復(fù)雜金融數(shù)據(jù)視角下的中國(guó)股票市場(chǎng)交易策略研究
發(fā)布時(shí)間:2020-12-13 23:12
證券交易策略研究既是涉及到投資者和投資機(jī)構(gòu)盈利的實(shí)踐問題,也是深入分析投資行為、科學(xué)預(yù)測(cè)股市走向、合理制定股市政策的理論問題。伴隨著中國(guó)股票市場(chǎng)的快速發(fā)展,計(jì)算機(jī)信息技術(shù)的飛速進(jìn)步,電子化交易日趨成熟,互聯(lián)網(wǎng)迅速普及,產(chǎn)生了海量復(fù)雜的金融數(shù)據(jù),為交易策略研究提供了極大的機(jī)遇和市場(chǎng)環(huán)境。金融數(shù)據(jù)正前所未有地表現(xiàn)出頻率越來越高、整體關(guān)聯(lián)越來越強(qiáng)、來源渠道越來越多的特性,不斷沖擊著有效市場(chǎng)假說、理性人假說、完全信息假說等經(jīng)典理論框架,也不可避免地對(duì)傳統(tǒng)的交易策略研究帶來重大挑戰(zhàn)。如何針對(duì)信息時(shí)代背景下的特殊市場(chǎng)環(huán)境改進(jìn)優(yōu)化交易策略,從復(fù)雜金融數(shù)據(jù)的角度重新審視傳統(tǒng)交易策略,把握市場(chǎng)整體特征乃至構(gòu)建新的交易策略框架與模型?具體地,股票市場(chǎng)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)從過去的日周月年為單位的典型中低頻數(shù)據(jù)過度到以秒分時(shí)為單位的高頻數(shù)據(jù),會(huì)對(duì)傳統(tǒng)的交易策略帶來何種變化?股票市場(chǎng)作為一個(gè)復(fù)雜的動(dòng)態(tài)系統(tǒng),市場(chǎng)內(nèi)個(gè)股之間的相關(guān)性會(huì)對(duì)交易策略產(chǎn)生何種影響?另外,與股市息息相關(guān)的重要外部新聞數(shù)據(jù)會(huì)對(duì)股價(jià)產(chǎn)生何種影響?能否利用多源的金融數(shù)據(jù)改進(jìn)完善已有交易策略,構(gòu)建自動(dòng)交易的框架與模型?針對(duì)以上問題和挑戰(zhàn),本文以中國(guó)股票市場(chǎng)現(xiàn)...
【文章來源】:湖南大學(xué)湖南省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:151 頁
【學(xué)位級(jí)別】:博士
【部分圖文】:
滬深300指數(shù)和上證綜合指數(shù)
圖 4. 1 不同樣本期內(nèi)配對(duì)關(guān)系示例4.3.2 參數(shù)設(shè)定為了保證實(shí)驗(yàn)結(jié)果的可靠性和過程的可重復(fù)性,本章在配對(duì)交易過程中的參數(shù)主要包括:(1)樣本內(nèi)區(qū)間長(zhǎng)度 In length;(2)樣本外區(qū)間長(zhǎng)度 Out length;(3)開平倉閾值為標(biāo)準(zhǔn)差的倍數(shù)1K ;(4)止損閾值為標(biāo)準(zhǔn)差的倍數(shù)2K ;(5)數(shù)據(jù)頻率 f ;(6)單次交易的手續(xù)費(fèi) cost ;(7)融券費(fèi)率 c _cost ;(8)配對(duì)階段相關(guān)系數(shù)閾值 。其中,單次交易的手續(xù)費(fèi)設(shè)置為萬分之一,融券費(fèi)率設(shè)置為 8%(換算成持倉占用時(shí)長(zhǎng)),當(dāng)不考慮交易費(fèi)用時(shí),兩者費(fèi)率均設(shè)置為 0。如前文所示,參考已有文獻(xiàn)我們?cè)O(shè)置配對(duì)階段的相關(guān)系數(shù) 為 90%,即在股票對(duì)預(yù)選時(shí)相關(guān)系數(shù)大于 0.9 時(shí)才能保留。參考已有文獻(xiàn)[125],我們將樣本內(nèi)外時(shí)間長(zhǎng)度分別設(shè)置為 3 個(gè)月和 1 個(gè)月,并在后續(xù)部分對(duì)該參數(shù)進(jìn)行敏感性分析。對(duì)于參數(shù)和 的設(shè)置,分別選取觸發(fā)交易的閾值為標(biāo)準(zhǔn)差的 1 倍,止損位參數(shù)為標(biāo)準(zhǔn)差的 3 倍,同樣在后續(xù)部分對(duì)這兩個(gè)參數(shù)進(jìn)行敏感性分析。參數(shù)設(shè)置見表 4.1。需要說明的是,本章設(shè)定將資金平均分配在每個(gè)股票對(duì)中,而且每期獲利的本金將
52(d): 震蕩市( 2016.7-2017.6)配對(duì)交易凈值曲線圖圖 4. 4 不同市場(chǎng)行情下配對(duì)交易凈值曲線圖綜上所述,本節(jié)從年化收益、夏普比率、最大回撤和凈值曲線圖等多方配對(duì)交易策略在全樣本區(qū)間和不同市場(chǎng)行情下的表現(xiàn)情況。研究發(fā)現(xiàn):首交易在全樣本時(shí)期的表現(xiàn)優(yōu)于選取滬深 300 指數(shù)為基準(zhǔn)的市場(chǎng)收益。其樣本區(qū)間根據(jù)市場(chǎng)行情劃分為震蕩期、牛市和熊市時(shí),與市場(chǎng)基準(zhǔn)表現(xiàn)不交易策略的表現(xiàn)沒有顯著差別。最后,樣本期內(nèi)的股票配對(duì)數(shù)與市場(chǎng)行定的關(guān)系,當(dāng)市場(chǎng)處于牛市或是熊市時(shí)更容易形成配對(duì),而且配對(duì)數(shù)的屬行業(yè)呈現(xiàn)一定關(guān)系,具體情況取決于行業(yè)的劃分。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]Fama-French五因子模型在中國(guó)股票市場(chǎng)的實(shí)證檢驗(yàn)[J]. 李志冰,楊光藝,馮永昌,景亮. 金融研究. 2017(06)
[2]ML-TEA:一套基于機(jī)器學(xué)習(xí)和技術(shù)分析的量化投資算法[J]. 李斌,林彥,唐聞軒. 系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐. 2017(05)
[3]中國(guó)證券市場(chǎng)的綠色激勵(lì):一個(gè)四因素模型[J]. 韓立巖,蔡立新,尹力博. 金融研究. 2017(01)
[4]公司盈利、投資與資產(chǎn)定價(jià):基于中國(guó)股市的實(shí)證[J]. 高春亭,周孝華. 管理工程學(xué)報(bào). 2016(04)
[5]融資融券背景下證券配對(duì)交易策略研究——基于協(xié)整和距離的兩階段方法[J]. 胡倫超,余樂安,湯鈴. 中國(guó)管理科學(xué). 2016(04)
[6]四因子資產(chǎn)定價(jià)模型在中國(guó)股市的適用性研究[J]. 歐陽志剛,李飛. 金融經(jīng)濟(jì)學(xué)研究. 2016(02)
[7]基于誤差校正的灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)股票收益率預(yù)測(cè)[J]. 于志軍,楊善林,章政,焦健. 中國(guó)管理科學(xué). 2015(12)
[8]基于協(xié)整技術(shù)配對(duì)交易策略的最優(yōu)閾值研究[J]. 歐陽紅兵,李進(jìn). 投資研究. 2015(11)
[9]融資融券交易制度對(duì)中國(guó)股市波動(dòng)率的影響——基于面板數(shù)據(jù)政策評(píng)估方法的分析[J]. 陳海強(qiáng),范云菲. 金融研究. 2015(06)
[10]多因子模型下投資者情緒對(duì)股票橫截面收益的影響研究[J]. 史永東,田淵博,馬姜瓊,鐘俊華. 投資研究. 2015(05)
本文編號(hào):2915347
【文章來源】:湖南大學(xué)湖南省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:151 頁
【學(xué)位級(jí)別】:博士
【部分圖文】:
滬深300指數(shù)和上證綜合指數(shù)
圖 4. 1 不同樣本期內(nèi)配對(duì)關(guān)系示例4.3.2 參數(shù)設(shè)定為了保證實(shí)驗(yàn)結(jié)果的可靠性和過程的可重復(fù)性,本章在配對(duì)交易過程中的參數(shù)主要包括:(1)樣本內(nèi)區(qū)間長(zhǎng)度 In length;(2)樣本外區(qū)間長(zhǎng)度 Out length;(3)開平倉閾值為標(biāo)準(zhǔn)差的倍數(shù)1K ;(4)止損閾值為標(biāo)準(zhǔn)差的倍數(shù)2K ;(5)數(shù)據(jù)頻率 f ;(6)單次交易的手續(xù)費(fèi) cost ;(7)融券費(fèi)率 c _cost ;(8)配對(duì)階段相關(guān)系數(shù)閾值 。其中,單次交易的手續(xù)費(fèi)設(shè)置為萬分之一,融券費(fèi)率設(shè)置為 8%(換算成持倉占用時(shí)長(zhǎng)),當(dāng)不考慮交易費(fèi)用時(shí),兩者費(fèi)率均設(shè)置為 0。如前文所示,參考已有文獻(xiàn)我們?cè)O(shè)置配對(duì)階段的相關(guān)系數(shù) 為 90%,即在股票對(duì)預(yù)選時(shí)相關(guān)系數(shù)大于 0.9 時(shí)才能保留。參考已有文獻(xiàn)[125],我們將樣本內(nèi)外時(shí)間長(zhǎng)度分別設(shè)置為 3 個(gè)月和 1 個(gè)月,并在后續(xù)部分對(duì)該參數(shù)進(jìn)行敏感性分析。對(duì)于參數(shù)和 的設(shè)置,分別選取觸發(fā)交易的閾值為標(biāo)準(zhǔn)差的 1 倍,止損位參數(shù)為標(biāo)準(zhǔn)差的 3 倍,同樣在后續(xù)部分對(duì)這兩個(gè)參數(shù)進(jìn)行敏感性分析。參數(shù)設(shè)置見表 4.1。需要說明的是,本章設(shè)定將資金平均分配在每個(gè)股票對(duì)中,而且每期獲利的本金將
52(d): 震蕩市( 2016.7-2017.6)配對(duì)交易凈值曲線圖圖 4. 4 不同市場(chǎng)行情下配對(duì)交易凈值曲線圖綜上所述,本節(jié)從年化收益、夏普比率、最大回撤和凈值曲線圖等多方配對(duì)交易策略在全樣本區(qū)間和不同市場(chǎng)行情下的表現(xiàn)情況。研究發(fā)現(xiàn):首交易在全樣本時(shí)期的表現(xiàn)優(yōu)于選取滬深 300 指數(shù)為基準(zhǔn)的市場(chǎng)收益。其樣本區(qū)間根據(jù)市場(chǎng)行情劃分為震蕩期、牛市和熊市時(shí),與市場(chǎng)基準(zhǔn)表現(xiàn)不交易策略的表現(xiàn)沒有顯著差別。最后,樣本期內(nèi)的股票配對(duì)數(shù)與市場(chǎng)行定的關(guān)系,當(dāng)市場(chǎng)處于牛市或是熊市時(shí)更容易形成配對(duì),而且配對(duì)數(shù)的屬行業(yè)呈現(xiàn)一定關(guān)系,具體情況取決于行業(yè)的劃分。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]Fama-French五因子模型在中國(guó)股票市場(chǎng)的實(shí)證檢驗(yàn)[J]. 李志冰,楊光藝,馮永昌,景亮. 金融研究. 2017(06)
[2]ML-TEA:一套基于機(jī)器學(xué)習(xí)和技術(shù)分析的量化投資算法[J]. 李斌,林彥,唐聞軒. 系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐. 2017(05)
[3]中國(guó)證券市場(chǎng)的綠色激勵(lì):一個(gè)四因素模型[J]. 韓立巖,蔡立新,尹力博. 金融研究. 2017(01)
[4]公司盈利、投資與資產(chǎn)定價(jià):基于中國(guó)股市的實(shí)證[J]. 高春亭,周孝華. 管理工程學(xué)報(bào). 2016(04)
[5]融資融券背景下證券配對(duì)交易策略研究——基于協(xié)整和距離的兩階段方法[J]. 胡倫超,余樂安,湯鈴. 中國(guó)管理科學(xué). 2016(04)
[6]四因子資產(chǎn)定價(jià)模型在中國(guó)股市的適用性研究[J]. 歐陽志剛,李飛. 金融經(jīng)濟(jì)學(xué)研究. 2016(02)
[7]基于誤差校正的灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)股票收益率預(yù)測(cè)[J]. 于志軍,楊善林,章政,焦健. 中國(guó)管理科學(xué). 2015(12)
[8]基于協(xié)整技術(shù)配對(duì)交易策略的最優(yōu)閾值研究[J]. 歐陽紅兵,李進(jìn). 投資研究. 2015(11)
[9]融資融券交易制度對(duì)中國(guó)股市波動(dòng)率的影響——基于面板數(shù)據(jù)政策評(píng)估方法的分析[J]. 陳海強(qiáng),范云菲. 金融研究. 2015(06)
[10]多因子模型下投資者情緒對(duì)股票橫截面收益的影響研究[J]. 史永東,田淵博,馬姜瓊,鐘俊華. 投資研究. 2015(05)
本文編號(hào):2915347
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