【摘要】：隨著大數據時代和人工智能的發(fā)展,智能投顧已逐漸替代人工投資顧問進行咨詢理財服務。智能投顧(Robo-advisor)也可被稱作機器人投顧、智能理財、自動化理財等。通過大數據與智能算法建立量化模型,依據投資者風險偏好,匹配相應預期收益,智能化股票投資組合推薦,實行自動策略交易服務。智能投顧能夠全方位的考察投資者的財務狀況,對其個人財富進行精確配置,多種資產區(qū)間配比,如股票、基金、保險等。相比于傳統(tǒng)人工投顧來說,智能投顧在為客戶提供數字化資產配置時,可以提高收益的精確性,降低時間成本和人力成本,提高服務效率。智能投顧擴張趨勢勢不可擋,世界眾多金融機構紛紛加大智能投顧的研究,使之成為當下熱門研究之一。本文針對智能投顧在選股領域是否有效這一問題,對A股市場建立多指標模型策略,探索高收益股票特征,通過對風險厭惡者建立廣義線性模型(glmnet)策略,對風險中性者建立線性回歸模型(lm)策略,對風險偏好者建立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,最后得出相關建議。在實證部分,本文數據范圍涵蓋全部A股。在輸入變量中創(chuàng)建四大指標體系,分別為技術指標、基本面指標、輿情指標和交易指標,共計34個因子,用以評估股票未來收益率;本文創(chuàng)新提出構建模型池,內含機器學習中主流回歸模型和分類模型,針對不同模型設置對應連續(xù)型和離散型評估指標,輔助篩選最優(yōu)模型,之后調整最優(yōu)模型的參數,構建輸出變量為模型選股收益率與大盤收益率的差值;在策略評估部分,使用夏普比例對所有策略進行評估排序,構建三大類人群,分別為風險厭惡者、風險中性者與風險收益者,針對不同收益與風險需求的客戶匹配不同的投顧策略。本研究結果和相應的數值計算程序可以為相關企業(yè)和投資者智能選股優(yōu)化決策提供支持。最后,就選股策略對智能投顧的貢獻做出總結,對本文的不足之處提出了后續(xù)研究方向,同時展望智能投顧未來發(fā)展形勢,并對其提出一些法律約束。
【學位授予單位】：上海師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：F832.51
【圖文】：

智能投顧選股策略技術路線圖

圖 3 策略設計思路示意圖圖 3 為策略設計思路的示意圖，本研究的策略設計邏輯是通過多指標選取獲取數據來源，通過變量重組、歸一法等數據預處理步驟，構建選股策略參數，得到若干種選股策略投資組合，然后通過數據集訓練檢驗這些選股策略投

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本文編號：2734572