基于互联网关注度的股票成交量模型的策略设计
发布时间:2020-05-13 20:49
【摘要】:最近几年国内量化交易发展十分迅猛,量化交易策略也随之急需本土创新。本文从文献中发现成交量中的非可预测成交量与超额收益相关程度高于可预测成交量。基于我国股票市场处于半强式有效市场以及量价统一的假设上,本文对成交量进行技术分析因子以及公开信息因子的构建来研究非可预测成交量。在文献研究的基础上,本文创新性提出使用行为金融学有限关注理论替代半强式有效市场的公开信息计算可预测成交量。基于前人对于百度指数等互联网关注度与行为金融学有限关注理论的研究,本文构建出以成交量滞后、个股振幅、指数成交额、指数振幅以及百度指数的成交量模型。通过对2014年初至2017年末仍在巨潮中小盘指数中的155只股票进行研究,本文检验了成交量模型的显著性。在论文研读后,本文发现成交量对于股价变化存在动量效应以及反转效应,进一步将成交量模型获得的下一日可预测成交量与实际成交量计算非可预测成交量来研究非可预测成交量是否也同样存在相关的动量效应与反转效应。通过回测,动量效应有较好的风险敞口的控制,但是存在收益偏低的情况,反转效应则相反,所以本文将两者结合获得一个既有收益又有风险控制的混合量化交易策略。对于量化策略产品,本文不仅进行区分市场情绪的分阶段分析,还将量化策略产品分股票类型回测进而对量化策略的股票适用性进行研究。希望本文能够对信息有效市场假说提供一定的创新性方向,也希望随着信息技术的发展能让信息市场假说中的信息得到更拓展的量化。
【图文】:
资料来源:百度指数逡逑基于以上的考虑,提出成交量模型:逡逑VOLU=a+p,*邋volu+^2*邋amp+ps*邋TURN+p4*邋AMP+ps*邋BAIDU逦(3-2)逡逑3.2成交量模型的检验逡逑3.2.;[样本股票的选择逡逑巨潮1000指数是由沪深两市中按照一定指标综合排名位居前1000的股票构逡逑成。该指数是通过2邋:]加权计算个股在考察期内的平均流通市值及平均成交金逡逑额占市场比重两项指标,,然后将个股指标从高到低排序,最后选取排名前1000逡逑的股票构成巨潮1000指数成份股。其中排名第1名到第200名共200只股票为逡逑巨潮大盘,第201名到第500名共300名为巨潮中盘,500名之后的共500名为逡逑巨潮小盘。巨潮]000指数成分股入选需要满足以下条件:(1)上市交易超过6逡逑个月;(2)非ST、*ST股票;(3)最近一年无重大违规行为、财务报告无重大逡逑
浙江大学硕士学位论文逦引入互联网关注度的成交量模型设计逡逑行业18只,公用事业行业6只,金融地产行业11只,能源行业4只,电信业务逡逑行业3只。整体上也比较符合我国股票市场的层次以及分类,具体数值如图3-3逡逑和图3-4。具体的样本股票选择会在模型的检验结果部分一同列示在表3.2中。逡逑为了构建成交量模型选取的五个变量所需的数据均可通过官方数据库整理逡逑和计算得到。所需样本股票交易量n锖蟊淞亢驼穹淞慷伎梢酝ü讲聘诲义希悖瑁铮椋悖褰鹑谥斩瞬檠图扑愕玫剑恢甘山欢詈椭甘穹枋菀部梢酝ü义戏讲聘唬悖瑁铮椋悖褰鹑谥斩瞬檠图扑愕玫剑话俣戎甘梢酝ü莱媸侄未影俣人彦义纤饕婀嫉陌俣戎甘姓淼玫健e义
本文编号:2662522
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资料来源:百度指数逡逑基于以上的考虑,提出成交量模型:逡逑VOLU=a+p,*邋volu+^2*邋amp+ps*邋TURN+p4*邋AMP+ps*邋BAIDU逦(3-2)逡逑3.2成交量模型的检验逡逑3.2.;[样本股票的选择逡逑巨潮1000指数是由沪深两市中按照一定指标综合排名位居前1000的股票构逡逑成。该指数是通过2邋:]加权计算个股在考察期内的平均流通市值及平均成交金逡逑额占市场比重两项指标,,然后将个股指标从高到低排序,最后选取排名前1000逡逑的股票构成巨潮1000指数成份股。其中排名第1名到第200名共200只股票为逡逑巨潮大盘,第201名到第500名共300名为巨潮中盘,500名之后的共500名为逡逑巨潮小盘。巨潮]000指数成分股入选需要满足以下条件:(1)上市交易超过6逡逑个月;(2)非ST、*ST股票;(3)最近一年无重大违规行为、财务报告无重大逡逑
浙江大学硕士学位论文逦引入互联网关注度的成交量模型设计逡逑行业18只,公用事业行业6只,金融地产行业11只,能源行业4只,电信业务逡逑行业3只。整体上也比较符合我国股票市场的层次以及分类,具体数值如图3-3逡逑和图3-4。具体的样本股票选择会在模型的检验结果部分一同列示在表3.2中。逡逑为了构建成交量模型选取的五个变量所需的数据均可通过官方数据库整理逡逑和计算得到。所需样本股票交易量n锖蟊淞亢驼穹淞慷伎梢酝ü讲聘诲义希悖瑁铮椋悖褰鹑谥斩瞬檠图扑愕玫剑恢甘山欢詈椭甘穹枋菀部梢酝ü义戏讲聘唬悖瑁铮椋悖褰鹑谥斩瞬檠图扑愕玫剑话俣戎甘梢酝ü莱媸侄未影俣人彦义纤饕婀嫉陌俣戎甘姓淼玫健e义
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