傳統(tǒng)多因子選股模型構(gòu)建多采用打分法或者線性回歸,很難挖掘一些復(fù)雜的非線性關(guān)系。對于挖掘變量間的非線性關(guān)系的方法,一種直觀的方法是采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行構(gòu)建模型,故構(gòu)建一個基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型來挖掘潛在的非線性關(guān)系是本文的研究方向。但是在這個過程中,構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型會面臨梯度消失問題和無法規(guī)避金融市場潛在系統(tǒng)風(fēng)險問題,這將最終導(dǎo)致神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)期效果不太理想。針對上述問題,本文主要研究如何將傳統(tǒng)多因子模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法結(jié)合,構(gòu)建基于RNN-ACT算法的多因子選股模型來挖掘潛在的非線性關(guān)系。通過提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜度來解決梯度消失問題,同時針對模型存在的潛在系統(tǒng)風(fēng)險問題,創(chuàng)新性的提出相對奇異點概念,基于相對奇異點有意義片段檢測進(jìn)行倉位管理與風(fēng)險控制,優(yōu)化與拓展RNN-ACT多因子選股模型。本文構(gòu)建的模型能較好解決了梯度消失問題,且在金融市場的模擬環(huán)境下累計收益率超出基準(zhǔn)（滬深300指數(shù)）的業(yè)績表現(xiàn)。通過與傳統(tǒng)多因子模型、LSTM模型以及離線學(xué)習(xí)模型的對比,發(fā)現(xiàn)超額累計收益率走勢相差大,證明本文模型通過在線學(xué)習(xí)可以較好地對股票收益率進(jìn)行預(yù)測,且能夠不斷適應(yīng)市場環(huán)境的變化。且在規(guī)避潛在系統(tǒng)風(fēng)險的問題上,... 

【文章來源】：昆明理工大學(xué)云南省

【文章頁數(shù)】：71 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 目的及意義
    1.2 研究現(xiàn)狀綜述
    1.3 研究思路和行文框架
        1.3.1 研究思路
        1.3.2 論文結(jié)構(gòu)
第二章 相關(guān)理論概述
    2.1 金融時間序列
    2.2 多因子選股模型
        2.2.1 回歸法
        2.2.2 打分法
        2.2.3 分類法
    2.3 RNN遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    2.4 本章小結(jié)
第三章 RNN-ACT模型與奇異點的有意義片段檢測
    3.1 RNN-ACT模型
        3.1.1 RNN-ACT結(jié)構(gòu)
        3.1.2 RNN-ACT算法
        3.1.3 RNN-ACT模型優(yōu)點
    3.2 奇異點的有意義片段檢測
        3.2.1 奇異點的定義
        3.2.2 相對奇異點的定義
        3.2.3 奇異點的有意義片段檢測的意義
        3.2.4 短期趨勢的定義與檢測
        3.2.5 反轉(zhuǎn)形態(tài)定義與檢測
        3.2.6 奇異點有意義片段檢測
    3.3 本章小結(jié)
第四章 多因子模型構(gòu)建與實證分析
    4.1 理論模型構(gòu)建
    4.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理與因子篩選
        4.2.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
        4.2.2 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
        4.2.3 候選因子的選取
        4.2.4 數(shù)據(jù)預(yù)處理
        4.2.5 因子有效性檢驗及篩選
    4.3 模型參數(shù)設(shè)置
    4.4 模型結(jié)果分析
        4.4.1 學(xué)習(xí)性能
        4.4.2 收益對比
        4.4.3 不同分位數(shù)比較
        4.4.4 離線學(xué)習(xí)模型的對比分析
    4.5 模型參數(shù)優(yōu)化
        4.5.1 RNN-ACT參數(shù)優(yōu)化
        4.5.2 訓(xùn)練窗口參數(shù)優(yōu)化
    4.6 模型的拓展與優(yōu)化
        4.6.1 基于奇異點模型的倉位管理
        4.6.2 奇異點模型有效性檢驗
    4.7 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 研究總結(jié)
    5.2 論文工作
    5.3 未來展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄 攻讀碩士期間的研究成果
附錄1 候選因子列表
附錄2 因子IC絕對值大于2%的因子列表
附錄3 因子t檢驗結(jié)果
附錄4 最終因子篩選結(jié)果


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文本分類研究[J]. 黃磊,杜昌順.  北京化工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2017(01)
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博士論文
[1]基于支持向量機(jī)的選時和選股研究[D]. 汪東.上海交通大學(xué) 2007

碩士論文
[1]基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的股票選擇分析[D]. 黃悅.北京外國語大學(xué) 2017
[2]基于主成分分析和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的綜合選股實證研究[D]. 蘭強(qiáng)太.暨南大學(xué) 2017
[3]基于SVM算法的多因子選股模型實證研究[D]. 周漸.浙江工商大學(xué) 2017
[4]基于機(jī)器學(xué)習(xí)的量化選股研究[D]. 胡謙.山東大學(xué) 2016
[5]支持向量分類機(jī)（SVC）在量化選股中的應(yīng)用[D]. 張偉.山東大學(xué) 2014
[6]基于遺傳算法的風(fēng)格選股模型研究[D]. 鄒運(yùn).東北財經(jīng)大學(xué) 2012
[7]基于滑動平均算法對金融時間序列的研究[D]. 周游.昆明理工大學(xué) 2012
[8]經(jīng)濟(jì)時間序列的趨勢分析和實證研究[D]. 趙爽.首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué) 2012
[9]因子選股模型在中國市場的實證研究[D]. 劉毅.復(fù)旦大學(xué) 2012



本文編號：3150165