基于人工智能的量化多因子模型的拓展及在中国股票市场上的应用
发布时间：2020-12-14 23:46
量化投资主要基于数学的方法完成投资的决策和实施,而且其中往往伴随着计算机技术的参与。量化投资的理论、策略以及实践在金融环境成熟的海外投资市场已经发展多年。伴随着近年来人工智能技术的再度兴起,各种新技术、新模型和高性能的计算机也与量化投资的结合越来越紧密,并且相关的概念和研究也逐渐被越来越重视。量化投资具有很多特点:首先是严格按照数理结果做出投资决策。在量化投资中决策的依据是模型的结果,而不是投资者的感觉。量化投资很好的克服了传统投资方式下人性缺陷带来的不足,每一次的投资决策所有的行动理由全部基于严密的数学计算结果。其次量化投资可以做到高效、严密的处理分析数据。传统的投资方法面对当今信息时代爆炸性增长的数据,难以做到全面、缜密和具有逻辑的分析处理。而量化投资模型可以很快速的处理成千上万关于投资的信息,最新的人工智能算法又可以在复杂的各种信息中理清关系构建评估体系,可以说基于计算机技术的量化投资可以看到传统的投资方式难以看到的信息。最后量化投资可以做到从金融数据中发掘价值。从最初的统计套利,根据统计学的原理在具有相同性质的股票之间寻找价差,到之后基于概率和历史数据挖据模型,量化投资利用数学...
【文章来源】：中国社会科学院研究生院北京市
【文章页数】：127 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
论文的研究框架架构
作为证券投资策略问题的核心,如何最优化在既定风险下的收益或者在既定收益下的风险是投资者最关心的问题。一个理性的投资者的选择一定是这二者的两个极值,即相同收益时承担最小的风险或者相同的风险时获得最高的收益。在此处的图上表示出这一极值问题的曲线,其中横坐标为代表风险的波动率,纵坐标为代表收益的均值,根据理性投资者的选择可以绘制出一条曲线。这条曲线就是马科维茨的投资组合的有效边界。在这个曲线上的所有投资组合都是有效的投资组合,满足理性投资者的设定。该曲线是单调递增曲线,具体表示如下图2-1所示:对于在图2-1的风险-收益平面上之上的投资组合而言,任意一个投资组合只有两种选择:处于有效边界之上或者位于有效边界之下。所以这条有效边界就是我们在市场中所能获得的全部最优的投资组合,理性投资者的选择一定会落在这条有效边界之上。在量化投资的具体实践中建立投资组合的理论除了以上的马科维茨的投资组合理论之外,还有很多其它的经典理论,这些理论也是在马科维茨理论之后相当重要的研究成果,如资本资产定价模型(CAPM)、有效市场理论等等。
人工智能技术再次进入大众的视野被人们所广泛熟识是伴随着近年来计算机设备的运算能力的不断增加,这使得之前的一些难以实施的算法在硬件设备上的瓶颈被打破,特别是近些年的强力的计算机设备使得基于大数据的深度学习与增强学习成为可能。人工智能技术的发展自出现以来,并非风平浪静一帆风顺,在这其中也经历了多次的理念上的变革,算法上的创新以及计算机硬件的强大,可是说人工智能虽历经起起落落,但是目前人工智能技术正处在有一次大的发展浪潮之中,正处在发展的高速车道之上,一定会成为今后社会和经济发展的主要变革的动力。二、人工智能在金融领域的应用
【参考文献】：
期刊论文
[1]改进的Cifar-10模型在装甲目标二分类中的应用[J]. 谢晓竹,薛帅. 兵器装备工程学报. 2019(08)
[2]基于LSTM的股票价格预测建模与分析[J]. 彭燕,刘宇红,张荣芬. 计算机工程与应用. 2019(11)
[3]基于二分类logistic回归模型探讨医院病床运转效率[J]. 于淼,王楠,刘利,李航,李蕊,武爱文. 中国病案. 2019(02)
[4]FF五因子模型在中国股票市场的改进研究[J]. 杜威望,肖曙光. 华侨大学学报(哲学社会科学版). 2018(03)
[5]Fama-French五因子模型在中国股票市场的实证检验[J]. 李志冰,杨光艺,冯永昌,景亮. 金融研究. 2017(06)
[6]中国股票市场流动性与动量效应——基于Fama-French五因子模型的进一步研究[J]. 宋光辉,董永琦,陈杨炀,许林. 金融经济学研究. 2017(01)
[7]公司盈利、投资与资产定价:基于中国股市的实证[J]. 高春亭,周孝华. 管理工程学报. 2016(04)
[8]Fama-French五因子模型比三因子模型更胜一筹吗——来自中国A股市场的经验证据[J]. 赵胜民,闫红蕾,张凯. 南开经济研究. 2016(02)
[9]我国股票定价五因素模型:交易量如何影响股票收益率?[J]. 田利辉,王冠英. 南开经济研究. 2014(02)
[10]中国沪市资本资产定价模型的实证检验——基于动态分组方法[J]. 丁琳,刘文俊. 中南财经政法大学学报. 2013(04)
硕士论文
[1]自适应弹性网逻辑回归模型的研究[D]. 连少静.河北大学 2016
[2]基于估值与业绩的选股策略有效性研究[D]. 汪洋.电子科技大学 2010
本文编号：2917231
【文章来源】：中国社会科学院研究生院北京市
【文章页数】：127 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
论文的研究框架架构
作为证券投资策略问题的核心,如何最优化在既定风险下的收益或者在既定收益下的风险是投资者最关心的问题。一个理性的投资者的选择一定是这二者的两个极值,即相同收益时承担最小的风险或者相同的风险时获得最高的收益。在此处的图上表示出这一极值问题的曲线,其中横坐标为代表风险的波动率,纵坐标为代表收益的均值,根据理性投资者的选择可以绘制出一条曲线。这条曲线就是马科维茨的投资组合的有效边界。在这个曲线上的所有投资组合都是有效的投资组合,满足理性投资者的设定。该曲线是单调递增曲线,具体表示如下图2-1所示:对于在图2-1的风险-收益平面上之上的投资组合而言,任意一个投资组合只有两种选择:处于有效边界之上或者位于有效边界之下。所以这条有效边界就是我们在市场中所能获得的全部最优的投资组合,理性投资者的选择一定会落在这条有效边界之上。在量化投资的具体实践中建立投资组合的理论除了以上的马科维茨的投资组合理论之外,还有很多其它的经典理论,这些理论也是在马科维茨理论之后相当重要的研究成果,如资本资产定价模型(CAPM)、有效市场理论等等。
人工智能技术再次进入大众的视野被人们所广泛熟识是伴随着近年来计算机设备的运算能力的不断增加,这使得之前的一些难以实施的算法在硬件设备上的瓶颈被打破,特别是近些年的强力的计算机设备使得基于大数据的深度学习与增强学习成为可能。人工智能技术的发展自出现以来,并非风平浪静一帆风顺,在这其中也经历了多次的理念上的变革,算法上的创新以及计算机硬件的强大,可是说人工智能虽历经起起落落,但是目前人工智能技术正处在有一次大的发展浪潮之中,正处在发展的高速车道之上,一定会成为今后社会和经济发展的主要变革的动力。二、人工智能在金融领域的应用
【参考文献】：
期刊论文
[1]改进的Cifar-10模型在装甲目标二分类中的应用[J]. 谢晓竹,薛帅. 兵器装备工程学报. 2019(08)
[2]基于LSTM的股票价格预测建模与分析[J]. 彭燕,刘宇红,张荣芬. 计算机工程与应用. 2019(11)
[3]基于二分类logistic回归模型探讨医院病床运转效率[J]. 于淼,王楠,刘利,李航,李蕊,武爱文. 中国病案. 2019(02)
[4]FF五因子模型在中国股票市场的改进研究[J]. 杜威望,肖曙光. 华侨大学学报(哲学社会科学版). 2018(03)
[5]Fama-French五因子模型在中国股票市场的实证检验[J]. 李志冰,杨光艺,冯永昌,景亮. 金融研究. 2017(06)
[6]中国股票市场流动性与动量效应——基于Fama-French五因子模型的进一步研究[J]. 宋光辉,董永琦,陈杨炀,许林. 金融经济学研究. 2017(01)
[7]公司盈利、投资与资产定价:基于中国股市的实证[J]. 高春亭,周孝华. 管理工程学报. 2016(04)
[8]Fama-French五因子模型比三因子模型更胜一筹吗——来自中国A股市场的经验证据[J]. 赵胜民,闫红蕾,张凯. 南开经济研究. 2016(02)
[9]我国股票定价五因素模型:交易量如何影响股票收益率?[J]. 田利辉,王冠英. 南开经济研究. 2014(02)
[10]中国沪市资本资产定价模型的实证检验——基于动态分组方法[J]. 丁琳,刘文俊. 中南财经政法大学学报. 2013(04)
硕士论文
[1]自适应弹性网逻辑回归模型的研究[D]. 连少静.河北大学 2016
[2]基于估值与业绩的选股策略有效性研究[D]. 汪洋.电子科技大学 2010
本文编号：2917231
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/rengongzhinen/2917231.html
