本文關(guān)鍵詞：基于生存分析的量化投資模型及其策略實現(xiàn)

  更多相關(guān)文章： 量化投資 生存分析 技術(shù)指標有效性 連漲(跌)過程

【摘要】：隨著量化投資開始在中國流行,運用數(shù)理的方法與技術(shù)來量化金融市場的現(xiàn)象成為了必然的趨勢。為了順應(yīng)當前的潮流,特在此創(chuàng)新性地提出使用生存模型描述個股連漲連跌過程的生存特征、改進傳統(tǒng)的技術(shù)指標有效性檢驗方法,并量化其有效程度,填補傳統(tǒng)檢驗方法的空白,還在此基礎(chǔ)上開發(fā)了新的投資策略,并實現(xiàn)對其績效的評估。在檢驗技術(shù)指標有效性方面,通過構(gòu)建MACD、RSI以及OBV三個技術(shù)指標的交易信號,并以中信證券的收盤價數(shù)據(jù)為例,對其進行單技術(shù)指標有效性分析可知,MACD及RSI技術(shù)指標對于該股票存在較強的趨勢追蹤能力,偶有避險能力,對投資者有一定的參考價值;OBV技術(shù)指標趨勢追蹤能力較弱,成功率較低,且并未具備本應(yīng)具備的預測趨勢反轉(zhuǎn)能力。此外,通過對有效的單指標交易信號進行聯(lián)合分析發(fā)現(xiàn),的確存在指標間的增強作用,這意味我們需對更多的指標進行分析,在當前眾多的指標中尋找出更多有效的技術(shù)指標,為投資者提供更科學的技術(shù)指標應(yīng)用體系。在量化技術(shù)指標有效程度方面,通過構(gòu)建Cox模型對篩選出來的有效交易信號進行有效程度的量化。根據(jù)模型結(jié)果創(chuàng)新性地量化MACD與RSI這兩個指標的有效程度,實現(xiàn)不同指標間有效程度的比較。結(jié)果表明,MACD指標的有效程度為2.29,而RSI指標的有效程度為2.11,而對于連跌收益率而言,RSI指標與MACD指標的有效程度有顯著性差異,前者優(yōu)于后者。根據(jù)上述模型所描述的連漲連跌現(xiàn)象構(gòu)建了基于該現(xiàn)象的量化投資策略,可歸為擇時策略一類。首先構(gòu)建時間相依協(xié)變量的Cox模型,并對模型的參數(shù)進行相應(yīng)的統(tǒng)計檢驗;然后根據(jù)模型所得結(jié)果構(gòu)建相應(yīng)的投資策略,主要是構(gòu)建開倉及平倉的條件;接著通過各方面的衡量策略表現(xiàn)的指標來考察該策略是否可行;最后通過更多的標的資產(chǎn)進行同樣的策略回測,觀察該策略是否具有在不同市場同時實施的穩(wěn)定性。從結(jié)果的信息比率來看,該策略雖不能在所有品種中超越買入持有策略,但在mar值與本文創(chuàng)新性提出的cox-beta指標來看,特別是在個別品種中的表現(xiàn)來看,該策略仍具有一定的探討價值。該研究旨在提出一種新的研究證券市場的量化投資方法,以標的資產(chǎn)的連漲連跌過程作為研究的基本單位,從驗證擇時策略或者技術(shù)指標的交易信號的有效性到量化其有效程度,再到構(gòu)建組合各類信號的量化投資模型及其策略。該方法除了針對策略信號外,仍可推廣到更多的地方,如評價基金表現(xiàn)的持續(xù)性問題等領(lǐng)域。
【關(guān)鍵詞】：量化投資 生存分析 技術(shù)指標有效性 連漲(跌)過程
【學位授予單位】：暨南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：F832.51;F224
【目錄】：

• 摘要3-5
• Abstract5-9
• 1. 緒論9-13
• 1.1. 研究背景9
• 1.2. 選題意義和研究思路9-10
• 1.3. 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀綜述10-11
• 1.4. 技術(shù)路線和論文結(jié)構(gòu)11-12
• 1.5. 創(chuàng)新之處12-13
• 2. 個股連漲連跌過程的生存特征13-18
• 2.1. 個股價格數(shù)據(jù)介紹13-14
• 2.2. 生存函數(shù)14
• 2.3. 危險函數(shù)14-15
• 2.4. 累計危險函數(shù)15
• 2.5. 剩余壽命函數(shù)15
• 2.6. 個股實例15-18
• 3. 基于生存模型探究證券技術(shù)指標的有效性18-31
• 3.1. 研究方法介紹18-30
• 3.1.1. 交易信號的構(gòu)建18-19
• 3.1.2. 多樣本檢驗19
• 3.1.3. 趨勢檢驗19-20
• 3.1.4. 實證分析結(jié)果20
• 3.1.5. 單技術(shù)指標有效性分析20-28
• 3.1.6. 多技術(shù)指標有效性分析28-30
• 3.2. 本章小結(jié)30-31
• 4. 基于Cox模型量化證券技術(shù)指標的有效程度31-37
• 4.1. 研究方法介紹與模型構(gòu)建31-33
• 4.1.1. Cox模型31-32
• 4.1.2. 局部檢驗32-33
• 4.1.3. 生存函數(shù)估計33
• 4.2. 固定協(xié)變量的Cox模型分析結(jié)果33-36
• 4.2.1. 技術(shù)指標有效程度量化結(jié)果33-35
• 4.2.2. 技術(shù)指標間的有效程度比較35
• 4.2.3. 各類交易信號下連漲連跌的生存函數(shù)比較35-36
• 4.3. 本章小結(jié)36-37
• 5. 基于Cox模型的證券技術(shù)指標投資策略實現(xiàn)與評價37-50
• 5.1. 研究方法介紹與策略構(gòu)建37-41
• 5.1.1. 時間相依協(xié)變量的Cox模型37-38
• 5.1.2. 策略構(gòu)建方案38-39
• 5.1.3. 績效評價指標體系39-41
• 5.2. 策略模型及其盈利結(jié)果41-48
• 5.2.1. Cox模型構(gòu)建過程41-46
• 5.2.2. 策略盈利結(jié)果分析46-48
• 5.3. 策略績效及適用性評價48-49
• 5.4. 本章小結(jié)49-50
• 6. 結(jié)論50-52
• 6.1. 本文內(nèi)容總結(jié)50
• 6.2. 本文不足之處及下一步研究內(nèi)容50-52
• 參考文獻52-54
• 附錄54-66
• 在學期間取得成果清單66-67
• 致謝67

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 雷鳴;譚常春;;運用生存分析與變點理論對深證成指的研究[J];產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟研究;2008年06期

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3 雷鳴;葉五一;繆柏其;郭文旌;;生存分析與股指漲跌的概率推斷[J];管理科學學報;2010年04期

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7 方匡南;紀宏;路遜;;股票技術(shù)指標相似性與有效性研究[J];統(tǒng)計與信息論壇;2009年09期

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10 雷鳴;譚常春;繆柏其;;運用生存分析與變點理論對上證指數(shù)的研究[J];中國管理科學;2007年05期

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本文編號：638033