基于用户投资风格的证券智能推荐方法研究

发布时间：2020-10-13 22:19

　　 随着投资者群体以及金融市场信息规模的不断扩大,传统的以提供金融数据为核心的互联网金融平台已经无法满足各类投资者的信息需求,这使得互联网金融平台逐渐从以提供金融数据信息为核心转化成以提供金融服务为核心。证券推荐作为一种投资建议服务可以辅助投资者做出更好的投资决策。因此在证券投资领域起到越来越重要的作用。目前的证券推荐系统存在系统资源耗费严重、难以进行实时性在线推荐、推荐的证券适应性差、质量不高等问题,为解决上述缺点,本文以证券推荐系统的受众群体——投资者为主要研究对象进行投资者风格画像建模、投资者群体关系挖掘以及智能证券推荐建模工作,开展了基于用户投资风格的智能证券推荐研究。针对当前证券系统无法准确获取投资者重要特征的局限性,提出了基于用户投资分析的投资风格画像建模方法。采用传统的业绩归因理论对投资者投资数据以及市场数据进行结合,并从投资能力以及投资偏好两个角度建立更加完备的投资者风格描述特征。根据特征描述设计对应的投资者风格画像,建立特征的时效性指标来验证画像描述的稳定性,并通过系统实现与平台应用验证建模方法的有效性与可行性。传统证券推荐系统无法动态捕捉用户的兴趣偏移状态,严重影响到证券推荐结果对于投资者的适应性,本文利用投资者的风格画像特征,采取群体关系挖掘的方式动态捕捉投资者的投资风格转移情况,提出了优化的遗传聚类群体挖掘模型。对传统群体挖掘聚类模型进行深入调研,并对基础遗传聚类算法的各个遗传组件进行了优化,包括染色体初始化优化、适应度函数设计优化,遗传操作优化等优化策略,基于此设计了投资者群体划分的整体方案,包括系统模块组成、运行逻辑等。根据优化设计方案开展了相关对比实验,证实了所提出的模型相比于传统的群体聚类挖掘方法可以表现出更优异的性能。在完成投资者描述以及捕捉投资者特征偏移后,本文提出了基于投资者投资风格与群体关系的证券推荐模型。深入研究基于奇异值分解(Singular value decomposition)理论的推荐算法后,针对其计算复杂度高,扩展性差的缺陷,提出了结合用户群体划分的推荐方法,采用矩阵降维与群体划分技术降低线上推荐算法的运算复杂度,引入双层SVD机制以及投资者偏好捕捉机制用以提升证券推荐模型的推荐效果,通过推荐准确性预测及推荐证券收益性能指标验证所提出的证券推荐模型可以为投资者提供高质量、个性化的在线证券推荐服务。
【学位单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：F832.51;TP391.3
【部分图文】：

本文核心研究内容及组织框架

图 2-1 本章研究逻辑架构基于投资者业绩归因理论的投资行为分析建模文认为，用户的投资行为由用户的普通行为描述集合uB 与用户的集合iM 组成。因此，用户投资行为分析问题实际上可以形式化为的相关表现特征求解用户行为描述集以及投资行为描述集，前者的基本属性数据以及动态社交属性获取，后者则可以根据投资分接获取到。因此本小节首先介绍业绩归因模型的基本原理，并针归因模型的不足之处提出基于用户投资分析的多因子归因模型。 传统业绩归因模型理论研究与分析Brinson 业绩归因模型 在业绩归因理论中，Brinson 模型[52]为因模型。Brinson 模型通过比较投资组合收益与基准收益之间的差收益，并将超额收益分解成股票选择收益、资产配置收益以及二,从而找到各因素对于投资者资产变化的贡献程度。下面将对 Bri

哈尔滨工业大学硕士学位论文影响因子k的收益，kakX f表示影响因子k对于投资组合述，Brinson 模型更加关注投资者自身的投资方式，并把结到投资者的股票选择以及资产配置两个主要原因上。缺点是无法定位到更加细节的业绩影响因子上。而多因股票选择的角度，考虑到了更多的影响用户业绩的指标，加强了 Brinson 模型的业绩归因能力。传统业绩归因模型的 MSI 业绩归因模型构建提出了一种新的用户投资归因模型——MSI 归因模型，rinson 模型以及多因子归因模型的思想，将用户的资产期间的各类操作中。通过这一建模过程，可以更加深入信息，并得到更加明确的用户资产变化原因。下面将对归因模型做出详细介绍。MSI 业绩归因模型总体框架
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本文编号：2839766