基于金融数据的机器学习模型构建与量化分析

发布时间:2021-12-30 06:21
  随着我国经济的发展,金融市场在其中发挥着越来越重要的辅助作用。金融市场本身的发展决定了其为实体经济服务的效率,市场定价越准,越能更有效得为实体经济服务。然而我国的金融市场的效率并不高,依然有很大的发展空间。金融理论中一直存在有效市场假说,认为在一个有众多参与者竞争的市场中,市场是有效的,竞争会消除超额收益,也就是说在一个充分竞争的市场中,是无法对其走势进行预测的。众多实证也支持这一结论。然而,在市场微观结构的研究中表明,即使是在一个从长周期来看有效的市场中,也有可能存在短周期内的无效的情况。因此,如何建立有效的数理统计模型以捕捉这些可能存在的无效情况成为了金融理论中的研究热点。本文首先采用随机游动检验(Random Walk Test)验证我国股票市场和期货市场的无效程度,数据的范围为2014年至2019年,频率分别为分钟数据和天数据。经实证分析后发现,目前我国这两个市场的金融标的的价格序列都存在着大量的无效性,在分钟频率上,我国股票市场的无效程度要高于期货市场,在日频率上,二者的差异不大,并在两个市场的无效性没有随着年份的增加而减弱,这为之后的量化分析提供了基础。完成了市场无效性的检... 

【文章来源】:山东大学山东省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】:79 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

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图2-1有效市场和无效市场下的信息整合??-

状态图,状态,熊市,牛市


".????mmm?mmm?tmmm.?-?iimaim'?rxmsm?mmim?_?■?■■,■???转移槪率?丨??I?,、?/?、助?,??|??|?卜i?W?,一一>.?、il??隐藏找态i??\Xbi5?/?^y/??i?-b-?-1??*?|?j??*r*w--?*******^??/MVUMM.?iiMMU?...........?????—-?…-■■■????一...?.一…■?.?…I??图3-1金融序列HMM建模示意图??如图3-1所示,这里将隐藏状态/分成了:牛市状态震荡状态/2;熊市状??态/3。可根据实际需求,HMM可以更加细粒度地对隐藏状态/进行划分。每个隐??藏状态下都可以观察到的数据情况(9分别是:价格上涨〇1?;价格不变〇2?;价格下跌??〇3。实际中可以表示任意观察数据,在tick中,可包括盘口数据,另外,观察??的数据可以是连续的。??图中有3个隐藏状态,有9种转移概率,表示各隐藏状态之间的发生转移的??概率。一般地,隐藏状态/有相应的转移概率矩阵A,可表示为:??A?=?{aij)?=?{P{i,+l=j\il=i))?(3.1)??图中有3种观测情况,分别可由3种隐藏状态的分布可生成。一般地,隐藏??状态/出现观测数据0的概率对应的是输出概率矩阵S?,可表示为:??B?=?(bjk)?=?p{°i?=?k\i,?=?j)?(3.2)??最后,HMM模型的第一个隐藏状态出现的概率被称初始状态概率分布;r,可??表示为:??71:?{Ki)=(-^(zi?=?/))?(3.3)??当给定一个二兀

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图3-2沪深300指数日收益率分布图(经验分布与髙斯分布)??混合高斯分布是具有如下形式的概率分布模型:??

【参考文献】:
期刊论文
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硕士论文
[1]基于隐马尔科夫模型的量化择时策略[D]. 镇浩楠.华中科技大学 2018
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[4]中国股指期货市场有效性的实证研究[D]. 金玉.哈尔滨工业大学 2015
[5]金融市场有效性理论与中国股票市场的实证分析[D]. 管雷.华中师范大学 2015
[6]我国国债期货市场有效性研究[D]. 贾博泽.山西财经大学 2015



本文编号:3557647

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