發(fā)布時(shí)間：2017-12-29 19:14

  本文關(guān)鍵詞：基于聚類選股的上證50指數(shù)跟蹤遺傳算法優(yōu)化模型研究　出處：《浙江財(cái)經(jīng)學(xué)院》2013年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：中國(guó)的證券市場(chǎng)經(jīng)過二十多年的發(fā)展，已經(jīng)從一棵幼苗發(fā)展成了一棵枝繁葉茂的參天大樹，市場(chǎng)指數(shù)體系的建立也已基本完善，建成了上證綜合指數(shù)、深證綜合指數(shù)、滬深300指數(shù)、上證180指數(shù)、上證50指數(shù)、中證100指數(shù)等等，基于這些指數(shù)的ETF和其它投資產(chǎn)品也在不斷地出現(xiàn)。截止到2012年，指數(shù)類產(chǎn)品管理資金經(jīng)過將近10年的發(fā)展，其規(guī)模已經(jīng)超過4000億元，產(chǎn)品形式覆蓋分級(jí)基金、ETF、LOF和開放式指數(shù)基金，指數(shù)化投資理念已經(jīng)深入人心。而股指期貨的推出也將推動(dòng)指數(shù)化投資進(jìn)入一個(gè)全新的發(fā)展階段。 隨著我國(guó)資本市場(chǎng)的不斷發(fā)展和證券指數(shù)體系的日趨成熟，指數(shù)基金等各種指數(shù)化投資產(chǎn)品不斷的出現(xiàn)，，指數(shù)跟蹤作為指數(shù)化投資產(chǎn)品的基本技術(shù)也得到許多投資界人士和理論界學(xué)者的重視。指數(shù)跟蹤是根據(jù)某種方法構(gòu)建一個(gè)股票投資組合，使其表現(xiàn)盡可能與目標(biāo)指數(shù)接近。它可以運(yùn)用于指數(shù)基金、股指期貨與標(biāo)的指數(shù)之間的交易等方面，對(duì)股票價(jià)值投資和分散化投資有著重要的意義，有利于促進(jìn)我國(guó)資本市場(chǎng)健康有序地發(fā)展。 截止到2012年10月，跟蹤相同標(biāo)的指數(shù)的A股指數(shù)基金跟蹤誤差分化十分顯著，因此指數(shù)跟蹤技術(shù)仍然有著巨大的改善空間，對(duì)于指數(shù)跟蹤的研究仍具有相當(dāng)?shù)谋匾�。本文在結(jié)合現(xiàn)代投資組合理論和有效市場(chǎng)理論等理論的基礎(chǔ)上，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)、遺傳生物學(xué)和金融學(xué)相關(guān)知識(shí)對(duì)指數(shù)跟蹤的跟蹤效果進(jìn)行研究，意在發(fā)展和改進(jìn)優(yōu)化指數(shù)跟蹤的方法。 本文主要分為五部分，第一部分為導(dǎo)論，第二部分為指數(shù)跟蹤的參數(shù)選擇；第三部分是本文指數(shù)跟蹤優(yōu)化的模型設(shè)計(jì)，第四部分利用實(shí)際數(shù)據(jù)對(duì)本文的優(yōu)化模型進(jìn)行實(shí)證分析，最后部分則是結(jié)論。 第一部分導(dǎo)論主要介紹本文的選題背景、研究意義、研究的重難點(diǎn)和本文的創(chuàng)新之處。在導(dǎo)論部分，本文還對(duì)指數(shù)跟蹤的國(guó)內(nèi)外研究成果進(jìn)行了歸納和總結(jié)，根據(jù)前人研究成果的特點(diǎn)和不足之處，本文提出了相應(yīng)的研究思路和改進(jìn)方向。 第二部分為指數(shù)跟蹤的參數(shù)選擇，主要為本文的指數(shù)跟蹤優(yōu)化模型確定相應(yīng)的參數(shù)。這一部分根據(jù)指數(shù)跟蹤定義和特點(diǎn)，本文確定了指數(shù)跟蹤優(yōu)化模型的度量方法、影響因素和目標(biāo)指數(shù)的選擇。 第三部分為本文的核心部分，設(shè)計(jì)了基于聚類選擇的指數(shù)跟蹤遺傳算法優(yōu)化模型。根據(jù)前人對(duì)指數(shù)跟蹤優(yōu)化模型的研究成果，本文發(fā)現(xiàn)指數(shù)跟蹤主要采用傳統(tǒng)的優(yōu)化算法，部分復(fù)制的成分股選擇采取市值最大化排序或隨機(jī)抽樣，跟蹤誤差的度量則主要采用收益率序列。正是如此，本文針對(duì)這些特點(diǎn)對(duì)優(yōu)化模型加以改進(jìn)。首先在優(yōu)化算法方面引入生物遺傳學(xué)的遺傳算法，得到最優(yōu)解的概率要大于傳統(tǒng)的點(diǎn)到點(diǎn)的優(yōu)化算法；其次在成分股選擇方面采用聚類選股的方法。前人在構(gòu)建跟蹤投資組合的成分股時(shí)，缺乏對(duì)目標(biāo)指數(shù)原始數(shù)據(jù)信息的進(jìn)一步利用，本文采用聚類選股方法彌補(bǔ)這一缺陷，有效地利用了目標(biāo)指數(shù)的原始數(shù)據(jù)信息；最后本文綜合價(jià)格時(shí)間序列和收益率時(shí)間序列這兩方面的信息，降低日均收益率的波動(dòng)，提高跟蹤組合與目標(biāo)指數(shù)的相關(guān)系數(shù)，降低數(shù)學(xué)模型的跟蹤誤差。據(jù)此，本文設(shè)計(jì)得到相應(yīng)的指數(shù)跟蹤遺傳算法優(yōu)化模型。 第四部分為實(shí)證分析部分，主要利用上證50指數(shù)數(shù)據(jù)對(duì)第三部分設(shè)計(jì)的指數(shù)指跟蹤遺傳算法優(yōu)化模型進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。首先本文利用聚類分析得到相應(yīng)股票簇，挑選出部分復(fù)制的投資組合的成分股；其次本文根據(jù)傳統(tǒng)算法和遺傳算法設(shè)計(jì)不同的優(yōu)化方案，得到相應(yīng)的優(yōu)化計(jì)算結(jié)果；最后，本文對(duì)比不同方法的優(yōu)化計(jì)算結(jié)果，發(fā)現(xiàn)綜合了價(jià)格時(shí)間序列和收益率時(shí)間序列的指數(shù)跟蹤組合的跟蹤誤差較單獨(dú)的時(shí)間序列得到的誤差要小，說明了更多的時(shí)間序列信息可以提高指數(shù)跟蹤的精度。 最后部分為結(jié)論部分，主要對(duì)本文主要內(nèi)容進(jìn)行總結(jié)，并提出了本文的一些不足和下一步可能的研究方向。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：浙江財(cái)經(jīng)學(xué)院
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號(hào)】：TP18;F832.51;F224

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6 楊U

本文編號(hào)：1351487