量化投資是伴隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和數(shù)理工具的不斷進(jìn)步應(yīng)運(yùn)而生的新型投資方式,但它在我國(guó)還處于萌芽階段,發(fā)展了不到十年的時(shí)間。本文希望在研究國(guó)內(nèi)外關(guān)于量化投資的相關(guān)文獻(xiàn)基礎(chǔ)上,梳理截至目前數(shù)量工具運(yùn)用于投資的理論知識(shí),著重對(duì)量化選股策略之一的動(dòng)量反轉(zhuǎn)策略進(jìn)行詳細(xì)的研究,試圖找到一種可以適合我國(guó)A股市場(chǎng)的動(dòng)量反轉(zhuǎn)策略模型。本文首先對(duì)國(guó)內(nèi)外在量化投資的相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行了總結(jié),并且發(fā)現(xiàn)目前大部分關(guān)于量化投資的研究都集中在預(yù)測(cè)股價(jià)的走勢(shì)上,量化選股的研究較少并且多以因子選股為主,通過趨勢(shì)交易選股的文獻(xiàn)不多。在對(duì)動(dòng)量反轉(zhuǎn)策略理論的研究上,通過比較分析發(fā)現(xiàn),行為金融學(xué)認(rèn)為是投資者的心里認(rèn)知偏差產(chǎn)生了這種金融異象的解釋更為合理。其次,本文對(duì)目前為止,量化投資可用到的基礎(chǔ)理論知識(shí)做了一個(gè)梳理,同時(shí)對(duì)量化投資領(lǐng)域的應(yīng)用范圍進(jìn)行了介紹,并著重對(duì)量化選股策略之一的動(dòng)量反轉(zhuǎn)策略的理論知識(shí)進(jìn)行深入研究,展示了傳統(tǒng)動(dòng)量發(fā)轉(zhuǎn)策略的實(shí)現(xiàn)步驟。最后,在相關(guān)研究的基礎(chǔ)上,本文利用我國(guó)A股市場(chǎng)2010年到2015年的股票數(shù)據(jù),通過建立改進(jìn)后的動(dòng)量反轉(zhuǎn)策略進(jìn)行實(shí)證研究,研究發(fā)現(xiàn),我國(guó)A股市場(chǎng)在這五年存在著明顯的反轉(zhuǎn)效應(yīng),反轉(zhuǎn)策略的超額收益高于動(dòng)量策略,同時(shí)在形成期與持有期的組合上,[90天,15天]的反轉(zhuǎn)策略組合和[7天,60天]的動(dòng)量策略組合可獲得的平均年化超額收益率最高。本文在動(dòng)量反轉(zhuǎn)策略成功的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步從風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度的角度全面評(píng)價(jià)了獲得策略收益的穩(wěn)定性,同時(shí),還通過資產(chǎn)權(quán)重優(yōu)化進(jìn)一步改進(jìn)了本文的模型,并發(fā)現(xiàn)優(yōu)化后的模型在收益上有一定提高,希望可以通過對(duì)模型的進(jìn)一步優(yōu)化找到真正適合中國(guó)A股的動(dòng)量反轉(zhuǎn)策略模型。
【學(xué)位單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：F832.51
【部分圖文】：

圖 4.2 動(dòng)量組各組平均年化超額收益率示的是反轉(zhuǎn)組中各組合的平均年化超額收益率，通過比較發(fā)現(xiàn)第有期組合的平均年化超額收益最高達(dá)到了 36.60%，所以在接下果我們做反轉(zhuǎn)交易策略，我們選擇用（90 天,15 天）的形成期0%0%0%0%0%0%反轉(zhuǎn)組各組平均年化超額收益率

圖 4.2 動(dòng)量組各組平均年化超額收益率示的是反轉(zhuǎn)組中各組合的平均年化超額收益率，通過比較發(fā)現(xiàn)第有期組合的平均年化超額收益最高達(dá)到了 36.60%，所以在接下果我們做反轉(zhuǎn)交易策略，我們選擇用（90 天,15 天）的形成期0%0%0%0%0%0%0%0%0%反轉(zhuǎn)組各組平均年化超額收益率

圖 4.6，MVP 以下的點(diǎn)都是不可取的組合點(diǎn)，最佳點(diǎn)只可能條上的點(diǎn)都表示在某一組合收益率下，最小方差的產(chǎn)的了解分析可以發(fā)現(xiàn)，一般都是將國(guó)債當(dāng)做是無(wú)信用作為發(fā)行基礎(chǔ)的，國(guó)債的收益率也被認(rèn)為是無(wú)風(fēng)。又由無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的特性可以發(fā)現(xiàn)，無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)與市乎為 0 的，因此，任何資產(chǎn)與無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)組合構(gòu)成資在不可能會(huì)加大組合風(fēng)險(xiǎn)，而對(duì)于組合收益卻是有提來(lái)，就是過F點(diǎn)做有效邊界MVP點(diǎn)以上部分曲線做切邊界上任意一點(diǎn)所代表的投資組合，都能通過 P 點(diǎn)重組，得到比起更好的投資組合，要么減少風(fēng)險(xiǎn)，要了，P 點(diǎn)所代表的資產(chǎn)權(quán)重矩陣就是我們要求得的最
【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 任金政;曹鈞如;;我國(guó)焦炭期貨最優(yōu)套期保值比率及持有期效應(yīng)研究[J];價(jià)格理論與實(shí)踐;2016年07期

2 蘇琳茹;;我國(guó)大豆期貨市場(chǎng)上套期保值的持有期效應(yīng)分析——以大連交易所豆一期貨為例[J];中國(guó)市場(chǎng);2016年33期

3 侯為波;鄧芹;;中國(guó)銅和鋁期貨最優(yōu)套期保值比率與持有期效應(yīng)的對(duì)比分析[J];吉林師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2019年03期

4 郭施亮;;理性看待養(yǎng)老目標(biāo)基金[J];金融博覽(財(cái)富);2018年09期

5 張能福;蔣正權(quán);;基于連續(xù)VaR的金融風(fēng)險(xiǎn)管理[J];科技創(chuàng)業(yè)月刊;2007年10期

6 岑小瑜;;第三批養(yǎng)老目標(biāo)基金獲批 年內(nèi)或享受個(gè)稅遞延優(yōu)惠[J];股市動(dòng)態(tài)分析;2019年02期

7 徐文;陳健;;基于非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)視角的反轉(zhuǎn)效應(yīng)研究[J];金融管理研究;2014年02期

8 牛芳;;我國(guó)A股市場(chǎng)動(dòng)量效應(yīng)實(shí)證研究[J];宏觀經(jīng)濟(jì)研究;2014年03期

9 王帥;蘭錦池;陳俠航;;隨機(jī)持有期動(dòng)量策略在中國(guó)商品期貨市場(chǎng)的研究[J];中國(guó)證券期貨;2011年12期

10 湛忠燦;;資產(chǎn)處置減值準(zhǔn)備會(huì)計(jì)處理探討[J];財(cái)會(huì)通訊(綜合版);2008年04期

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 張杰夫;動(dòng)量反轉(zhuǎn)策略在我國(guó)A股市場(chǎng)上的應(yīng)用研究[D];華中科技大學(xué);2019年

2 聶露;藝術(shù)品投資收益率的持有期效應(yīng)研究[D];山東財(cái)經(jīng)大學(xué);2018年

3 宋曉寧;動(dòng)量策略在A股市場(chǎng)的實(shí)際效果研究[D];北京交通大學(xué);2017年

4 范利;中國(guó)A股市場(chǎng)反轉(zhuǎn)效應(yīng)研究[D];蘇州大學(xué);2017年

5 彭澤鏵;我國(guó)A股市場(chǎng)定向增發(fā)二級(jí)市場(chǎng)市場(chǎng)股票收益分析[D];南華大學(xué);2015年

6 徐文;基于非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)視角的A股市場(chǎng)反轉(zhuǎn)效應(yīng)研究[D];上海師范大學(xué);2014年

7 王崴崴;我國(guó)外匯市場(chǎng)動(dòng)量效應(yīng)分析[D];東華大學(xué);2016年

8 薛昊昕;我國(guó)股市動(dòng)量效應(yīng)和反轉(zhuǎn)效應(yīng)規(guī)律探究[D];廈門大學(xué);2014年

9 王博娟;我國(guó)A股市場(chǎng)動(dòng)量效應(yīng)的實(shí)證研究[D];西南財(cái)經(jīng)大學(xué);2016年

10 馮鈺文;我國(guó)創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)短期動(dòng)量效應(yīng)與反轉(zhuǎn)效應(yīng)實(shí)證分析[D];西南財(cái)經(jīng)大學(xué);2014年

本文編號(hào)：2851919