融數(shù)據(jù)中的模式特征。在此基礎(chǔ)上,運(yùn)用模型的學(xué)習(xí)過(guò)程提取金融數(shù)據(jù)中的走勢(shì)特征并進(jìn)行強(qiáng)化,將結(jié)果反饋到更新后的模型中。最后,通過(guò)更新后的模型預(yù)測(cè)滬深300股票數(shù)據(jù)以及期貨數(shù)據(jù)的未來(lái)走勢(shì),并進(jìn)行仿真交易。通過(guò)對(duì)仿真交易的成功率,累計(jì)收益,交易次數(shù)等進(jìn)行研究對(duì)比,表明連續(xù)隱馬爾科夫模型在對(duì)提高累計(jì)收益,減少交易次數(shù),降低沖擊成本上有較好表現(xiàn)。通過(guò)本文的研究,提出了一套連續(xù)隱馬爾科夫模型在金融上的整體應(yīng)用方法。依據(jù)對(duì)實(shí)際數(shù)據(jù)應(yīng)用分析和對(duì)比,證明模型在金融數(shù)據(jù)的特征提取與預(yù)測(cè)未來(lái)走勢(shì)等應(yīng)用上有一定的可行性,為量化交易策略與算法的發(fā)展提供理論與實(shí)踐支持。
【關(guān)鍵詞】：量化交易 金融時(shí)間序列 連續(xù)隱馬爾科夫模型 分類(lèi)選取 小波去噪
【學(xué)位授予單位】：成都理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：F830;TP301.6
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-17
• 1.1 研究背景10-11
• 1.2 論文的研究意義11
• 1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-13
• 1.4 論文的研究目的與內(nèi)容13-15
• 1.5 論文的組織結(jié)構(gòu)15-16
• 本章小結(jié)16-17
• 第2章 模型理論研究17-25
• 2.1 馬爾科夫過(guò)程17-19
• 2.2 隱馬爾科夫模型19-22
• 2.3 連續(xù)隱馬爾科夫模型22-23
• 本章小結(jié)23-25
• 第3章 連續(xù)隱馬爾科夫模型算法分析25-35
• 3.1 連續(xù)隱馬爾科夫模型過(guò)程求解25-26
• 3.2 識(shí)別過(guò)程與Forward-backward算法26-28
• 3.3 解碼過(guò)程與Viterbi算法28-29
• 3.4 學(xué)習(xí)過(guò)程與Baum-Welch算法29-34
• 本章小結(jié)34-35
• 第4章 連續(xù)隱馬爾科夫模型在金融數(shù)據(jù)上的運(yùn)用35-45
• 4.1 重要指數(shù)特征分析35-39
• 4.1.1 國(guó)際指數(shù)特征分析36-37
• 4.1.2 國(guó)內(nèi)指數(shù)特征分析37-39
• 4.2 樣本數(shù)據(jù)預(yù)處理39-40
• 4.3 連續(xù)隱馬爾科夫模型初始參數(shù)40-43
• 4.4 連續(xù)隱馬爾科夫模型解碼驗(yàn)證與預(yù)測(cè)43-44
• 本章小結(jié)44-45
• 第5章 連續(xù)隱馬爾科夫模型實(shí)證分析45-62
• 5.1 樣本數(shù)據(jù)預(yù)處理45-46
• 5.2 連續(xù)隱馬爾科夫模型參數(shù)設(shè)定46-47
• 5.3 樣本數(shù)據(jù)解碼與驗(yàn)證47-49
• 5.3.1 五類(lèi)狀態(tài)解碼驗(yàn)證47-48
• 5.3.2 兩類(lèi)狀態(tài)解碼驗(yàn)證48-49
• 5.4 連續(xù)隱馬爾科夫模型參數(shù)學(xué)習(xí)49-51
• 5.4.1 五類(lèi)狀態(tài)學(xué)習(xí)與驗(yàn)證50-51
• 5.4.2 兩類(lèi)狀態(tài)學(xué)習(xí)與驗(yàn)證51
• 5.5 股票數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)評(píng)估51-57
• 5.5.1 五類(lèi)狀態(tài)預(yù)測(cè)52-54
• 5.5.2 兩類(lèi)狀態(tài)預(yù)測(cè)54-55
• 5.5.3 兩種預(yù)測(cè)對(duì)比55-57
• 5.6 期貨數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)評(píng)估57-61
• 5.6.1 小波去噪處理58-59
• 5.6.2 構(gòu)建平穩(wěn)指數(shù)59-61
• 本章小結(jié)61-62
• 總結(jié)與展望62-64
• 論文總結(jié)62
• 工作展望62-64
• 致謝64-65
• 參考文獻(xiàn)65-67
• 攻讀學(xué)位期間取得學(xué)術(shù)成果67

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 周登龍;;從物理學(xué)的角度定性分析金融現(xiàn)象[J];中國(guó)研究生;2011年11期

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本文編號(hào)：856443