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基于Logistic回歸的量化選股實(shí)證研究

發(fā)布時(shí)間:2021-11-21 00:04
  量化交易是目前主流的投資方式。在眾多選股模型中,多因子選股模型無疑為最受歡迎的。多因子選股模型通過選取有效因子,通過打分法或者回歸法選取優(yōu)質(zhì)股票以構(gòu)建投資組合。目前國內(nèi)外券商等機(jī)構(gòu)對多因子選股模型的研究基本是以打分法為主。但是打分法受主觀因素影響較大。本文試圖通過回歸法來選取優(yōu)質(zhì)股票構(gòu)建股票池A。在此基礎(chǔ)上,利用Logistic模型對多因子選股模型進(jìn)行優(yōu)化改進(jìn)。Logistic模型是廣義線性模型的一種,廣泛應(yīng)用與醫(yī)學(xué)、信用評級等領(lǐng)域。通過實(shí)證分析,證明Logistic模型是一種理想的預(yù)測模型。在之前回歸法多因子選股模型的基礎(chǔ)上,利用Logistic模型對滬深300指數(shù)成分股進(jìn)行預(yù)測,篩選出能跑贏基準(zhǔn)的股票,組成股票池B,與股票池A比較,挑選符合兩個(gè)模型的的股票賦予相同權(quán)重挑選前二十股票構(gòu)建新的投資組合。實(shí)證結(jié)果證明利用Logistic模型改進(jìn)的多因子選股模型獲得了較好的超額收益。本文的研究意義有兩方面,一方面通過改進(jìn)的多因子選股模型在股市中找出優(yōu)質(zhì)股票構(gòu)建投資組合,以獲得較為穩(wěn)定的收益。另一方面是利用Logisitc模型對多因子選股模型進(jìn)行改進(jìn),并實(shí)現(xiàn)了較好的效果,從而給后續(xù)研究人員起... 

【文章來源】:山東大學(xué)山東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】:51 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
第一章 引言
    1.1 研究背景
    1.2 研究的目的和意義
    1.3 國內(nèi)外文獻(xiàn)研究綜述
        1.3.1 國外文獻(xiàn)研究
        1.3.2 國內(nèi)文獻(xiàn)研究
    1.4 研究內(nèi)容與研究方法
    1.5 論文結(jié)構(gòu)
第二章 相關(guān)知識的介紹
    2.1 量化選股優(yōu)勢
    2.2 量化選股理論知識
    2.3 本章小結(jié)
第三章 多因子選股模型及Logistic模型
    3.1 多因子選股
    3.2 回歸法
        3.2.1 回歸法的介紹
        3.2.2 回歸法的優(yōu)勢
    3.3 Logistic模型
        3.3.1 模型介紹
        3.3.2 模型理論
    3.4 本章小結(jié)
第四章 基于Logistic回歸的多因子選股模型構(gòu)建
    4.1 候選因子
    4.2 數(shù)據(jù)處理
        4.2.1 選取數(shù)據(jù)
        4.2.2 剔除異常數(shù)據(jù)
    4.3 因子有效性檢驗(yàn)
        4.3.1 單因子有效性檢驗(yàn)
        4.3.2 冗余因子的剔除
    4.4 多因子選股模型的構(gòu)建
        4.4.1 逐步模型建立
    4.5 Logistic選股模型建立
        4.5.1 模型的建立
        4.5.2 變量的確定
        4.5.3 基于Logistic回歸的多因子選股模型選股步驟
    4.6 模型有效性檢驗(yàn)
        4.6.1 股票權(quán)重
        4.6.2 模型滾動(dòng)檢驗(yàn)
    4.7 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
學(xué)位論文評閱及答辯情況表


【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]從有效市場假設(shè)到行為金融理論[J]. 宋軍,吳沖鋒.  世界經(jīng)濟(jì). 2001(10)

碩士論文
[1]因子選股模型在中國市場的實(shí)證研究[D]. 劉毅.復(fù)旦大學(xué) 2012
[2]基于B-S模型股票期權(quán)定價(jià)理論的應(yīng)用研究[D]. 黃梅.上海交通大學(xué) 2011
[3]多因子定價(jià)模型理論及在中國股票市場的檢驗(yàn)[D]. 王小龍.武漢大學(xué) 2005



本文編號:3508353

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