基于函数型数据分析的期货价格曲线形态识别
发布时间:2017-07-16 00:12
本文关键词:基于函数型数据分析的期货价格曲线形态识别
【摘要】:金融市场的交易不间断的进行着,价格始终以高频更新着,传统的时间序列分析方法在解决金融数据的时候往往效果较差,原因是金融价格产生的随机过程一般是非平稳的。函数型数据分析把观测数据看成一个整体,即将价格变化过程视为一个连续的随机过程,其样本也就是一系列的曲线,进而从函数的角度进行分析。因此,将函数型数据分析应用在量化投资中,构建基于函数型数据分析的期货价格形态识别模型,是本文研究的重点。 首先,建立基于函数型数据分析的价格曲线形态识别模型。通过函数型数据主成分分析对期货价格曲线进行特征分析,选取特征值最大的第一主成分函数作为输入端进行K-Means聚类分析,聚类结果表明归属20个不同质心函数的样本呈现显著的差异性。 然后,进行期货价格曲线形态识别的实证分析,构建期货交易系统。设计了交易系统的研究框架,包括评价指标,回溯外推检验设计以及最优化设计。进而,根据期货价格曲线形态识别模型设计交易系统的核心部分——交易策略。 最后,针对交易系统外推检验的结果进行评价分析,,在外推检验报告中表明,该模型具有年化收益10%,日亏损超过1%的交易日仅占2%的总交易日的良好表现,不足之处在于最大回撤率为8%。仍存在有一定的长期风险。
【关键词】:函数型数据分析 量化投资 期货交易系统
【学位授予单位】:华南理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:F224;F830.9
【目录】:
- 摘要5-6
- Abstract6-10
- 第一章 绪论10-19
- 1.1 研究背景及意义10-12
- 1.1.1 研究背景10-11
- 1.1.2 研究意义11-12
- 1.2 国内外研究现状12-17
- 1.2.1 期货市场研究12-13
- 1.2.2 函数型数据分析与应用研究13-17
- 1.3 研究内容与方法17-18
- 1.3.1 研究内容17
- 1.3.2 研究方法17-18
- 1.4 本章小结18-19
- 第二章 量化投资19-23
- 2.1 量化投资简述19-20
- 2.2 量化投资的优势20-21
- 2.3 量化投资的发展历程21-22
- 2.4 本文研究的量化投资问题22
- 2.5 本章小结22-23
- 第三章 函数型数据分析23-31
- 3.1 函数型数据23-24
- 3.1.1 函数型数据分析的目的23
- 3.1.2 函数型数据的研究方法23-24
- 3.1.3 函数型数据统计量24
- 3.2 常用基函数系统24-27
- 3.3 函数型数据基函数展开27-29
- 3.4 函数型数据主成分分析29
- 3.5 函数型数据聚类分析29-30
- 3.6 本章小结30-31
- 第四章 期货价格曲线形态识别模型31-43
- 4.1 中国期货市场概述31
- 4.1.1 期货市场发展现状31
- 4.1.2 期货市场特征31
- 4.2 期货价格曲线形态识别研究框架31-34
- 4.2.1 数据抽取及清洗32-33
- 4.2.2 基函数系统建立33-34
- 4.3 期货价格曲线形态识别34-42
- 4.3.1 函数型数据主成分分析34-38
- 4.3.2 函数型数据 K-Means 聚类分析38-42
- 4.4 本章小结42-43
- 第五章 期货价格曲线形态识别实证分析43-54
- 5.1 期货交易系统简述43
- 5.2 期货交易系统设计43-47
- 5.2.1 评价指标44
- 5.2.2 历史回溯与外推检验44-45
- 5.2.3 最优化设计45-47
- 5.3 基于期货价格曲线形态识别的交易系统47-53
- 5.3.1 交易策略设计47-49
- 5.3.2 交易结果及分析49-53
- 5.4 相关建议53
- 5.5 本章小结53-54
- 结论54-55
- 参考文献55-59
- 附录59-66
- 攻读硕士学位期间取得的研究成果66-67
- 致谢67-68
- 附件68
【参考文献】
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本文编号:546344
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