基于量化投资的选股择时交易策略研究

发布时间：2020-03-30 04:41

【摘要】：量化投资在海外发展已有30多年的历史,但在国内,量化技术兴起的比较晚,在21世纪初才开始真正的进入中国。因为量化投资对于知识结构和专业技术的要求都非常高,因此刚开始研究和运用量化技术的主要是券商机构投资者,普通散户很难理解和运用。西蒙斯的成功,使更多的投资者看到了量化投资的优势,也促使越来越多的人开始加入到量化投资的团队。量化投资就是将数理知识和计算机技术融入到投资中,通过定量的方式训练模型,并严格依靠模型形成相应的投资决策。本文通过对量化的深入学习和对选股技术的研究,目的是建立一种基于量化投资的选股和日内择时交易策略,具体来说就是通过建立统计学习模型来选股,再利用技术分析进行日内择时,以获得超过市场的收益。目的在于为投资者提供更好的选股工具和多元化创新的投资思路。文章希望在把握好中国股市自身特点的基础上,进一步推进量化投资技术在中国的发展,引导股市的投资技术走向多元化和规范化。在把握好中国股市自身特点的基础上,进一步推进量化投资技术在中国的发展,引导股市的投资技术走向多元化和规范化。本文构建了基于横截面数据的统计学习模型,以沪深300指数成分股作为股票池,选取股票的横截面因子,建立量化选股模型,利用模型来选股,再根据对个股收益率做出的预测,选出相应的个股构建投资组合。本文选股模型借鉴了Fama-French因子模型的思想,采用横截面数据预测收益。并对计算机量化模型选股得到的股票利用技术分析方法进行日内择时买卖,以提高周内的收益率。本文共分为五章,各章内容主要如下:第一章:绪论部分主要介绍了量化投资的发展情况、国内国外对量化投资的研究综述;以及本文的研究内容和研究方法。研究方法包括:文献研究法、对比实证法、案例分析法等。第二章:本章介绍了量化投资的相关理论,包括量化投资的定义、量化投资的优势和特征、量化投资的理论基础前提和量化投资的过程。第三章:本章着重介绍了量化模型的选股因子,包括:横截面动量因子、方差和波动率、贝塔和阿尔法、夏普比率、峰度和偏度以及最大回撤。还对选股模型的建立进行了详细的阐述。第四章:本章介绍了和择时相关的道氏理论、波浪理论、量价理论、江恩理论和几种常用技术指标的使用包括移动平均线、平滑异动移动均线、相对强弱指标和随机指标。第五章:本章主要对量化选股模型的有效性进行了实证,分别采用了等手数和等金额,择时和未择时来进行实证。并以一个案例的形式来具体分析如何择时。最后对整个择时的交易策略进行了总结。本文的创新之处在于1、本文的选股模型借鉴了Fama-French因子模型的思想,采用横截面数据,对收益率做出预测。2、通过模型预测出股票的收益率,再对收益率进行排序选股,从而构建投资组合,得到股票池。3、在进行建仓和平仓时利用技术分析进行日内择时,提高收益率。4、本文对量化投资选股和择时交易进行了实证。
【图文】：

日线图,绿地,资料来源,盘整

图 5.1 绿地控股 1 月 8 日前日线图资料来源：以上资料来源于同花顺观察绿地控股（600606）日 K 线图，，我们可以发现，该只股票在 1 月之前一直处于低位盘整，价格和成交量变化都很小，但是也可以看到缩量下跌的

绿地,资料来源,收盘价

图 5.2 绿地控股 1 月 8 日分时图资料来源：以上资料来源于同花顺一月 8 日开盘后，和预期的一致，绿地控股以 9.04 元高开 2.5%（1 月 5日的收盘价为 7.30 元），且高开高走，上涨趋势较强，在分时图中，结合 MACD
【学位授予单位】：西南财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：F832.51

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