量化投資作為新興的一種投資思想和投資方式,以數據為基礎、投資策略為脈絡、以模型為核心,正以其嚴謹的客觀邏輯、精確、快速的交易方式的特點,獲取總體穩(wěn)定的收益和出色的風險控制能力贏得研究人員和市場越來越多的關注。而近年來,隨著我國經濟的快速發(fā)展,證券市場不斷壯大,股票市場也越加的繁榮。投資者不僅面臨著巨大的機遇,同時也面臨著高風險。股票市場具有的復雜、非線性的特點,使得傳統(tǒng)投資分析方法面臨不小的挑戰(zhàn)。而量化投資結合大數據形成的投資策略和方法在證券市場上優(yōu)勢也日益凸顯。本文選取自2013年07月01日至2018年07月10日的平安銀行股票數據作為研究對象,共有1228個股票交易日,選取共三十八個特征因子作為研究對象,結合數據標準化和主成分分析法,將特征因子進行降維處理,以第二天漲跌為輸出數據,進行模式識別,最終建立針對該只股票數據的時間序列支持向量機預測模型。在處理過程中,對PCA-SVM模型通過網格搜索法進行參數優(yōu)化。針對建立的模型,本文選取樣本內外數據的預測準確率、精確率、召回率和f1-score作為衡量指標,對模型進行比較。根據模型形成的投資策略進行回測,結果表明量化投資策略能獲取較市... 

【文章來源】：江西財經大學江西省

【文章頁數】：62 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

機器學習模型示意圖

SRM（StructureRiskMinimization）示意圖

二維線性可分的情況

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3501717