【摘要】：數字貨幣是時下投資界的熱點,然而巨大的波動風險給投資者出了難題。多因子模型用一組多維度因子揭示了收益率的變化,為計量資產提供了方案。本文以數字貨幣的代表比特幣為研究對象,組合金融中多因子模型與機器學習中嶺回歸、隨機森林、GBR等回歸模型,預測比特幣的未來收益,旨在實現數字貨幣市場的多因子套利。本文以2017年7月1日至2019年3月5日的OKCoin國際交易所的時頻率數據為樣本,首先對數據預處理,分析數據分布特點,發(fā)現收益率右偏呈尖頂分布,具有趨勢效應。其次劃分樣本數據,以2017年7月1日至2018年12月5日數據為訓練集,2018年12月6至2019年3月5日數據為測試集。訓練集內構建多因子策略,基于移動平均線、布林線、動量、真實振幅等30個指標建立因子池,采用回歸法,基于最大回撤、夏普率和IC值驗證單因子的有效性,根據因子熱力圖消除冗余因子,確定8個有效因子后,分別訓練GBR等六種模型,并學習模型最優(yōu)參數。測試集內預測比特幣未來三個月的收益率。最后統(tǒng)計年化收益率、最大回撤等指標評價策略的有效性。實驗結果顯示:六種回歸模型回測業(yè)績均超越比特幣真實收益率,非線性結構下的CART樹、Ada boost算法、隨機森林和GBR下回測效果明顯優(yōu)于線性結構的Lasso回歸和嶺回歸,其中隨機森林下預測準確率最高。不考慮交易成本下,隨機森林下三個月累計收益率為1.0915%,年化收益率為4.43%,最大回撤只有14%,夏普率為6.68,而比特幣同期實際累計收益率為-0.0475%。
【學位授予單位】：華中科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：C815;F49;F821
【圖文】：

2 金融中經典的因子模型金融中經典的因子模型理論，為后面構建多價模型模型(Capital Asserts Pricing Model, CAPM)建型認為截面上資產平均收益率由市場因子一 fmfE R R ER R表資產在無風險下的收益率； mE R代表市面上資產平均收益率受市場因子的影響程度

wXFXwTT 2 子上權重矩陣， nnnkkkX 122122211121方差矩陣， kkCovffCovffCovffVarfCVarfCovffCF 12212112,,,,協(xié)方差矩陣， 2n2121000000000000 時，常對因子類型進行分類：

處理大規(guī)模數據，易陷入維度難題。歸模型是(Robert Tibshirani, 1996)對線性回歸模型的又1L 范數[42]。模型形式如下： 1||||2min L X YX Y T1L 范數。，Lasso 回歸將參數 的絕對值控制在范圍 C 內， stCLXYXYT 1..||||min 間下嶺回歸和 Lasso 回歸的參數解。

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本文編號：2766101