在大數(shù)據(jù)時代到來的當(dāng)下,數(shù)據(jù)充斥著我們?nèi)粘；顒拥姆椒矫婷?它在社會生活中扮演著極其重要的角色。在數(shù)據(jù)中我們能發(fā)現(xiàn)許多事物之間的內(nèi)在聯(lián)系,找尋有價值的信息。例如,通過對市場調(diào)研中消費者的滿意調(diào)查數(shù)據(jù),可以發(fā)現(xiàn)當(dāng)下消費者的消費傾向然后以此調(diào)整經(jīng)營策略;當(dāng)教育研究者想了解某一群體學(xué)生的學(xué)習(xí)情況,可以通過平時表現(xiàn)、考試成績等數(shù)據(jù)了解學(xué)生的學(xué)習(xí)情況,發(fā)掘?qū)W生存在的問題,以進(jìn)一步制定相應(yīng)的學(xué)習(xí)計劃等等。在這些看似無用、凌亂且海量的數(shù)據(jù)中存在著極其有價值的信息等著后人發(fā)掘。同樣在金融研究中,我們能在金融數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)運行的規(guī)律,成為現(xiàn)代金融研究中重要的實證依據(jù)。量化投資依托于傳統(tǒng)投資理論,運用計算機(jī)高效的運算速度,提高研究的效率,以適應(yīng)當(dāng)前高速發(fā)展的今天,逐漸受到廣大投資者的關(guān)注與喜愛。近年來,我國金融市場資金活動頻繁,規(guī)模也日益壯大,如何在復(fù)雜多變的金融市場獲取高額的回報率是每個金融投資者和研究者們非常關(guān)注的事情。在日常的市場活動中,研究者們不斷的豐富投資理論,利用數(shù)學(xué)方法對金融數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的處理,得到了許多能反映市場變動的新指標(biāo),為廣大投資者提供了非常好的參考依據(jù),奠定了量化研究的研究熱潮。新的指標(biāo)和理論的創(chuàng)新都需要處理大量的數(shù)據(jù),需要運用更多的數(shù)學(xué)方法等,這些都使的人們越來越關(guān)注量化投資的研究。本文以多因子選股模型作為研究的依據(jù),旨在研究量化選股的相關(guān)理論,同時加入隨機(jī)森林算法和模糊C均值聚類算法,驗證新的算法能否適應(yīng)市場規(guī)律同時達(dá)到提高多因子選股模型的說服力的目的。具體而言,本文選取滬深A(yù)股中流通市值排名前200的股票作為研究依據(jù),以2009年到2017年的交易和財務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,選取了 15個常見的候選因子進(jìn)行選股的驗證,通過各因子下股票組合的累計超額收益、戰(zhàn)勝市場基準(zhǔn)概率、隨機(jī)森林變量重要性等評價指標(biāo)選取了 9個有效因子,并采用模糊C均值聚類算法的原理對有效因子聚類,在選取各類中表現(xiàn)最好的指標(biāo)作為最終的選股依據(jù),其他因子作為冗余因子剔除模型外;在剔除冗余后,采用等權(quán)重的方法在檢驗期對樣本股的各有效因子進(jìn)行打分,在加總各因子分?jǐn)?shù)的大小,獲得各樣本股的綜合得分的大小,選取評分20%的股票作為投資組合,檢驗投資組合的實際績效表現(xiàn)。實證結(jié)果表明,隨機(jī)森林分類原理中對變量重要性的描述非常適合有效因子的選取,通過訓(xùn)練各期的分類結(jié)果,統(tǒng)計其在整個模型期的重要性排序靠前的概率,若能較大幾率其重要性都非常高,則可以說其在整個時期對收益變動的重要性非常高,在實證中大部分時期分類錯誤率都較低,效果顯著,獲得的重要的因子都能很大概率跑贏市場,因此可以作為有效因子選取的依據(jù);模糊C均值聚類算法對因子間模糊概念的處理較好地說明金融變量間復(fù)雜的關(guān)聯(lián),其提出的隸屬度概念將變量聚為某類的依據(jù)描述為變量隸屬于該類的大小,最大隸屬度所在的類就將其分為某類;將上述兩種算法加入多因子選股模型形成的投資組合在檢驗期都能跑贏市場基準(zhǔn)收益,獲得了較高的超額收益,使投資者決策的參考方向更加豐富。
【學(xué)位單位】：安徽大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：F832.51
【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    一、選題背景和研究意義
        (一) 選題背景
        (二) 研究意義
    二、國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        (一) 國外研究綜述
        (二) 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
        (三) 文獻(xiàn)述評
    三、主要內(nèi)容安排及研究方法
        (一) 主要內(nèi)容安排
        (二) 研究方法
    四、研究框架
    五、創(chuàng)新點與不足之處
        (一) 創(chuàng)新點
        (二) 不足之處
第二章 量化選股模型理論概念
    一、多因子選股基本概述
    二、多因子選股理論基礎(chǔ)
        (一) CAPM理論
        (二) 套利定價理論(APT)
        (三) Fama-French三因素模型
    三、多因子選股模型的框架
        (一) 候選因子
        (二) 候選因子有效性的檢驗
        (三) 冗余因子的剔除
        (四) 綜合評分模型構(gòu)建投資組合
    四、模型績效評價標(biāo)準(zhǔn)
        (一) 收益率評價指標(biāo)
        (二) 風(fēng)險評價指標(biāo)
第三章 相關(guān)算法的理論概述及適用性
    一、隨機(jī)森林分類算法及適用性
    二、模糊C均值聚類算法及適用性
第四章 實證研究
    一、數(shù)據(jù)的選取和因子的選取
    二、有效因子的檢驗
        (一) 隨機(jī)森林實證檢驗
        (二) 有效因子篩選
    三、有效但冗余因子的剔除
    四、投資組合的構(gòu)建
    五、模型結(jié)果評價
第五章 總結(jié)與展望
    一、總結(jié)
    二、展望與建議
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄

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本文編號：2846382