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基于基本面因子的FCM量化选股策略

发布时间:2020-11-16 13:42
   选取沪深300成分股作为样本股,截取2015-2018年财务数据和行情数据,基于价值因子、盈利能力因子、运营能力因子、成长能力因子、偿债能力因子及品质因子六个维度选取的候选因子,利用模糊C-均值聚类(FCM)算法对有效因子进行最终筛选,构建多因子模型。本模型在对沪深300成分股测试中取收益前100股作为一览组股票形成投资组合,其测试结果大部分年份远超基准收益,其他指标相对稳健,为量化投资研究提供了新的思路。
【文章目录】:
一、引言
二、量化模型基本过程
    (一)数据准备与预处理
    (二)候选因子的选取
    (三)有效因子的选取
    (四)基于FCM算法的最终因子
    (五)构建投资组合与选股
三、结果分析与评价
四、结论与建议

【参考文献】

相关期刊论文 前2条

1 王艳萍;陈志平;陈玉娜;;多因子投资组合选择模型研究[J];工程数学学报;2012年06期

2 范龙振,余世典;中国股票市场的三因子模型[J];系统工程学报;2002年06期


相关硕士学位论文 前2条

1 王赟;基于灰色关联分析的多因子选股模型研究[D];北京交通大学;2017年

2 孙守坤;基于沪深300的量化选股模型实证分析[D];复旦大学;2013年


【共引文献】

相关期刊论文 前10条

1 石智超;许争;;中国股票市场的大宗商品风险溢价——基于横截面检验的实证分析[J];金融理论与实践;2015年12期

2 张洁;方厚加;;多因素分析模型在期货市场的应用研究[J];赤峰学院学报(自然科学版);2015年16期

3 李飞;;深圳股票市场中的规模溢价与价值溢价[J];湖北工程学院学报;2015年04期

4 涂序平;郑江琴;陆旖蔚;;价值溢价与一月效应——来自上海A股市场的经验证据[J];嘉兴学院学报;2015年02期

5 卢宇燕;;Fama-French三因素模型在中国股票市场的适用性分析[J];武汉金融;2015年02期

6 石凡;王菲菲;;货币政策周期与股票横截面收益[J];会计与经济研究;2015年01期

7 林建浩;李幸;李欢;;中国经济政策不确定性与资产定价关系实证研究[J];中国管理科学;2014年S1期

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9 康志林;;带交易费用组合证券投资的minimax模型[J];工程数学学报;2014年05期

10 林建浩;胡毅;马键;蔡凌峰;;FF因子与宏观因子是潜在风险因子的良好代理吗?[J];系统工程理论与实践;2014年S1期


相关硕士学位论文 前10条

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7 崔景洋;基于Hadoop的学术文献排名及作者影响力评价算法[D];河北地质大学;2018年

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【二级参考文献】

相关期刊论文 前4条

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相关硕士学位论文 前6条

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【相似文献】

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4 李帆;财务估值指标量化选股及股指期货套保结合的投资策略研究[D];上海交通大学;2014年

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本文编号:2886297

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