基于滬深300成分股的量化投資策略研究
發(fā)布時(shí)間:2021-02-17 15:52
量化投資策略是運(yùn)用精準(zhǔn)的數(shù)量化方法并以實(shí)際回溯測(cè)試進(jìn)行評(píng)價(jià)的投資方法總和,隨著數(shù)學(xué)理論和實(shí)踐中金融數(shù)據(jù)在收集的規(guī)模和多樣性上都得到了進(jìn)一步的擴(kuò)展,統(tǒng)計(jì)模型與金融大數(shù)據(jù)的結(jié)合便成為了一個(gè)趨勢(shì)。在西方發(fā)達(dá)國(guó)家,量化投資的實(shí)踐運(yùn)用已經(jīng)擁有了三十余年的歷程,而我國(guó)在這一領(lǐng)域卻只在近些年開(kāi)始起步,因此通過(guò)量化投資策略的運(yùn)用以我國(guó)近年來(lái)A股市場(chǎng)成熟的滬深300指數(shù)成分股作為研究標(biāo)的進(jìn)行優(yōu)化投資策略的研究顯得意義豐富。本文研究的量化投資策略使用了當(dāng)今金融數(shù)學(xué)日趨廣泛使用的機(jī)器學(xué)習(xí)的因子篩選方法。該方法中的支持向量分類機(jī)(SVC)是一種能夠最小化誤差風(fēng)險(xiǎn)和模型泛化風(fēng)險(xiǎn)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,對(duì)于本研究的非海量金融數(shù)據(jù)的適用性上能夠得到更加合理的適配。在策略的評(píng)價(jià)分析中,本文認(rèn)為一個(gè)有效的量化投資策略是可以在實(shí)際的證券投資中發(fā)揮其內(nèi)在價(jià)值的。但是一個(gè)科學(xué)的方法并不能夠保證其所有條件下的正確性,故本文進(jìn)行了有效量化投資策略含義的界定并以證券市場(chǎng)牛熊階段進(jìn)行不同的評(píng)定,以提升研究方向的明確性和研究結(jié)果的可理解性。本文的研究運(yùn)用優(yōu)礦量化平臺(tái)和米筐量化回測(cè)平臺(tái)進(jìn)行策略的編寫(xiě)和最終結(jié)果的回測(cè),研究過(guò)程主要為:首先通過(guò)收集...
【文章來(lái)源】:貴州大學(xué)貴州省 211工程院校
【文章頁(yè)數(shù)】:72 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
論文技術(shù)路線圖
貴州大學(xué) 2019 屆碩士研究生學(xué)位論文輸出只取兩個(gè)值,而多分類情狀則應(yīng)當(dāng)取多個(gè)值。用統(tǒng)計(jì)學(xué)語(yǔ)言進(jìn)行描述即,分類問(wèn)題就是一種針對(duì)有限的樣本集通過(guò)一定的過(guò)程產(chǎn)生某一預(yù)測(cè)模型,再利用這一模型對(duì)樣本外數(shù)據(jù)的進(jìn)行分類,確定其類別的行為。其中,樣本集包含輸入變量 X 和輸出變量 Y。而最終的預(yù)測(cè)模型是通過(guò)判別函數(shù) ( )來(lái)體現(xiàn)的。因?yàn)閷?shí)際情況的互異,相對(duì)應(yīng)的分類問(wèn)題面臨的情狀也會(huì)不盡相仿。關(guān)于不同情形的分類,則須構(gòu)造不相同的學(xué)習(xí)機(jī)(即構(gòu)造不同形式的預(yù)測(cè)模型)。為了簡(jiǎn)明起見(jiàn),我們以預(yù)測(cè)變量空間為 2 維的的情形為例,明顯有下面兩種情況:
貴州大學(xué) 2019 屆碩士研究生學(xué)位論文輸出只取兩個(gè)值,而多分類情狀則應(yīng)當(dāng)取多個(gè)值。用統(tǒng)計(jì)學(xué)語(yǔ)言進(jìn)行描述即,分類問(wèn)題就是一種針對(duì)有限的樣本集通過(guò)一定的過(guò)程產(chǎn)生某一預(yù)測(cè)模型,再利用這一模型對(duì)樣本外數(shù)據(jù)的進(jìn)行分類,確定其類別的行為。其中,樣本集包含輸入變量 X 和輸出變量 Y。而最終的預(yù)測(cè)模型是通過(guò)判別函數(shù) ( )來(lái)體現(xiàn)的。因?yàn)閷?shí)際情況的互異,相對(duì)應(yīng)的分類問(wèn)題面臨的情狀也會(huì)不盡相仿。關(guān)于不同情形的分類,則須構(gòu)造不相同的學(xué)習(xí)機(jī)(即構(gòu)造不同形式的預(yù)測(cè)模型)。為了簡(jiǎn)明起見(jiàn),我們以預(yù)測(cè)變量空間為 2 維的的情形為例,明顯有下面兩種情況:
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]多因子量化模型在投資組合中的應(yīng)用——基于LASSO與Elastic Net的比較研究[J]. 謝合亮,胡迪. 統(tǒng)計(jì)與信息論壇. 2017(10)
[2]ML-TEA:一套基于機(jī)器學(xué)習(xí)和技術(shù)分析的量化投資算法[J]. 李斌,林彥,唐聞軒. 系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐. 2017(05)
[3]量化投資和高頻交易:風(fēng)險(xiǎn)、挑戰(zhàn)及監(jiān)管[J]. 彭志. 南方金融. 2016(10)
[4]基于RADA指標(biāo)的投資策略研究[J]. 張令娟. 財(cái)會(huì)通訊. 2016(26)
[5]互聯(lián)網(wǎng)金融資產(chǎn)管理:業(yè)務(wù)模式與發(fā)展路徑[J]. 鄂春林. 南方金融. 2016(08)
[6]量化投資創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)教學(xué)探索[J]. 高祥寶. 實(shí)驗(yàn)室研究與探索. 2016(08)
[7]隨機(jī)森林在量化選股中的應(yīng)用研究[J]. 王淑燕,曹正鳳,陳銘芷. 運(yùn)籌與管理. 2016(03)
[8]GARP數(shù)量化選股及馬爾科夫鏈擇時(shí)策略研究[J]. 劉洋,夏思雨,胡思瑞,林思亮. 金融與經(jīng)濟(jì). 2016(05)
[9]股市量化投資策略與實(shí)證檢驗(yàn)[J]. 余立威,寧凌. 統(tǒng)計(jì)與決策. 2016(06)
[10]有摩擦條件下中國(guó)股票市場(chǎng)的弱式有效性研究[J]. 屈博,龐金峰. 金融與經(jīng)濟(jì). 2016(03)
博士論文
[1]量化投資:從行為金融到高頻交易[D]. 王帥.華東師范大學(xué) 2013
碩士論文
[1]量化交易在中國(guó)股市的應(yīng)用[D]. 王俊杰.南京大學(xué) 2013
[2]基于文本挖掘的量化投資系統(tǒng)[D]. 鄒振華.華南理工大學(xué) 2013
[3]基于遺傳算法的風(fēng)格選股模型研究[D]. 鄒運(yùn).東北財(cái)經(jīng)大學(xué) 2012
[4]指標(biāo)選股組合及股指期貨套期保值策略[D]. 秦宇斌.上海交通大學(xué) 2012
[5]基于Alpha動(dòng)量的交易系統(tǒng)設(shè)計(jì)[D]. 王若舟.南京大學(xué) 2012
[6]“極小投資模型”的數(shù)理基礎(chǔ)與市場(chǎng)實(shí)證[D]. 張逸進(jìn).華南理工大學(xué) 2012
[7]一種基于數(shù)據(jù)挖掘的量化投資系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 朱博雅.復(fù)旦大學(xué) 2012
[8]因子選股模型在中國(guó)市場(chǎng)的實(shí)證研究[D]. 劉毅.復(fù)旦大學(xué) 2012
[9]基于Copula函數(shù)的技術(shù)指標(biāo)相關(guān)性研究[D]. 吳昊.華中科技大學(xué) 2011
[10]陽(yáng)光私募基金運(yùn)行及投資策略研究[D]. 鄒劍.西南交通大學(xué) 2011
本文編號(hào):3038207
【文章來(lái)源】:貴州大學(xué)貴州省 211工程院校
【文章頁(yè)數(shù)】:72 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
論文技術(shù)路線圖
貴州大學(xué) 2019 屆碩士研究生學(xué)位論文輸出只取兩個(gè)值,而多分類情狀則應(yīng)當(dāng)取多個(gè)值。用統(tǒng)計(jì)學(xué)語(yǔ)言進(jìn)行描述即,分類問(wèn)題就是一種針對(duì)有限的樣本集通過(guò)一定的過(guò)程產(chǎn)生某一預(yù)測(cè)模型,再利用這一模型對(duì)樣本外數(shù)據(jù)的進(jìn)行分類,確定其類別的行為。其中,樣本集包含輸入變量 X 和輸出變量 Y。而最終的預(yù)測(cè)模型是通過(guò)判別函數(shù) ( )來(lái)體現(xiàn)的。因?yàn)閷?shí)際情況的互異,相對(duì)應(yīng)的分類問(wèn)題面臨的情狀也會(huì)不盡相仿。關(guān)于不同情形的分類,則須構(gòu)造不相同的學(xué)習(xí)機(jī)(即構(gòu)造不同形式的預(yù)測(cè)模型)。為了簡(jiǎn)明起見(jiàn),我們以預(yù)測(cè)變量空間為 2 維的的情形為例,明顯有下面兩種情況:
貴州大學(xué) 2019 屆碩士研究生學(xué)位論文輸出只取兩個(gè)值,而多分類情狀則應(yīng)當(dāng)取多個(gè)值。用統(tǒng)計(jì)學(xué)語(yǔ)言進(jìn)行描述即,分類問(wèn)題就是一種針對(duì)有限的樣本集通過(guò)一定的過(guò)程產(chǎn)生某一預(yù)測(cè)模型,再利用這一模型對(duì)樣本外數(shù)據(jù)的進(jìn)行分類,確定其類別的行為。其中,樣本集包含輸入變量 X 和輸出變量 Y。而最終的預(yù)測(cè)模型是通過(guò)判別函數(shù) ( )來(lái)體現(xiàn)的。因?yàn)閷?shí)際情況的互異,相對(duì)應(yīng)的分類問(wèn)題面臨的情狀也會(huì)不盡相仿。關(guān)于不同情形的分類,則須構(gòu)造不相同的學(xué)習(xí)機(jī)(即構(gòu)造不同形式的預(yù)測(cè)模型)。為了簡(jiǎn)明起見(jiàn),我們以預(yù)測(cè)變量空間為 2 維的的情形為例,明顯有下面兩種情況:
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]多因子量化模型在投資組合中的應(yīng)用——基于LASSO與Elastic Net的比較研究[J]. 謝合亮,胡迪. 統(tǒng)計(jì)與信息論壇. 2017(10)
[2]ML-TEA:一套基于機(jī)器學(xué)習(xí)和技術(shù)分析的量化投資算法[J]. 李斌,林彥,唐聞軒. 系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐. 2017(05)
[3]量化投資和高頻交易:風(fēng)險(xiǎn)、挑戰(zhàn)及監(jiān)管[J]. 彭志. 南方金融. 2016(10)
[4]基于RADA指標(biāo)的投資策略研究[J]. 張令娟. 財(cái)會(huì)通訊. 2016(26)
[5]互聯(lián)網(wǎng)金融資產(chǎn)管理:業(yè)務(wù)模式與發(fā)展路徑[J]. 鄂春林. 南方金融. 2016(08)
[6]量化投資創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)教學(xué)探索[J]. 高祥寶. 實(shí)驗(yàn)室研究與探索. 2016(08)
[7]隨機(jī)森林在量化選股中的應(yīng)用研究[J]. 王淑燕,曹正鳳,陳銘芷. 運(yùn)籌與管理. 2016(03)
[8]GARP數(shù)量化選股及馬爾科夫鏈擇時(shí)策略研究[J]. 劉洋,夏思雨,胡思瑞,林思亮. 金融與經(jīng)濟(jì). 2016(05)
[9]股市量化投資策略與實(shí)證檢驗(yàn)[J]. 余立威,寧凌. 統(tǒng)計(jì)與決策. 2016(06)
[10]有摩擦條件下中國(guó)股票市場(chǎng)的弱式有效性研究[J]. 屈博,龐金峰. 金融與經(jīng)濟(jì). 2016(03)
博士論文
[1]量化投資:從行為金融到高頻交易[D]. 王帥.華東師范大學(xué) 2013
碩士論文
[1]量化交易在中國(guó)股市的應(yīng)用[D]. 王俊杰.南京大學(xué) 2013
[2]基于文本挖掘的量化投資系統(tǒng)[D]. 鄒振華.華南理工大學(xué) 2013
[3]基于遺傳算法的風(fēng)格選股模型研究[D]. 鄒運(yùn).東北財(cái)經(jīng)大學(xué) 2012
[4]指標(biāo)選股組合及股指期貨套期保值策略[D]. 秦宇斌.上海交通大學(xué) 2012
[5]基于Alpha動(dòng)量的交易系統(tǒng)設(shè)計(jì)[D]. 王若舟.南京大學(xué) 2012
[6]“極小投資模型”的數(shù)理基礎(chǔ)與市場(chǎng)實(shí)證[D]. 張逸進(jìn).華南理工大學(xué) 2012
[7]一種基于數(shù)據(jù)挖掘的量化投資系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 朱博雅.復(fù)旦大學(xué) 2012
[8]因子選股模型在中國(guó)市場(chǎng)的實(shí)證研究[D]. 劉毅.復(fù)旦大學(xué) 2012
[9]基于Copula函數(shù)的技術(shù)指標(biāo)相關(guān)性研究[D]. 吳昊.華中科技大學(xué) 2011
[10]陽(yáng)光私募基金運(yùn)行及投資策略研究[D]. 鄒劍.西南交通大學(xué) 2011
本文編號(hào):3038207
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