本文關(guān)鍵詞：基于數(shù)據(jù)挖掘的量化投資系統(tǒng)的研究

  更多相關(guān)文章： 量化投資 數(shù)據(jù)挖掘 量化模型

【摘要】：量化投資概念如火如荼,伴隨著計(jì)算機(jī)的飛速發(fā)展,及大數(shù)據(jù)技術(shù)的興起,量化投資與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的結(jié)合應(yīng)用也受到越來越廣泛的關(guān)注。量化投資理論結(jié)合了數(shù)學(xué)與現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)學(xué)等方法,通過計(jì)算機(jī)技術(shù)及智能算法篩選出能帶來巨大收益的各種“大概率”事件來制定投資策略,并使用量化模型驗(yàn)證及固化這些規(guī)律和策略,準(zhǔn)確規(guī)范的執(zhí)行已固化的策略,以獲求穩(wěn)定的、可持續(xù)的且高于平均水平的超額回報(bào)率。量化投資系統(tǒng)以先進(jìn)擬合的數(shù)學(xué)模型替代人為的主觀判斷,能使投資者在過度狂熱或過度悲觀的市場情緒下做出理性的投資決策。在量化投資系統(tǒng)的建立過程中,特別是量化投資模型的建立、模擬驗(yàn)證、實(shí)盤驗(yàn)證過程中,一直需要處理大量的數(shù)據(jù),用到數(shù)據(jù)挖掘的各種技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)方法是量化投資系統(tǒng)建立產(chǎn)生的核心方法。本論文著眼于理論應(yīng)用,以鋼鐵企業(yè)參與商品期貨投資為背景,研究數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在商品期貨量化投資系統(tǒng)建立中的應(yīng)用,將數(shù)據(jù)挖掘知識體系和數(shù)據(jù)挖掘流程應(yīng)用到量化投資系統(tǒng)中。本論文以鋼鐵企業(yè)的套期保值為對象,研究黑色金屬產(chǎn)業(yè)鏈的商品期貨的量化投資系統(tǒng),特別是黑色產(chǎn)業(yè)鏈商品的統(tǒng)計(jì)套利和配對交易的量化研究。通過上述研究與應(yīng)用,建立適合鋼鐵生產(chǎn)企業(yè)的商品期貨投資的量化投資系統(tǒng),使得鋼鐵制造企業(yè)在控制風(fēng)險(xiǎn)的前提下,通過量化投資系統(tǒng)進(jìn)行投資,實(shí)現(xiàn)企業(yè)收益的最大化。本論文的應(yīng)用研究有助于幫助鋼鐵制造企業(yè)建立適合自己企業(yè)的商品期貨的量化投資系統(tǒng),助推企業(yè)量化投資課題的深入研究。使鋼鐵制造企業(yè)重新認(rèn)識和定位期貨套期保值及期貨投資的深遠(yuǎn)意義和積極作用。
【關(guān)鍵詞】：量化投資 數(shù)據(jù)挖掘 量化模型
【學(xué)位授予單位】：齊魯工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：F764.2;F724.5;TP311.13
【目錄】：

• 摘要7-8
• ABSTRACT8-9
• 第1章 緒論9-11
• 1.1 選題背景及意義9
• 1.2 本文研究內(nèi)容9-10
• 1.3 本文主要創(chuàng)新點(diǎn)10-11
• 第2章 量化投資系統(tǒng)綜述11-15
• 2.1 量化投資及量化投資模型11-13
• 2.2 量化投資模型的建立過程13-15
• 第3章 數(shù)據(jù)挖掘綜述15-21
• 3.1 數(shù)據(jù)挖掘的概念15
• 3.2 數(shù)據(jù)挖掘的實(shí)現(xiàn)機(jī)理15-16
• 3.3 數(shù)據(jù)挖掘算法16-21
• 第4章 基于數(shù)據(jù)挖掘的量化投資建模研究21-27
• 4.1 量化投資項(xiàng)目創(chuàng)建過程中的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備22-25
• 4.2 基于數(shù)據(jù)挖掘的量化投資的過程模型25
• 4.3 數(shù)據(jù)挖掘工具的選擇25-27
• 第5章 黑色金屬產(chǎn)業(yè)鏈商品期貨的投資策略的研究27-35
• 5.1 統(tǒng)計(jì)套利策略的研究27-29
• 5.1.1 統(tǒng)計(jì)套利策略的數(shù)據(jù)挖掘27-28
• 5.1.2 統(tǒng)計(jì)套利策略的驗(yàn)證28-29
• 5.2 配對交易策略的研究29-31
• 5.2.1 配對交易策略的數(shù)據(jù)挖掘30
• 5.2.2 配對交易策略的協(xié)整檢驗(yàn)30-31
• 5.3 單品種指數(shù)化投資策略的研究31-35
• 第六章 黑色金屬產(chǎn)業(yè)鏈商品期貨的量化投資系統(tǒng)的研究35-53
• 6.1 目標(biāo)項(xiàng)目的具體分析35-38
• 6.1.1 我國鋼鐵行業(yè)的現(xiàn)狀分析35-36
• 6.1.2 影響我國鋼材市場價(jià)格的因素分析36-38
• 6.2 目標(biāo)項(xiàng)目的數(shù)據(jù)需求分析38-45
• 6.2.1 數(shù)據(jù)組成分析38-39
• 6.2.2 數(shù)據(jù)質(zhì)量分析39-41
• 6.2.3 樣本數(shù)據(jù)處理分析41-45
• 6.3 目標(biāo)項(xiàng)目交易策略的研究與應(yīng)用45-53
• 6.3.1 黑色金屬商品期貨的統(tǒng)計(jì)套利45-47
• 6.3.2 黑色金屬商品期貨的配對交易47-51
• 6.3.3 目標(biāo)項(xiàng)目的應(yīng)用成果51-53
• 第7章 結(jié)論53-55
• 參考文獻(xiàn)55-59
• 致謝59

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 香麗蕓;淺談數(shù)據(jù)挖掘及其應(yīng)用[J];昌吉師專學(xué)報(bào);2001年02期

2 鄭雪燕,張杰明,岳洋;數(shù)據(jù)挖掘語言[J];計(jì)算機(jī)時(shí)代;2001年11期

3 劉明晶;數(shù)據(jù)挖掘[J];華南金融電腦;2001年04期

4 張偉;劉勇國;彭軍;廖曉峰;吳中福;;數(shù)據(jù)挖掘發(fā)展研究[J];計(jì)算機(jī)科學(xué);2001年07期

5 鐘曉;馬少平;張鈸;俞瑞釗;;數(shù)據(jù)挖掘綜述[J];模式識別與人工智能;2001年01期

6 朱建平,張潤楚;數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展及其特點(diǎn)[J];統(tǒng)計(jì)與決策;2002年07期

7 傅嵐;在數(shù)據(jù)海洋中打撈信息數(shù)據(jù)挖掘[J];科技廣場;2002年11期

8 李峻;數(shù)據(jù)挖掘,企業(yè)洞察先機(jī)的“慧眼”[J];中國計(jì)算機(jī)用戶;2002年48期

9 羅可,蔡碧野,卜勝賢,謝中科;數(shù)據(jù)挖掘及其發(fā)展研究[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2002年14期

10 ;2002數(shù)據(jù)挖掘研討班[J];計(jì)算機(jī)工程;2002年06期

中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 史東輝;蔡慶生;張春陽;;一種新的數(shù)據(jù)挖掘多策略方法研究[A];第十七屆全國數(shù)據(jù)庫學(xué)術(shù)會議論文集（研究報(bào)告篇）[C];2000年

2 張弦;;數(shù)據(jù)挖掘在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用[A];紀(jì)念中國農(nóng)業(yè)工程學(xué)會成立30周年暨中國農(nóng)業(yè)工程學(xué)會2009年學(xué)術(shù)年會（CSAE 2009）論文集[C];2009年

3 魏順平;;教育數(shù)據(jù)挖掘:現(xiàn)狀與趨勢[A];信息化、工業(yè)化融合與服務(wù)創(chuàng)新——第十三屆計(jì)算機(jī)模擬與信息技術(shù)學(xué)術(shù)會議論文集[C];2011年

4 關(guān)清平;沉培輝;;概率網(wǎng)絡(luò)在數(shù)據(jù)挖掘上的應(yīng)用[A];科技、工程與經(jīng)濟(jì)社會協(xié)調(diào)發(fā)展——中國科協(xié)第五屆青年學(xué)術(shù)年會論文集[C];2004年

5 丁瑾;;基于Web數(shù)據(jù)挖掘的綜述[A];山西省科學(xué)技術(shù)情報(bào)學(xué)會學(xué)術(shù)年會論文集[C];2004年

6 聶茹;田森平;;Web數(shù)據(jù)挖掘及其在電子商務(wù)中的應(yīng)用[A];中南六�。▍^(qū)）自動化學(xué)會第24屆學(xué)術(shù)年會會議論文集[C];2006年

7 李菊;王軍;;數(shù)據(jù)挖掘在客戶關(guān)系管理的應(yīng)用[A];計(jì)算機(jī)技術(shù)與應(yīng)用進(jìn)展·2007——全國第18屆計(jì)算機(jī)技術(shù)與應(yīng)用（CACIS）學(xué)術(shù)會議論文集[C];2007年

8 肖陽;李啟賢;;數(shù)據(jù)挖掘在中國鋼鐵行業(yè)中的應(yīng)用[A];中國計(jì)量協(xié)會冶金分會2012年會暨能源計(jì)量與節(jié)能降耗經(jīng)驗(yàn)交流會論文集[C];2012年

9 楊磊;王貴成;汪勇;張占勝;;SQL Server 2005在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用[A];2009年中國智能自動化會議論文集（第二分冊）[C];2009年

10 謝中;邱玉輝;;面向商務(wù)網(wǎng)站有效性的數(shù)據(jù)挖掘方法[A];第十八屆全國數(shù)據(jù)庫學(xué)術(shù)會議論文集（技術(shù)報(bào)告篇）[C];2001年

中國重要報(bào)紙全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 本報(bào)記者褚寧;數(shù)據(jù)挖掘如“挖金”[N];解放日報(bào);2002年

2 周蓉蓉;數(shù)據(jù)挖掘需要點(diǎn)想像力[N];計(jì)算機(jī)世界;2004年

3 □中國電信股份有限公司北京研究院 張舒博 □北京郵電大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院 牛琨;走出數(shù)據(jù)挖掘的誤區(qū)[N];人民郵電;2006年

4 《網(wǎng)絡(luò)世界》記者 王瑩;數(shù)據(jù)挖掘保險(xiǎn)業(yè)的新藍(lán)海[N];網(wǎng)絡(luò)世界;2012年

5 劉俊麗;基于地理化的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘與分析提升投資有效性[N];人民郵電;2014年

6 本報(bào)記者 連曉東;數(shù)據(jù)挖掘：金融信息化新熱點(diǎn)[N];中國電子報(bào);2002年

7 本報(bào)記者 鳳小華 朱仁康;“數(shù)字挖掘軟件”引領(lǐng)中國信息化新浪潮[N];中國電子報(bào);2003年

8 本報(bào)記者　史延廷;“成功企業(yè)數(shù)據(jù)挖掘暨數(shù)量化管理論壇”在京舉辦[N];中國旅游報(bào);2002年

9 朱小寧;數(shù)據(jù)挖掘：信息化戰(zhàn)爭的基礎(chǔ)工程[N];解放軍報(bào);2005年

10 本報(bào)記者 王小平;從“大集中”走向數(shù)據(jù)挖掘[N];金融時(shí)報(bào);2002年

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 于自強(qiáng);海量流數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)問題研究[D];山東大學(xué);2015年

2 張馨;全基因組SNP芯片應(yīng)用于CNV和L0H分析的軟件比對與數(shù)據(jù)挖掘[D];復(fù)旦大學(xué);2011年

3 彭計(jì)紅;基于數(shù)據(jù)挖掘的癡呆中醫(yī)證的研究[D];南京中醫(yī)藥大學(xué);2015年

4 李秋虹;基于MapReduce的大規(guī)模數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究[D];復(fù)旦大學(xué);2013年

5 鄔文帥;基于多目標(biāo)決策的數(shù)據(jù)挖掘方法評估與應(yīng)用[D];電子科技大學(xué);2015年

6 謝邦彥;整合數(shù)據(jù)挖掘與TRIZ理論的質(zhì)量管理方法研究[D];首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué);2010年

7 何偉全;云南高校學(xué)生意外傷害因素關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘及風(fēng)險(xiǎn)管控體系研究[D];昆明理工大學(xué);2015年

8 段功豪;基于多結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)挖掘的滑坡災(zāi)害預(yù)測模型研究[D];中國地質(zhì)大學(xué);2016年

9 白曉明;基于數(shù)據(jù)挖掘的復(fù)合材料宏—細(xì)觀力學(xué)模型研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2016年

10 藍(lán)永豪（LAM Wing Ho）;基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析當(dāng)代中醫(yī)名家痤瘡驗(yàn)方經(jīng)驗(yàn)研究[D];南京中醫(yī)藥大學(xué);2016年

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 林仁紅;基于數(shù)據(jù)挖掘的機(jī)遇識別與評價(jià)研究[D];首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué);2007年

2 張彥俊;游戲運(yùn)營中的數(shù)據(jù)挖掘[D];復(fù)旦大學(xué);2011年

3 焦亞召;基于多核函數(shù)FCM算法在數(shù)據(jù)挖掘聚類中的應(yīng)用研究[D];昆明理工大學(xué);2015年

4 王杰鋒;物聯(lián)網(wǎng)能耗數(shù)據(jù)智能分析及其應(yīng)用平臺設(shè)計(jì)[D];江南大學(xué);2015年

5 劉學(xué)建;數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用研究[D];昆明理工大學(xué);2015年

6 戴陽陽;基于數(shù)據(jù)挖掘的金融時(shí)間序列預(yù)測研究與應(yīng)用[D];江南大學(xué);2015年

7 石思優(yōu);基于主題模型的醫(yī)療數(shù)據(jù)挖掘研究[D];廣東技術(shù)師范學(xué)院;2015年

8 陳丹;移動互聯(lián)網(wǎng)信令挖掘?qū)崿F(xiàn)智慧營銷的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)應(yīng)用研究[D];華南理工大學(xué);2015年

9 陳思;基于數(shù)據(jù)挖掘的大學(xué)生客戶識別模型的研究[D];昆明理工大學(xué);2015年

10 位長帥;基于客戶數(shù)據(jù)挖掘的電信客戶關(guān)系管理研究[D];西南交通大學(xué);2015年

，

本文編號：614916