【摘要】：隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代和人工智能的發(fā)展,智能投顧已逐漸替代人工投資顧問(wèn)進(jìn)行咨詢理財(cái)服務(wù)。智能投顧(Robo-advisor)也可被稱作機(jī)器人投顧、智能理財(cái)、自動(dòng)化理財(cái)?shù)�。通過(guò)大數(shù)據(jù)與智能算法建立量化模型,依據(jù)投資者風(fēng)險(xiǎn)偏好,匹配相應(yīng)預(yù)期收益,智能化股票投資組合推薦,實(shí)行自動(dòng)策略交易服務(wù)。智能投顧能夠全方位的考察投資者的財(cái)務(wù)狀況,對(duì)其個(gè)人財(cái)富進(jìn)行精確配置,多種資產(chǎn)區(qū)間配比,如股票、基金、保險(xiǎn)等。相比于傳統(tǒng)人工投顧來(lái)說(shuō),智能投顧在為客戶提供數(shù)字化資產(chǎn)配置時(shí),可以提高收益的精確性,降低時(shí)間成本和人力成本,提高服務(wù)效率。智能投顧擴(kuò)張趨勢(shì)勢(shì)不可擋,世界眾多金融機(jī)構(gòu)紛紛加大智能投顧的研究,使之成為當(dāng)下熱門研究之一。本文針對(duì)智能投顧在選股領(lǐng)域是否有效這一問(wèn)題,對(duì)A股市場(chǎng)建立多指標(biāo)模型策略,探索高收益股票特征,通過(guò)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)厭惡者建立廣義線性模型(glmnet)策略,對(duì)風(fēng)險(xiǎn)中性者建立線性回歸模型(lm)策略,對(duì)風(fēng)險(xiǎn)偏好者建立xgbTree模型策略,得出三組均可獲得高于大盤的超額收益的有效模型策略,最后得出相關(guān)建議。在實(shí)證部分,本文數(shù)據(jù)范圍涵蓋全部A股。在輸入變量中創(chuàng)建四大指標(biāo)體系,分別為技術(shù)指標(biāo)、基本面指標(biāo)、輿情指標(biāo)和交易指標(biāo),共計(jì)34個(gè)因子,用以評(píng)估股票未來(lái)收益率;本文創(chuàng)新提出構(gòu)建模型池,內(nèi)含機(jī)器學(xué)習(xí)中主流回歸模型和分類模型,針對(duì)不同模型設(shè)置對(duì)應(yīng)連續(xù)型和離散型評(píng)估指標(biāo),輔助篩選最優(yōu)模型,之后調(diào)整最優(yōu)模型的參數(shù),構(gòu)建輸出變量為模型選股收益率與大盤收益率的差值;在策略評(píng)估部分,使用夏普比例對(duì)所有策略進(jìn)行評(píng)估排序,構(gòu)建三大類人群,分別為風(fēng)險(xiǎn)厭惡者、風(fēng)險(xiǎn)中性者與風(fēng)險(xiǎn)收益者,針對(duì)不同收益與風(fēng)險(xiǎn)需求的客戶匹配不同的投顧策略。本研究結(jié)果和相應(yīng)的數(shù)值計(jì)算程序可以為相關(guān)企業(yè)和投資者智能選股優(yōu)化決策提供支持。最后,就選股策略對(duì)智能投顧的貢獻(xiàn)做出總結(jié),對(duì)本文的不足之處提出了后續(xù)研究方向,同時(shí)展望智能投顧未來(lái)發(fā)展形勢(shì),并對(duì)其提出一些法律約束。
【學(xué)位授予單位】：上海師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：F832.51
【圖文】：

智能投顧選股策略技術(shù)路線圖

圖 3 策略設(shè)計(jì)思路示意圖圖 3 為策略設(shè)計(jì)思路的示意圖，本研究的策略設(shè)計(jì)邏輯是通過(guò)多指標(biāo)選取獲取數(shù)據(jù)來(lái)源，通過(guò)變量重組、歸一法等數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟，構(gòu)建選股策略參數(shù)，得到若干種選股策略投資組合，然后通過(guò)數(shù)據(jù)集訓(xùn)練檢驗(yàn)這些選股策略投

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2734572