本文關(guān)鍵詞：基于B-L模型的量化投資研究

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【摘要】：隨著世界經(jīng)濟的快速發(fā)展,人類的投資手段也越來越豐富,同時對投資理財?shù)囊笠苍絹碓礁?量化投資則在該背景下適時而生,并且量化投資越來越受到投資者的關(guān)注.在金融投資體系中已占據(jù)了很重要的位置.目前國內(nèi)有關(guān)量化投資的研究只是起步階段,量化投資在我國發(fā)展并不成熟,發(fā)展歷史很短.大部分投資者對量化投資的概念很模糊,因此對于量化投資的研究給予投資者具有一定的指導(dǎo)意義.本文的主要研究內(nèi)容歸納如下:第一章,主要介紹量化投資的相關(guān)研究背景及現(xiàn)狀,同時指出了本文的主要內(nèi)容、方法和創(chuàng)新之處.第二章,對量化投資的概念、量化投資的國內(nèi)外實際發(fā)展?fàn)顩r、量化投資平臺進行了詳細(xì)的介紹與分析.第三章,由于量化投資的整個過程中投資策略是關(guān)鍵,而投資策略的關(guān)鍵是資產(chǎn)選擇與資產(chǎn)分配.根據(jù)以上步驟,基于我國股票市場現(xiàn)狀,介紹了一種股票投資策略.通過構(gòu)建高夏普比率指數(shù)進行股票選取.并對Black-Litterman模型進行了改進,通過CCC-GARCH模型去估計Black-Litterman模型中的投資者觀點偏差,克服了傳統(tǒng)的Black-Litterman模型中所要求的資產(chǎn)之間須具有不相關(guān)性這一條件.第四章,基于我國股票市場的數(shù)據(jù)對股票策略模型進行了實證檢驗與分析,實證結(jié)果表明,該模型給出的投資策略能獲得較好的超額收益,具有很好的優(yōu)越性.第五章對本文進行了總結(jié)與展望.
【關(guān)鍵詞】：量化投資 B-L模型 高夏普比率指數(shù) 資產(chǎn)選擇 權(quán)重分配
【學(xué)位授予單位】：廣州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：F832.51
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-12
• 第1章 引言12-16
• 1.1 選題背景及意義12-13
• 1.2 量化投資的相關(guān)研究13-14
• 1.3 研究內(nèi)容、方法與創(chuàng)新之處14-16
• 第2章 量化投資簡介16-28
• 2.1 基本概念16-17
• 2.2 量化投資發(fā)展現(xiàn)狀17-20
• 2.2.1 國外量化投資現(xiàn)狀17-19
• 2.2.2 國內(nèi)量化投資現(xiàn)狀19-20
• 2.3 量化投資平臺20-25
• 2.3.1 OpenQuant策略交易平臺20-21
• 2.3.2 RightEdge程序化交易平臺21
• 2.3.3 基于Apama框架開發(fā)的平臺21-22
• 2.3.4 開拓者自動化交易平臺22-23
• 2.3.5 國泰安量化投資研究平臺(QIA)23-25
• 2.4 量化平臺綜合對比分析25-28
• 第3章 股票策略模型28-38
• 3.1 基于高夏普比率指數(shù)的股票選擇28-33
• 3.1.1 資產(chǎn)選擇相關(guān)研究28-30
• 3.1.2 構(gòu)建高夏普比率指數(shù)30-31
• 3.1.3 基于LASSO方法的股票選擇31-33
• 3.2 資產(chǎn)權(quán)重分配33-36
• 3.2.1 權(quán)重分配相關(guān)研究33-34
• 3.2.2 改進B-L模型下的股票投資組合權(quán)重34-36
• 3.3 波動率預(yù)測36-38
• 第4章 實證結(jié)果與分析38-47
• 4.1 數(shù)據(jù)來源與預(yù)處理38
• 4.1.1 數(shù)據(jù)來源38
• 4.1.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理38
• 4.2 策略模型結(jié)果與分析38-43
• 4.2.1 高夏普比率指數(shù)結(jié)果38-39
• 4.2.2 LASSO選股結(jié)果分析39-40
• 4.2.3 CCC-GARCH估計結(jié)果40-43
• 4.3 B-L模型中資產(chǎn)間相關(guān)性分析43-47
• 4.3.1 分層動量選股43-44
• 4.3.2 策略結(jié)果對比44-46
• 4.3.3 小結(jié)46-47
• 第5章 總結(jié)與展望47-49
• 5.1 總結(jié)47
• 5.2 展望47-49
• 參考文獻49-52
• 攻讀碩士學(xué)位期間所發(fā)表的論文52-53
• 致謝53

【參考文獻】

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本文編號：599949