股票量化回测系统的设计与实现

发布时间：2020-07-02 08:41

【摘要】：在当今社会,投资股票受到越来越多人的青睐,但是股票市场是一个高度复杂的市场,股票价格走势受到多种因素的影响,在如此复杂的情况下,想要准确地预测股票的走势,并通过交易获取超额利益并不是一件简单的事情。在股票市场中,由于投资机构有自己的信息情报获取途径,普通的投资者资源不足的劣势被进一步放大。那么普通投资者就需要找到一种有效的方法来弥补信息的差距,近些年逐渐发展起来的量化投资就成了最好的选择。本文以股票的价格预测为基础,以股票量化策略的回测为核心,利用普通投资者都可以获取到的数据,设计了一套面向普通投资者的股票量化回测系统。并详细阐述了该系统的开发需求,讲述了该系统的设计思想与整体架构。根据需求将股票量化回测系统设计为股票数据下载、股票基本信息查询、历史数据回测、结果可视化、量化分析工具、策略参数优化六个功能模块,依次介绍了各模块的详细设计与具体实现。股票数据下载模块讲述了股票数据源的获取以及对数据进行数据库的存储工作,并在介绍股票数据的数据库存储时,讲述了MongoDB数据库存储股票数据的优点,并给出了表结构;股票基本信息查询模块负责用户查询股票相关信息;历史数据回测模块是系统核心功能,负责回测功能的实现；量化分析工具为用户分析单只股票提供技术支持；策略参数优化使用GirdSearch方法优化所选策略的参数,提高策略的表现;结果可视化模块负责将数据回测和量化分析工具模块的结果进行图形化展示。在所有模块实现完成后,对系统功能进行了测试。本系统通过对交易策略回测结果的展示与度量,为投资者在股票市场中的决策提供一定的参考。
【学位授予单位】：山东大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP311.52;F830.91
【图文】：

上证指数,走势图,股票市场

１．１开发背景逡逑近些年来，中国的改革开放进一步深入，国内经济的发展也随之愈加快速，逡逑人民群众的手中的闲置资金也越来越多，己经有越来越多的人选择通过理财的方逡逑式来实现资产的增值，人们可以理财的方法种类繁多，其中的相当一部分人会选逡逑择将资金投入股票市场中去。股票市场也被称为二级市场［１］，因为它是基于发逡逑行市场的。股票市场的构成和交易活动要比发行市场更加庞大，其作用与影响程逡逑度也十分深远。逡逑２０１５年，Ａ股的大起大落让不少投资者记忆犹新。上半年开启“牛市”模式，逡逑大部分股票的股价疯狂上涨，以此还吸引了大量的新股民，Ａ股交易量大幅提升，逡逑沪指的单日成交量甚至破了万亿。但是下半年股市的情况急转直下，各大股指断逡逑崖式下跌，股民们损失惨重。上证指数２０１５年走势如下图所示：逡逑±ｉＩＩ＾［000ＣＫ）＇＇．］邋ＭＡ５：邋Ｂ４１Ｂ．３７邋ＭＡ１０：邋Ｂ３６１．９０邋ＭＡ２0－邋３３６Ｓ．２６邋ＭＡ３０：邋３３４＾．１９逡逑

搜索模型,网格

山东大学硕士学位论文逡逑大化投资组合的每个波动率的回报。通过使用历史数据，可以生成许多种不同比逡逑率的不同策略参数组合，然后就可以通过一部分指标来选择最优配置。逡逑２．邋２网格搜索和交叉验证逡逑网格搜索（ＧｒｉｄＳｅａｒｃｈ），是机器学习中常用的一种调参手段，使用的是穷举逡逑搜索的方法，在全部的候选参数中，试验每一个参数，将所有参数都遍历一遍，逡逑结果最优的参数即为最后的参数选择，其工作原理与在数组中查找某一个值类似。逡逑假设我们现在有两个参数的调参问题，一个参数有五种取值，另一个参数有六种逡逑取值，当我们把两个参数全部取值都枚举出来，那么就可以形成一个五行六列的逡逑表格，表格中的每个单元即为一个网格，试验每个参数的过程可以看成在每个网逡逑格中遍历、搜索，所以叫网格搜索（ＧｒｉｄＳｅａｒｃｈ）邋［１１］。其模型大致如下图所示：逡逑

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