隨著社會(huì)的發(fā)展以及資本市場(chǎng)的成熟,股票投資逐漸受到越來(lái)越多的投資者的關(guān)注。而傳統(tǒng)的股票分析方式受限于投資者有限的精力和認(rèn)知水平,同時(shí)也會(huì)受到非理性心理和情緒的影響。相對(duì)而言,量化投資以數(shù)量化的方式,使用計(jì)算機(jī)程序自動(dòng)發(fā)出投資指令,往往能夠?qū)崿F(xiàn)較為穩(wěn)定的收益。本文將采用量化投資方式并結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)CART(Classification and Regression Tree)算法對(duì)股票的收益情況進(jìn)行預(yù)測(cè),構(gòu)建能夠跑贏大盤(pán)的量化選股策略。首先經(jīng)過(guò)對(duì)比分析后,本文選擇綜合指標(biāo)的量化投資策略,即在備選特征因子的選取上兼顧基本面分析指標(biāo)和技術(shù)分析指標(biāo)。經(jīng)一系列數(shù)據(jù)處理和因子過(guò)濾工作后,最終選擇ROE增長(zhǎng)率等六個(gè)指標(biāo)作為建模特征因子,且以樣本股月收益率是否超過(guò)樣本月收益率的中位數(shù)來(lái)作為分類目標(biāo)變量。之后,本文以滬深300指數(shù)成分股為實(shí)證對(duì)象,使用CART算法構(gòu)建靜態(tài)分類樹(shù)模型,并在靜態(tài)樹(shù)的基礎(chǔ)上逐月進(jìn)化形成滾動(dòng)分類樹(shù)模型,且期間對(duì)分類樹(shù)進(jìn)行剪枝以緩解過(guò)擬合問(wèn)題。分類樹(shù)生成后,兩模型均按照分類目標(biāo)變量的預(yù)測(cè)對(duì)股票實(shí)現(xiàn)分類,構(gòu)建投資組合。使用歷史數(shù)據(jù)分別對(duì)兩模型進(jìn)行回測(cè)和比較分析。結(jié)果表明CART滾動(dòng)分...

【文章頁(yè)數(shù)】：52 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖２－１決策樹(shù)算法模型結(jié)構(gòu)示意圖??

或回歸后的預(yù)測(cè)值，葉子結(jié)點(diǎn)不可再向下分裂。按照??此種結(jié)構(gòu)自上而下完成整棵決策樹(shù)的生長(zhǎng)。其中框線內(nèi)的結(jié)構(gòu)稱之為決策樹(shù)的??一個(gè)分支（Ｂｒｕｎｃｈ）或子樹(shù)（Ｓｕｂ－Ｔｒｅｅ），結(jié)點(diǎn)Ａ稱之為結(jié)點(diǎn)Ｂ和Ｃ的父結(jié)點(diǎn)??（Ｐａｒｅｎｔ?Ｎｏｄｅ）。??根結(jié)點(diǎn)??分支／子樹(shù)??介?辦??分裂廠....

圖３－１被選因子相關(guān)系數(shù)圖??表３－３?備選因子膨脹系數(shù)計(jì)算結(jié)果?

ＯＣｅ?０Ｗ？?Ｃ?ＯＳ？?－０?０５６?〇?＜ｆｅ?￥４４?？？?〇＜＾?＜Ｍ?？Ａｊ｜｜??ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｔ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?Ｉ??二?＊?＿？?．?ｉ?＂？?ｗ＜?ｉ?ｉ?＊?ｔ?＊＂ｉ?＊＇ｉ??ｇ?２?＞．?？?ｔｒｗｗ？ｗｉ＃ｗｗ？??１?＾?ｖ?？?ｓ....

圖４－１模型學(xué)習(xí)曲線圖??

個(gè)樣本，選取一個(gè)樣本為訓(xùn)練??集，另一個(gè)為測(cè)試集，測(cè)試后進(jìn)行調(diào)換，結(jié)果取兩次測(cè)試的平均值。以分類準(zhǔn)??確率為目標(biāo)，繪制的模型學(xué)習(xí)曲線如下圖所示：??ｍａｘｊｊｅｐｔｈ??——ｔｒ電賄ｅｓ?一一——??０８０?＇???ｔｅｓｔ＿ｓｃ〇ｒｅｓ?／??／??／??０?７５?＊?／??０....

圖４－２靜態(tài)分類樹(shù)可視化??

?＝?Ｗｏｒｓｅ??（?＾?￣￣￣￣＾??Ｍａｒ＾ｅ〇／?？。，５?主營(yíng)業(yè)務(wù)收入增長(zhǎng)率矣２．５??ｓａｍｐｌｅｓ?＾?１９６１?ｓａｍｐｌｅｓ?？?７４６０??ｃｌａｓｓ?＝?Ｗｏｒｓｅ?ｃｌａｓｓ?＝?Ｂｅｔｔｅｒ??ｓａｍｐｌｅｓ?＝?１６３０?ｓａｍｐｌｅｓ?＝?３３１?ｓ....

本文編號(hào)：3893343