本文關(guān)鍵詞：在線學(xué)習(xí)算法在資產(chǎn)行業(yè)配置中的應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著馬科威茨在1952年提出均值-方差模型,首次把統(tǒng)計(jì)學(xué)理論帶入資產(chǎn)配置的研究領(lǐng)域后,資產(chǎn)配置理論開(kāi)始得到長(zhǎng)足的發(fā)展,并且越來(lái)越多地運(yùn)用到數(shù)量化工具。包括隨后的資本資產(chǎn)定價(jià)模型(CAPM)；由Black和Litterman提出的在均值-方差模型的基礎(chǔ)上,引入主觀的收益觀點(diǎn)并利用貝葉斯方法,最后推導(dǎo)出全新的資產(chǎn)配置模型-—Black-Litterman模型。最近發(fā)展比較迅猛的關(guān)于資產(chǎn)配置的理論是在線資產(chǎn)配置的方法,這些理論認(rèn)為市場(chǎng)是不斷變化的,傳統(tǒng)的資產(chǎn)配置模型在動(dòng)態(tài)性上表現(xiàn)力不足,而在線資產(chǎn)配置方法可以解決這方面的缺陷。在線資產(chǎn)配置方法是利用不斷發(fā)展的在線學(xué)習(xí)算法,結(jié)合市場(chǎng)特征來(lái)構(gòu)建資產(chǎn)配置模型。一個(gè)典型的在線資產(chǎn)配置模型是CWMR模型,它是利用置信度加權(quán)學(xué)習(xí)算法(Confidence-Weight)并結(jié)合資本市場(chǎng)存在價(jià)格反轉(zhuǎn)的金融異象來(lái)建模的。CWMR模型首次將行為金融學(xué)中的價(jià)格反轉(zhuǎn)效應(yīng)引入在線模型中,具有開(kāi)創(chuàng)性,本文是在此模型基礎(chǔ)上進(jìn)行一系列研究和探討的,試圖對(duì)過(guò)往的模型做出一些補(bǔ)充和改進(jìn)。首先,當(dāng)前的行為金融理論指出,價(jià)格反轉(zhuǎn)效應(yīng)確實(shí)存在于金融市場(chǎng),不光如此,同時(shí)存在的還有價(jià)格動(dòng)量效應(yīng)。因此,本文利用CW算法,結(jié)合價(jià)格動(dòng)量效應(yīng)推導(dǎo)出了CWMS動(dòng)量模型,是對(duì)CWMR的一個(gè)補(bǔ)充。其次,對(duì)于當(dāng)前市場(chǎng)狀態(tài)是動(dòng)量效應(yīng)比較明顯還是反轉(zhuǎn)效應(yīng)比較突出的判斷,我們希望尋求一個(gè)更加準(zhǔn)確的方法。本文利用HP濾波來(lái)對(duì)過(guò)去一段時(shí)間的價(jià)格進(jìn)行提取趨勢(shì)項(xiàng)和波動(dòng)項(xiàng),并構(gòu)建了一個(gè)類似信噪比的指標(biāo)來(lái)判斷。最后,本文利用上述的指標(biāo)來(lái)構(gòu)建模型的切換機(jī)制,結(jié)合CWxMR反轉(zhuǎn)模型和CWMS動(dòng)量模型提出了一個(gè)全新的在線資產(chǎn)配置模型HP-CWMRMS模型,要達(dá)到的目的就是模型能在動(dòng)量效應(yīng)較強(qiáng)時(shí)自動(dòng)運(yùn)用CWMS模型而當(dāng)反轉(zhuǎn)效應(yīng)較強(qiáng)時(shí)自動(dòng)運(yùn)用到CWMR模型上。本文將在解決上述問(wèn)題的基礎(chǔ)上將新的模型對(duì)中國(guó)金融市場(chǎng)的行業(yè)配置進(jìn)行實(shí)證分析,比較它與CWMR模型的效果。
【關(guān)鍵詞】：在線資產(chǎn)配置方法 CW算法 HP濾波 信噪比 HP-CWMRMS模型
【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：F830.9;F224
【目錄】：

• 中文摘要10-12
• 英文摘要12-14
• 第一章 引言14-20
• §1.1 研究背景和意義14-15
• §1.2 文獻(xiàn)綜述15-17
• §1.3 問(wèn)題提出17-18
• §1.4 論文結(jié)構(gòu)與創(chuàng)新18-20
• §1.4.1 論文結(jié)構(gòu)18-19
• §1.4.2 論文創(chuàng)新19-20
• 第二章 現(xiàn)代投資組合選擇理論20-26
• §2.1 馬科威茨均值方差模型20-21
• §2.2 資本資產(chǎn)定價(jià)模型21-23
• §2.3 Black-Litterman資產(chǎn)配置模型23-25
• §2.4 在線資產(chǎn)配置模型25-26
• 第三章 在線學(xué)習(xí)算法26-29
• §3.1 離線(批量)學(xué)習(xí)與在線學(xué)習(xí)的區(qū)別26-27
• §3.2 在線學(xué)習(xí)算法介紹27-28
• §3.2.1 最簡(jiǎn)單的在線學(xué)習(xí)算法27-28
• §3.3 置信度加權(quán)(Condience-Weight)在線學(xué)習(xí)算法28-29
• 第四章 HP-CWMRMS資產(chǎn)配置模型29-49
• §4.1 理論工具30-32
• §4.1.1 多元正態(tài)分布的Kullback-Leibler離散度30-31
• §4.1.2 Woodbury恒等式31-32
• §4.1.3 信噪比32
• §4.2 模型符號(hào)說(shuō)明32-33
• §4.3 CWMR模型33-38
• §4.3.1 模型的構(gòu)建33-34
• §4.3.2 模型的求解34-37
• §4.3.3 模型的更新步驟37-38
• §4.4 CWMS模型38-44
• §4.4.1 模型的構(gòu)建38-39
• §4.4.2 模型的求解39-43
• §4.4.3 模型的更新步驟43-44
• §4.5 HP-CWMRMS模型44-49
• §4.5.1 HP濾波44-47
• §4.5.2 模型的切換機(jī)制47
• §4.5.3 模型的更新步驟47-49
• 第五章 實(shí)證研究49-60
• §5.1 投資業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)指標(biāo)49-51
• §5.1.1 超額收益率49
• §5.1.2 勝率49-50
• §5.1.3 夏普比率50
• §5.1.4 信息比率50
• §5.1.5 最大回撤50-51
• §5.2 投資策略構(gòu)建51-52
• §5.2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源51
• §5.2.2 參數(shù)說(shuō)明51-52
• §5.3 結(jié)果分析52-60
• §5.3.1 樣本內(nèi)最優(yōu)參數(shù)下的模型53-54
• §5.3.2 模型全樣本表現(xiàn)54-60
• 第六章 結(jié)論與展望60-61
• 參考文獻(xiàn)61-65
• 致謝65-66
• 學(xué)位論文評(píng)閱及答辯倩況表66

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：325884