基于沪深300成分股的量化投资策略研究
发布时间：2021-02-17 15:52
量化投资策略是运用精准的数量化方法并以实际回溯测试进行评价的投资方法总和,随着数学理论和实践中金融数据在收集的规模和多样性上都得到了进一步的扩展,统计模型与金融大数据的结合便成为了一个趋势。在西方发达国家,量化投资的实践运用已经拥有了三十余年的历程,而我国在这一领域却只在近些年开始起步,因此通过量化投资策略的运用以我国近年来A股市场成熟的沪深300指数成分股作为研究标的进行优化投资策略的研究显得意义丰富。本文研究的量化投资策略使用了当今金融数学日趋广泛使用的机器学习的因子筛选方法。该方法中的支持向量分类机（SVC）是一种能够最小化误差风险和模型泛化风险的机器学习方法,对于本研究的非海量金融数据的适用性上能够得到更加合理的适配。在策略的评价分析中,本文认为一个有效的量化投资策略是可以在实际的证券投资中发挥其内在价值的。但是一个科学的方法并不能够保证其所有条件下的正确性,故本文进行了有效量化投资策略含义的界定并以证券市场牛熊阶段进行不同的评定,以提升研究方向的明确性和研究结果的可理解性。本文的研究运用优矿量化平台和米筐量化回测平台进行策略的编写和最终结果的回测,研究过程主要为:首先通过收集...
【文章来源】：贵州大学贵州省 211工程院校
【文章页数】：72 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
论文技术路线图
贵州大学 2019 届硕士研究生学位论文输出只取两个值，而多分类情状则应当取多个值。用统计学语言进行描述即，分类问题就是一种针对有限的样本集通过一定的过程产生某一预测模型，再利用这一模型对样本外数据的进行分类，确定其类别的行为。其中，样本集包含输入变量 X 和输出变量 Y。而最终的预测模型是通过判别函数 ( )来体现的。因为实际情况的互异，相对应的分类问题面临的情状也会不尽相仿。关于不同情形的分类，则须构造不相同的学习机（即构造不同形式的预测模型）。为了简明起见，我们以预测变量空间为 2 维的的情形为例，明显有下面两种情况：
贵州大学 2019 届硕士研究生学位论文输出只取两个值，而多分类情状则应当取多个值。用统计学语言进行描述即，分类问题就是一种针对有限的样本集通过一定的过程产生某一预测模型，再利用这一模型对样本外数据的进行分类，确定其类别的行为。其中，样本集包含输入变量 X 和输出变量 Y。而最终的预测模型是通过判别函数 ( )来体现的。因为实际情况的互异，相对应的分类问题面临的情状也会不尽相仿。关于不同情形的分类，则须构造不相同的学习机（即构造不同形式的预测模型）。为了简明起见，我们以预测变量空间为 2 维的的情形为例，明显有下面两种情况：
【参考文献】：
期刊论文
[1]多因子量化模型在投资组合中的应用——基于LASSO与Elastic Net的比较研究[J]. 谢合亮,胡迪. 统计与信息论坛. 2017(10)
[2]ML-TEA:一套基于机器学习和技术分析的量化投资算法[J]. 李斌,林彦,唐闻轩. 系统工程理论与实践. 2017(05)
[3]量化投资和高频交易:风险、挑战及监管[J]. 彭志. 南方金融. 2016(10)
[4]基于RADA指标的投资策略研究[J]. 张令娟. 财会通讯. 2016(26)
[5]互联网金融资产管理:业务模式与发展路径[J]. 鄂春林. 南方金融. 2016(08)
[6]量化投资创新性实验教学探索[J]. 高祥宝. 实验室研究与探索. 2016(08)
[7]随机森林在量化选股中的应用研究[J]. 王淑燕,曹正凤,陈铭芷. 运筹与管理. 2016(03)
[8]GARP数量化选股及马尔科夫链择时策略研究[J]. 刘洋,夏思雨,胡思瑞,林思亮. 金融与经济. 2016(05)
[9]股市量化投资策略与实证检验[J]. 余立威,宁凌. 统计与决策. 2016(06)
[10]有摩擦条件下中国股票市场的弱式有效性研究[J]. 屈博,庞金峰. 金融与经济. 2016(03)
博士论文
[1]量化投资：从行为金融到高频交易[D]. 王帅.华东师范大学 2013
硕士论文
[1]量化交易在中国股市的应用[D]. 王俊杰.南京大学 2013
[2]基于文本挖掘的量化投资系统[D]. 邹振华.华南理工大学 2013
[3]基于遗传算法的风格选股模型研究[D]. 邹运.东北财经大学 2012
[4]指标选股组合及股指期货套期保值策略[D]. 秦宇斌.上海交通大学 2012
[5]基于Alpha动量的交易系统设计[D]. 王若舟.南京大学 2012
[6]“极小投资模型”的数理基础与市场实证[D]. 张逸进.华南理工大学 2012
[7]一种基于数据挖掘的量化投资系统的设计与实现[D]. 朱博雅.复旦大学 2012
[8]因子选股模型在中国市场的实证研究[D]. 刘毅.复旦大学 2012
[9]基于Copula函数的技术指标相关性研究[D]. 吴昊.华中科技大学 2011
[10]阳光私募基金运行及投资策略研究[D]. 邹剑.西南交通大学 2011
本文编号：3038207
【文章来源】：贵州大学贵州省 211工程院校
【文章页数】：72 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
论文技术路线图
贵州大学 2019 届硕士研究生学位论文输出只取两个值，而多分类情状则应当取多个值。用统计学语言进行描述即，分类问题就是一种针对有限的样本集通过一定的过程产生某一预测模型，再利用这一模型对样本外数据的进行分类，确定其类别的行为。其中，样本集包含输入变量 X 和输出变量 Y。而最终的预测模型是通过判别函数 ( )来体现的。因为实际情况的互异，相对应的分类问题面临的情状也会不尽相仿。关于不同情形的分类，则须构造不相同的学习机（即构造不同形式的预测模型）。为了简明起见，我们以预测变量空间为 2 维的的情形为例，明显有下面两种情况：
贵州大学 2019 届硕士研究生学位论文输出只取两个值，而多分类情状则应当取多个值。用统计学语言进行描述即，分类问题就是一种针对有限的样本集通过一定的过程产生某一预测模型，再利用这一模型对样本外数据的进行分类，确定其类别的行为。其中，样本集包含输入变量 X 和输出变量 Y。而最终的预测模型是通过判别函数 ( )来体现的。因为实际情况的互异，相对应的分类问题面临的情状也会不尽相仿。关于不同情形的分类，则须构造不相同的学习机（即构造不同形式的预测模型）。为了简明起见，我们以预测变量空间为 2 维的的情形为例，明显有下面两种情况：
【参考文献】：
期刊论文
[1]多因子量化模型在投资组合中的应用——基于LASSO与Elastic Net的比较研究[J]. 谢合亮,胡迪. 统计与信息论坛. 2017(10)
[2]ML-TEA:一套基于机器学习和技术分析的量化投资算法[J]. 李斌,林彦,唐闻轩. 系统工程理论与实践. 2017(05)
[3]量化投资和高频交易:风险、挑战及监管[J]. 彭志. 南方金融. 2016(10)
[4]基于RADA指标的投资策略研究[J]. 张令娟. 财会通讯. 2016(26)
[5]互联网金融资产管理:业务模式与发展路径[J]. 鄂春林. 南方金融. 2016(08)
[6]量化投资创新性实验教学探索[J]. 高祥宝. 实验室研究与探索. 2016(08)
[7]随机森林在量化选股中的应用研究[J]. 王淑燕,曹正凤,陈铭芷. 运筹与管理. 2016(03)
[8]GARP数量化选股及马尔科夫链择时策略研究[J]. 刘洋,夏思雨,胡思瑞,林思亮. 金融与经济. 2016(05)
[9]股市量化投资策略与实证检验[J]. 余立威,宁凌. 统计与决策. 2016(06)
[10]有摩擦条件下中国股票市场的弱式有效性研究[J]. 屈博,庞金峰. 金融与经济. 2016(03)
博士论文
[1]量化投资：从行为金融到高频交易[D]. 王帅.华东师范大学 2013
硕士论文
[1]量化交易在中国股市的应用[D]. 王俊杰.南京大学 2013
[2]基于文本挖掘的量化投资系统[D]. 邹振华.华南理工大学 2013
[3]基于遗传算法的风格选股模型研究[D]. 邹运.东北财经大学 2012
[4]指标选股组合及股指期货套期保值策略[D]. 秦宇斌.上海交通大学 2012
[5]基于Alpha动量的交易系统设计[D]. 王若舟.南京大学 2012
[6]“极小投资模型”的数理基础与市场实证[D]. 张逸进.华南理工大学 2012
[7]一种基于数据挖掘的量化投资系统的设计与实现[D]. 朱博雅.复旦大学 2012
[8]因子选股模型在中国市场的实证研究[D]. 刘毅.复旦大学 2012
[9]基于Copula函数的技术指标相关性研究[D]. 吴昊.华中科技大学 2011
[10]阳光私募基金运行及投资策略研究[D]. 邹剑.西南交通大学 2011
本文编号：3038207
本文链接：https://www.wllwen.com/jingjilunwen/zbyz/3038207.html
