本文關(guān)鍵詞：基于局部相似性分析的股票市場(chǎng)投資策略研究　出處：《山東大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 局部相似 股票市場(chǎng) 投資策略 股票聯(lián)動(dòng)性 量化模型

【摘要】：隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,人民生活水平的提高,越來(lái)越多的人開(kāi)始投資理財(cái),將自已的閑錢投資于股票、債券、基金等金融產(chǎn)品。其中,股票市場(chǎng)無(wú)疑是前幾年最火熱的一個(gè)地方。無(wú)論是散戶還是機(jī)構(gòu)投資者,都迫切地希望自已能夠在股市中能夠大賺一筆。我們發(fā)現(xiàn)股票市場(chǎng)經(jīng)常出現(xiàn)一種同變現(xiàn)象,股票之間的關(guān)聯(lián)度非常高。股票市場(chǎng)聯(lián)動(dòng)性的研究不僅能夠幫助投資者分析股票信息、掌握市場(chǎng)動(dòng)態(tài),還能夠協(xié)助投資者作出相對(duì)正確的投資策略,從而實(shí)現(xiàn)收益增加。就目前來(lái)說(shuō),股票聯(lián)動(dòng)性的研究很少涉及到個(gè)股之間,反而研究比較多的是地域之間、板塊之間的研究。為了探索股票市場(chǎng)個(gè)股之間的相關(guān)關(guān)系,本文運(yùn)用局部相似分析方法來(lái)研究個(gè)股之間的相似區(qū)間以及位置關(guān)系。最后基于局部相似分析方法建立了投資策略模型。本文主要介紹了一種具有時(shí)間延遲的局部相似性方法,并將其運(yùn)用到股票市場(chǎng)對(duì)個(gè)股進(jìn)行相似性分析,從而得到兩支股票的局部相似區(qū)間以及時(shí)間延遲D。我們的數(shù)據(jù)集為A股市場(chǎng)深圳交易所以及上海交易所上市的90支股票2013年1月4號(hào)到2016年12月30號(hào)的收盤價(jià),在4005個(gè)樣本中,我們首先選出D≠0的樣本,再在D≠0的樣本中選出時(shí)間延遲4≤|D|≤20,并且相似區(qū)間長(zhǎng)度占總長(zhǎng)度達(dá)到80%以上的數(shù)據(jù)作為投資策略研究樣本。本文制定的投資策略的核心思想是根據(jù)兩只股票的同漲同跌性質(zhì),來(lái)建立交易模型。本文中涉及到的參數(shù)取值方法為將參數(shù)在測(cè)試集得到最優(yōu)取值,到最后通過(guò)實(shí)證分析來(lái)檢驗(yàn)我們模型的效果。本文得到的結(jié)果如下所示:一:股票市場(chǎng)中的個(gè)股之間存在很強(qiáng)的相關(guān)性,個(gè)股之間通常有同漲同跌的現(xiàn)象。二:運(yùn)用局部相似方法得到兩支股票的局部相似區(qū)間I =[i,i+l-1]和J =[j,j + l-1]以及時(shí)間延遲D后,我們發(fā)現(xiàn)在D≠0的情況下,深市樣本中相似區(qū)間占總序列長(zhǎng)度的80%以上的有490對(duì)(占比62.26%)其中相似區(qū)間占總序列長(zhǎng)度90%以上的達(dá)到344對(duì)(占比43.71%)。滬市樣本中相似區(qū)間占總序列長(zhǎng)度的80%以上的有712對(duì)(占比91.04%)其中相似區(qū)間占總序列長(zhǎng)度90%以上的達(dá)到440對(duì)(占比56.27%)。三:運(yùn)用基于局部相似分析方法建立的投資策略模型實(shí)現(xiàn)了非常好的收益,在深市樣本中2016年平均收益率達(dá)到12.78%,而在2016年深證成指下跌了 12.46%。在滬市樣本中2016年的股票數(shù)據(jù)平均收益率達(dá)到4.93%,而大盤指數(shù)在2016年變化率為-5.84%。在2016年的測(cè)試集里面我們的策略平均收益每天都是跑贏大盤的。
[Abstract]:With the development of economy, the improvement of people's living standard, more and more people began to invest their own money to invest in stocks, bonds, funds and other financial products. Among them, the stock market is undoubtedly a place a few years ago the most fiery. Whether retail or institutional investors, are eager to own to be able to earn a lot of money in the stock market. We found that the stock market often appear with a variable phenomenon, correlation between stocks is very high. Research on the linkage of the stock market can not only help investors to analyze stock information, grasp the market dynamic, also can help investors make relatively correct investment strategy, so as to realize the income increase. At present, the research of stock linkage rarely involved between stocks, but more research is research between regions, between plates. In order to explore stock market. The relation, using the local similarity analysis method to study the stocks of the similarity between interval and the position relations. Finally the local similarity analysis method based on the investment strategy of the model. This paper mainly introduces a kind of partial similarity method of time delay, and applied it to the stock market on the stock of similarity analysis and get two shares of local similarity interval and time delay D. our data set for the A shares listed on the Shanghai stock exchange and Shenzhen stock exchange market 90 stocks from January 4, 2013 to December 30, 2016 closing price, in 4005 samples, we first select the D = 0 sample, and then in the D = 0 sample selected time delay of 4 = |D| = 20, and the total length of similar interval length of more than 80% of the data as the study sample. The investment strategy of the core idea of this paper is to develop investment strategies two Stocks rise or fall together in nature, to establish trading model. The parameters involved in this method for the optimal parameters obtained in the test set, finally to test our model results by empirical analysis. The results of this paper are as follows: A: there is a strong correlation between stock market in, usually with the rise and fall of the phenomenon between stocks. Two: two stocks using the local similarity method of local similarity of interval I =[i, i+l-1] J and =[j, j + l-1] and time delay of D, we found that in D = 0, Shenzhen samples of similar interval accounted for more than the length of the sequence was 490 to 80% (accounting for 62.26%) which is similar to the total length of interval of more than 90% to 344 of the Shanghai stock market (accounting for 43.71%). Samples of similar interval accounted for more than 80% of the sequence length of 712 (accounting for 91.04%) which is similar to the total interval order The column length of more than 90% to reach 440 (accounting for 56.27%). Three: the use of local similarity analysis method to establish the model of investment strategy to achieve a very good income based on the sample in Shenzhen in 2016 the average yield reached 12.78%, and in 2016 the Shenzhen stock index fell 12.46%. stock data in Shanghai City in 2016 the average income of the sample the rate reached 4.93%, while the stock market index in 2016 was -5.84%. change in the 2016 test set inside our strategy of average income of every day is to beat the market.

【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：F832.51

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