本文關(guān)鍵詞： 支持向量機 Alpha套利 交叉驗證 遺傳算法 粒子群算法　出處：《首都經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：隨著經(jīng)濟持續(xù)發(fā)展,國民財富積累,如何讓自身資產(chǎn)保值升值越來越為民眾重視。一方面由于國內(nèi)外經(jīng)濟的波動,金融市場規(guī)則的不完善,我國金融市場的劇烈波動時有發(fā)生,因此,Alpha策略作為一種本質(zhì)上能夠規(guī)避系統(tǒng)風(fēng)險的投資方式近年來備受投資者青睞。另一方面?zhèn)鹘y(tǒng)Alpha策略存在明顯缺陷,長期雙邊持倉風(fēng)險敞口較大,而且一旦遭遇金融市場急劇波動,作為對沖工具的股指期貨與現(xiàn)貨滬深300指數(shù)協(xié)整關(guān)系驟然減弱,這時傳統(tǒng)雙邊Alpha策略不僅不能對沖系統(tǒng)風(fēng)險,反而會加大雙邊虧損的程度�？紤]到在市場行情已知的情況下Alpha套利策略往往有較好的表現(xiàn)事實,本文研究如何通過市場行情走勢的預(yù)判斷,減少雙邊持倉的持有期,縮小風(fēng)險敞口,擴大了盈利能力,以彌補上述傳統(tǒng)Alpha策略缺陷的問題。首先是市場行情走勢預(yù)判斷研究。本文選取2006年1月1日至2015年12月31日滬深300指數(shù)的開盤價、最高價、最低價、成交額、成交量、漲跌幅和振幅七個指標,運用機器學(xué)習(xí)中的支持向量機技術(shù)對滬深300指數(shù)未來五個交易日的走勢進行預(yù)測。并且運用了交叉驗證、遺傳算法和粒子群算法方法,改進了其中的參數(shù)估計問題。在參數(shù)優(yōu)化基礎(chǔ)上,根據(jù)平均平方誤差和平方相關(guān)系數(shù)指標比較了線性核函數(shù)、多項式核函數(shù)、徑向基核函數(shù)和Sigmoid核函數(shù)等四種核函數(shù)的預(yù)測表現(xiàn)情況,發(fā)現(xiàn)交叉驗證和遺傳算法優(yōu)化參數(shù)時選擇徑向基核函數(shù)預(yù)測市場行情走勢效果較好,粒子群算法優(yōu)化參數(shù)時選擇線性核函數(shù)預(yù)測市場行情走勢效果較好。其次是,Alpha套利組合構(gòu)造方法研究。本文選取深市129只股票2006年1月1日至2010年12月31日的數(shù)據(jù),將收盤價、總市值、凈利潤、營業(yè)收入、成交量、換手率年度指標換算成收益率、市盈率、市銷率、波動率、換手率、流動性等六個因子,用面板二值選擇模型,尋找股票中超越市場指數(shù)作用顯著的因子。發(fā)現(xiàn)波動率、換手率和市盈率這三個因子作用顯著。因此本文根據(jù)這三個因子對129只股票加權(quán)打分排序,選取其中排名前30股票根據(jù)不同市場行情構(gòu)造不同Alpha套利組合。策略是,如果預(yù)判斷股票走勢上漲,則Alpha套利只持有多頭股票組合;如果下跌,則同時持有多頭股票組合和空頭股指期貨。最后是套利效果實證研究。本文分別使用了2011年1月1日至2014年6月31日和2014年7月1日至2015年12月31日的數(shù)據(jù)(前者波動不大,后者波動較大),從多個角度比較了本文方法和傳統(tǒng)方法的市場表現(xiàn),發(fā)現(xiàn)前者明顯優(yōu)于后者,且市場波動不大時用市場強度指標預(yù)判的套利效果好,反之則是支持向量機的效果好。另外,本文只考慮選取一種核函數(shù)方法,如果能夠采取集成學(xué)習(xí)方法對不同核函數(shù)預(yù)測結(jié)果加權(quán),則可能取得更好的套利效果。
[Abstract]:With the sustained development of the economy and the accumulation of national wealth, how to keep and appreciate the value of its assets has become more and more important to the public. On the one hand, due to the fluctuation of domestic and foreign economy, the financial market rules are not perfect. The violent fluctuation of our country's financial market occurs from time to time, therefore. As a kind of investment mode which can avoid system risk in essence, Alpha strategy is favored by investors in recent years. On the other hand, the traditional Alpha strategy has obvious defects. Long-term bilateral position exposure is large, and once the financial market experienced sharp fluctuations, as a hedge tool of stock index futures and spot CSI 300 index cointegration relationship suddenly weakened. At this time the traditional bilateral Alpha strategy not only can not hedge against system risk. On the contrary, it will increase the degree of bilateral losses. Considering that Alpha arbitrage strategy often has a good performance in the case of known market situation, this paper studies how to pre-judge the market trend. Reducing the holding period of bilateral positions, reducing risk exposure, and expanding profitability. In order to make up for the defects of the traditional Alpha strategy mentioned above, the first is the pre-judgment study of the market trend. This paper selects the opening of the CSI 300 Index from January 1st 2006 to December 31st 2015. Price. The highest price, the lowest price, the turnover, the trading volume, the rise and fall and the amplitude seven indicators. Using the support vector machine technology in machine learning to predict the trend of CSI 300 index in the next five trading days, and using cross-validation, genetic algorithm and particle swarm optimization method. On the basis of parameter optimization, linear kernel function and polynomial kernel function are compared according to mean square error and square correlation coefficient index. The prediction performance of four kinds of kernel functions, such as radial basis kernel function and Sigmoid kernel function, is found to be better when selecting radial basis kernel function to predict market trend when cross-validating and genetic algorithm optimizing parameters. The linear kernel function is used to predict the market trend in PSO. The second is the linear kernel function. Alpha arbitrage combination construction method. This paper selects the data of 129 stocks from January 1st 2006 to December 31st 2010, the closing price, total market value, net profit. The annual index of operating income, turnover and turnover rate is converted into six factors, such as yield, price-earnings ratio, market sales rate, volatility rate, turnover rate, liquidity and so on, and the panel binary-value selection model is used. It is found that volatility, turnover and price-earnings ratio play a significant role in the stock market. Therefore, this paper gives a weighted ranking of 129 stocks according to these three factors. Select the top 30 stocks according to different market prices to construct different Alpha arbitrage portfolio. The strategy is that if the stock advance, Alpha arbitrage only holds long stock portfolio; If it falls. The last is the empirical study of arbitrage effect. This paper uses January 1st 2011 to June 31st 2014 and July 1st 2014 to 2 respectively. Data for December 31st 2005 (. The former fluctuates little. The latter fluctuates a lot, comparing the market performance of this method and the traditional method from many angles, it is found that the former is obviously better than the latter, and when the market fluctuation is not big, the arbitrage effect of pre-judging with the market intensity index is good. On the other hand, this paper only considers the selection of a kernel function method. If the integrated learning method can be used to weight the prediction results of different kernel functions, better arbitrage effect may be obtained.
【學(xué)位授予單位】：首都經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：F832.51;F224

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本文編號：1477204