基于时效网络的中国股票投资组合交易策略研究
发布时间：2021-04-04 07:20
随着投资组合理论的发展,投资者在投资过程越来越重视风险,开始分散化投资,投资者所关心的问题包括选择哪些股票进行投资,什么时间买卖股票以及各股票分配多少资金。投资组合交易策略一般分为三步,第一步是选股,是在众多股票中挑选出值得投资的股票,它是后两步的基础;第二步是择时,选股后不同的买卖时机收益和风险也会有很大的差别;第三步是资产配置,通过合理的资产配置可以分散非系统性风险。本文围绕选股、择时和资产配置三个方面构建投资组合时效交易策略,以中国股票市场数据为样本,运用交叉学科的研究方法,构建了股票时效网络,提出了时效网络综合指标用来指导选股;针对择时问题,构建了基于遗传算法的动态评价和调整系统做择时优化,并使用时效反馈网络提出预警信号;针对资产配置问题,构建了基于粒子群算法的动态权重资产配置模型为资金分配提供方案。本文的主要研究工作和创新贡献体现在以下几个方面:（1）在选股策略上,构建了股票时效网络,提出了时效网络综合指标进行选股。时效网络是在传统静态股票网络的基础上,纳入时间属性的信息,使用时效网络指标更准确地刻画了网络动态拓扑结构,并提出了时效网络综合指标作为选股依据,通过与静态网络指标...
【文章来源】：中国地质大学(北京)北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：165 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
技术路线图
中国地质大学（北京）博士学位论文17第2章股票时效网络构建在现有的股票网络研究中，大多使用的静态网络而忽略了时间属性信息，每一只股票在一段时间的价格波动时间序列代表一个节点，两个节点（股票）间波动相关性作为边。在本章中，介绍了时效网络的构建以及节点中心性的计算方法，并将时效网络的方法应用到股票网络中。2.1时效网络的构建2.1.1时效网络在现实世界中，网络是随时间变化的(HolmeandSaramaki,2012)，然而，现在绝大多数方法构建网络都不考虑时间，在构建网络时考虑时间属性信息最近成为学术研究的热点。时效网络是指连边带有时间有效性的网络，每条连边不仅包括连接的信息同时还包括连接的时间信息。时效网络通常有三种表达方式：接触序列（contactsequences）,间隔图法（intervalgraph）和网络快照法（networksnapshot），即将网络表示为一系列静态网络，每个时刻有一个当前网络结构的快照。下图说明了两种时效网络的表现方式，如图2-1所示，灰色的轴代表时间，左边是接触序列，用来表示节点接触的时间信息，节点间的连边持续时间短，表示接触在一瞬间完成；右边是间隔图，用来表示节点接触的一段时间。以某班所有同学一周内打电话为例构建时效网络，那么构建接触序列网络只考虑同学间电话发生的时刻信息，如果以间隔图方法构建时效网络，那么需要考虑同学间打电话的起始时间。图2-1接触序列和间隔图
第2章股票时效网络构建18图2-2表示网络快照构建时效网络的方法，G1、G2、G3表示不同时间窗下的静态网络，在这里假设每个时间窗口△t=1，G1，3表示在总时间T=3的静态网络。图2-2网络快照法在时效网络构建方面以tstart为开始时间、以tend为结束时间，观察网络的时间是有限的。在不失一般性的情况下，设置tstart=0、tend=T。在时间间隔[0，T]上的时效网络G0，T=（V，E0，T）由一组顶点V和一组时效边E0组成，其中点u和v之间在时间间隔[i，j]之间存在时效边（u，v）i，j∈E0，T，使得i≤T且j≥0。在时效网络中，顶点集V始终相同，而边的集合可以随着时间的推移而改变。时效网络的大多数特征是通过将时间信息转换为n个网络“快照”的序列来压缩时间，每一个网络“快照”即一个静态网络。使用△t表示每个快照的持续时间（或时间窗口大小）,其中△t=T/n，以某个时间单位（例如秒、小时、天）表示。时效网络可以代表一系列静态图G1,G2，...，Gn。Gt（1≤x≤n）表示由一组顶点V和一组边Et组成的聚合图，其中边（u，v）∈Et存在仅当顶点u和v之间在在时间间隔[i，j]上存在时效边（u，v）i,j∈E0,T，其中i≤△tx和j>△t（x-1），Gx是第x个时间窗口内时效网络G0，T的第x个时间快照。图2-3网络快照图的动态表示
【参考文献】：
期刊论文
[1]高流态机制砂聚羧酸减水剂混凝土的制备研究[J]. 郁军,周向东,安信,车立虎. 建材技术与应用. 2019(06)
[2]我国A股市场动量及反转投资策略研究[J]. 陈运华,邓留保. 宜春学院学报. 2019(08)
[3]硅灰和六偏磷酸钠对氯氧镁水泥耐水性影响的数学建模和微观分析[J]. 张婷婷,孙延杰. 建材技术与应用. 2018(02)
[4]全球外汇市场网络结构、货币影响力与货币社区[J]. 王莹. 世界经济研究. 2018(02)
[5]基于互信息的深证股票复杂网络拓扑性质分析[J]. 胡振华,覃子龙,杨燕. 统计与决策. 2016(20)
[6]市值效应和价值效应的再检验——基于长短期视角的实证分析[J]. 尹昱乔,王庆石. 东北财经大学学报. 2016(03)
[7]国内大市场与本土企业出口竞争力——来自电子消费品行业的新发现及其解释[J]. 易先忠,晏维龙,李陈华. 财贸经济. 2016(04)
[8]房地产风险投资复杂网络与网络间的混沌同步[J]. 张伟,常娟,毛北行. 陕西理工学院学报(自然科学版). 2015(05)
[9]复杂网络视角下银行同业间市场风险传染效应研究[J]. 王晓枫,廖凯亮,徐金池. 经济学动态. 2015(03)
[10]金融危机下证券市场网络结构演化的实证分析[J]. 秦春雷,张巍,朱艳春. 商业研究. 2015(03)
博士论文
[1]网络模型在股票市场结构特征研究中的应用[D]. 郭雪.中南财经政法大学 2018
[2]期货时间序列复杂网络特征与投资组合策略研究[D]. 王楠.中国地质大学(北京) 2016
硕士论文
[1]我国沪深A股投资收益率影响因子的实证研究[D]. 卢宗贝.华东政法大学 2015
[2]时序网络结构特性实证分析及研究[D]. 邓冬梅.电子科技大学 2014
本文编号：3117976
【文章来源】：中国地质大学(北京)北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：165 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
技术路线图
中国地质大学（北京）博士学位论文17第2章股票时效网络构建在现有的股票网络研究中，大多使用的静态网络而忽略了时间属性信息，每一只股票在一段时间的价格波动时间序列代表一个节点，两个节点（股票）间波动相关性作为边。在本章中，介绍了时效网络的构建以及节点中心性的计算方法，并将时效网络的方法应用到股票网络中。2.1时效网络的构建2.1.1时效网络在现实世界中，网络是随时间变化的(HolmeandSaramaki,2012)，然而，现在绝大多数方法构建网络都不考虑时间，在构建网络时考虑时间属性信息最近成为学术研究的热点。时效网络是指连边带有时间有效性的网络，每条连边不仅包括连接的信息同时还包括连接的时间信息。时效网络通常有三种表达方式：接触序列（contactsequences）,间隔图法（intervalgraph）和网络快照法（networksnapshot），即将网络表示为一系列静态网络，每个时刻有一个当前网络结构的快照。下图说明了两种时效网络的表现方式，如图2-1所示，灰色的轴代表时间，左边是接触序列，用来表示节点接触的时间信息，节点间的连边持续时间短，表示接触在一瞬间完成；右边是间隔图，用来表示节点接触的一段时间。以某班所有同学一周内打电话为例构建时效网络，那么构建接触序列网络只考虑同学间电话发生的时刻信息，如果以间隔图方法构建时效网络，那么需要考虑同学间打电话的起始时间。图2-1接触序列和间隔图
第2章股票时效网络构建18图2-2表示网络快照构建时效网络的方法，G1、G2、G3表示不同时间窗下的静态网络，在这里假设每个时间窗口△t=1，G1，3表示在总时间T=3的静态网络。图2-2网络快照法在时效网络构建方面以tstart为开始时间、以tend为结束时间，观察网络的时间是有限的。在不失一般性的情况下，设置tstart=0、tend=T。在时间间隔[0，T]上的时效网络G0，T=（V，E0，T）由一组顶点V和一组时效边E0组成，其中点u和v之间在时间间隔[i，j]之间存在时效边（u，v）i，j∈E0，T，使得i≤T且j≥0。在时效网络中，顶点集V始终相同，而边的集合可以随着时间的推移而改变。时效网络的大多数特征是通过将时间信息转换为n个网络“快照”的序列来压缩时间，每一个网络“快照”即一个静态网络。使用△t表示每个快照的持续时间（或时间窗口大小）,其中△t=T/n，以某个时间单位（例如秒、小时、天）表示。时效网络可以代表一系列静态图G1,G2，...，Gn。Gt（1≤x≤n）表示由一组顶点V和一组边Et组成的聚合图，其中边（u，v）∈Et存在仅当顶点u和v之间在在时间间隔[i，j]上存在时效边（u，v）i,j∈E0,T，其中i≤△tx和j>△t（x-1），Gx是第x个时间窗口内时效网络G0，T的第x个时间快照。图2-3网络快照图的动态表示
【参考文献】：
期刊论文
[1]高流态机制砂聚羧酸减水剂混凝土的制备研究[J]. 郁军,周向东,安信,车立虎. 建材技术与应用. 2019(06)
[2]我国A股市场动量及反转投资策略研究[J]. 陈运华,邓留保. 宜春学院学报. 2019(08)
[3]硅灰和六偏磷酸钠对氯氧镁水泥耐水性影响的数学建模和微观分析[J]. 张婷婷,孙延杰. 建材技术与应用. 2018(02)
[4]全球外汇市场网络结构、货币影响力与货币社区[J]. 王莹. 世界经济研究. 2018(02)
[5]基于互信息的深证股票复杂网络拓扑性质分析[J]. 胡振华,覃子龙,杨燕. 统计与决策. 2016(20)
[6]市值效应和价值效应的再检验——基于长短期视角的实证分析[J]. 尹昱乔,王庆石. 东北财经大学学报. 2016(03)
[7]国内大市场与本土企业出口竞争力——来自电子消费品行业的新发现及其解释[J]. 易先忠,晏维龙,李陈华. 财贸经济. 2016(04)
[8]房地产风险投资复杂网络与网络间的混沌同步[J]. 张伟,常娟,毛北行. 陕西理工学院学报(自然科学版). 2015(05)
[9]复杂网络视角下银行同业间市场风险传染效应研究[J]. 王晓枫,廖凯亮,徐金池. 经济学动态. 2015(03)
[10]金融危机下证券市场网络结构演化的实证分析[J]. 秦春雷,张巍,朱艳春. 商业研究. 2015(03)
博士论文
[1]网络模型在股票市场结构特征研究中的应用[D]. 郭雪.中南财经政法大学 2018
[2]期货时间序列复杂网络特征与投资组合策略研究[D]. 王楠.中国地质大学(北京) 2016
硕士论文
[1]我国沪深A股投资收益率影响因子的实证研究[D]. 卢宗贝.华东政法大学 2015
[2]时序网络结构特性实证分析及研究[D]. 邓冬梅.电子科技大学 2014
本文编号：3117976
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