本文關鍵詞：基于Alpha值預測的投資模型研究

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【摘要】：近年來,量化投資技術在國內金融市場上越來越熱。量化從事者們都希望能夠通過精心選股來獲取能夠取得超額收益的股票組合。因此,本文在積極型投資組合管理理論下,結合資本資產(chǎn)定價模型(CAPM)以及金融時間序列建模方法,提出了基于股票Alpha值預測的選股模型。首先,本文根據(jù)資本資產(chǎn)定價模型(CAPM)公式,選擇滬深300成分股與滬深300指數(shù)的歷史日收益率構建回歸模型,以此來獲得每只股票的歷史超額收益率Alpha。并對每只股票的Alpha收益序列進行平穩(wěn)性與白噪聲檢驗,檢驗結果表明股票的Alpha收益序列大部分都屬于非平穩(wěn)且序列值之間具有強自相關關系的序列數(shù)據(jù)。也說明所研究股票的Alpha序列數(shù)據(jù)適合使用時間序列建模方法。其次,分別構建了單變量與多變量時間序列預測模型,并對模型預測的準確性以及穩(wěn)定性進行了外推檢測,檢測結果表明兩類模型的預測精度月平均達到89%。然后,基于Alpha0時說明股票的價值被低估的理論,將每次預測的Alpha值為正的股票篩選出來構建具有正Alpha收益的股票池。并從股票池中篩選股票構建投資組合。最后,根據(jù)所構建的投資組合設計了完整的投資交易策略。利用本文所研究的投資模型構建的投資組合策略在實證期間的年化收益為33%,最大回撤為14%;并將該組合策略與滬深300指數(shù)基準作對比,對比結果表明該組合策略在實證期間完全具備戰(zhàn)勝基準的能力。實證結果表明本文所研究的投資模型方法是有效的,具有一定的實際意義。
【學位授予單位】：華南理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：F832.51;F224

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本文編號：1206350