【摘要】：隨著信息時代的到來,為得到我們所需要的信息,人們在各個方面對數(shù)據(jù)處理的要求也越來越高,通過數(shù)據(jù)之間特有的相關聯(lián)系能更好地幫助我們進行分析并作出判斷,以便采取適當行動。而在金融領域,經(jīng)濟全球化持續(xù)發(fā)展的大環(huán)境下,金融投資已逐漸成為社會生活的一個重要組成部分,金融數(shù)據(jù)的信息化也正發(fā)揮著日益重要的作用。但是金融數(shù)據(jù),包括日常股票交易在內,往往受到許多因素的影響,比如人的短期情緒、心理因素與產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢。因此,每日股票交易數(shù)據(jù)是高維且不確定的,其特點是固有的非線性,這些特點對股票交易決策提出了巨大的挑戰(zhàn)。本文基于短期投資者角度圍繞單只股票投資和多只股票組合投資展開了研究和分析,主要研究成果如下:(1)提出了一種基于模糊收益與波動的投資策略(簡稱FSPVIS),并進一步構建了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的投資策略(簡稱NN-FSPVIS)。在第一個策略中,FSPVIS構造了一個全新的模糊推理機制。為了更好的進行股票交易決策,該機制將波動率和利率作為輸入變量以引入經(jīng)典操作交易規(guī)則,降低數(shù)據(jù)的不確定性。在此基礎上,由于目前大多數(shù)現(xiàn)有的方法。只關注個股,很少考慮影響股票交易的社交網(wǎng)絡關系,考慮股票市場的影響,建立了股票行業(yè)關系數(shù)學模型,并利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)了模型參數(shù)的學習。相比日股票交易策略的現(xiàn)有計算方法,本文首次結合了波動率、利率、相關行業(yè)股票、買入和賣出份額等諸多因素,基于模糊理論,計算/獲得股票交易的決策信息,并采用香港證券多家銀行股票數(shù)據(jù)進行實驗,結果表明本文方法有效提高了投資決策的準確性,且具有良好的穩(wěn)定性。(2)提出了一種基于模糊推理機制的多目標組合投資策略。考慮到收益率的不穩(wěn)定性,用歷史收益率無法很好的預測未來收益率,而FSPVIS中模糊推理機制的輸出變量DA(Decision Acceptance)結合了收益率和波動率,并且吸收了投資者多年投資經(jīng)驗。為此本文利用DA替代歷史收益率去預測未來收益,從而構建一個新的多目標組合投資模型。進一步利用模糊多目標優(yōu)化算法,將其轉化成一個單目標線性規(guī)劃問題,并通過仿真實驗證實了該策略的有效性。
【學位授予單位】：湖南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：F830.91;O159

【參考文獻】

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本文編號：2603800