發(fā)布時(shí)間：2017-04-04 13:07

  本文關(guān)鍵詞：量化交易策略的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：在不斷發(fā)展的證券市場上,如何去投資已經(jīng)成為人們討論的關(guān)鍵問題,而如何從眾多品種中選出合適的品種,如何選擇恰當(dāng)?shù)臅r(shí)機(jī)進(jìn)行買賣,如何在適當(dāng)?shù)奈恢猛顺鍪袌鲆詫?shí)現(xiàn)收益最大化或者虧損最小化,如何在不同的市場行情下選擇不同的交易策略,如何從大堆歷史數(shù)據(jù)中挖掘出規(guī)律,如何去有效地組合交易品種或者交易策略。這些問題已經(jīng)成為傳統(tǒng)的主觀交易無法回答的問題,這個(gè)時(shí)候量化交易的思想開始閃現(xiàn)在眾多投資者的腦海,投資者可以借助計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)自己的想法,確實(shí)如此,就是計(jì)算機(jī)使得投資者變得更加理性,收益變得更加穩(wěn)定。本文構(gòu)建了兩個(gè)交易策略,一個(gè)是簡單地構(gòu)建了一個(gè)趨勢交易策略,然后用改進(jìn)后的遺傳算法去尋求最優(yōu)的交易策略,對最優(yōu)的交易策略進(jìn)行跟蹤得到穩(wěn)定可觀的收益和較小的回撤。另外一個(gè)交易策略是基于統(tǒng)計(jì)的方法進(jìn)行跨期套利,利用統(tǒng)計(jì)學(xué)中的GARCH模型來發(fā)現(xiàn)套利的時(shí)機(jī)。本文選取的期貨品種是股指期貨主力合約和其他合約,原因在于對股指期貨相對較熟悉,而且股指期貨相當(dāng)活躍,可以為市場帶來很大的流動(dòng)性。本文的創(chuàng)新之處在于:(1)對遺傳算法進(jìn)行了適當(dāng)?shù)母倪M(jìn),對交叉算子中的交叉概率,以及變異算子中的變異概率采取了動(dòng)態(tài)變化的思想,這樣做合情合理,因?yàn)閮?yōu)秀的個(gè)體確實(shí)應(yīng)該能有較大的概率進(jìn)入下一代,相對較差的個(gè)體應(yīng)該具有很大的變異概率,使得個(gè)體(染色體)能夠朝最優(yōu)方向進(jìn)化;(2)構(gòu)建的交易策略為完整的一個(gè)交易過程,而不是簡單地選擇幾個(gè)技術(shù)指標(biāo),從品種的選擇來看,突破了不可以做空和T+1的限制條件,采用股指期貨主力合約,而不是股票。利用技術(shù)指標(biāo)CCI和MACD進(jìn)行入場,利用K線進(jìn)行過濾,最后采用了動(dòng)態(tài)止盈和固定止損的出場方式,保證了收益的最大化和回撤的可控性;本文遺傳算法的適應(yīng)度函數(shù)由收益率和最大歷史回撤率組成的二維向量,當(dāng)對回撤率設(shè)置不同的值將會體現(xiàn)出投資者對風(fēng)險(xiǎn)的偏好程度,這樣就克服了采用單一衡量因子的弊端,但是衡量一個(gè)交易策略的優(yōu)劣的因素有很多,這也是本文下一步需要改進(jìn)的地方之一;(3)構(gòu)建套利交易策略的時(shí)候,不是利用歷史成交數(shù)據(jù)計(jì)算出套利區(qū)間,然后發(fā)現(xiàn)超出套利區(qū)間的時(shí)候進(jìn)行套利,而是利用統(tǒng)計(jì)模型來捕捉套利機(jī)會,這樣打破了傳統(tǒng)套利思想要求價(jià)差滿足正態(tài)分布的局限性。而且最后的實(shí)證結(jié)果顯示本文構(gòu)建的套利交易策略可以取得可觀的收益。
【關(guān)鍵詞】：趨勢投資策略 自適應(yīng)遺傳算法 套利 協(xié)整 GARCH模型
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：F830.9;F224
【目錄】：

• 中文摘要3-4
• 英文摘要4-8
• 1 緒論8-12
• 1.1 研究背景和意義8-9
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀9
• 1.3 論文的基本結(jié)構(gòu)和內(nèi)容9-10
• 1.4 可能的創(chuàng)新點(diǎn)10-12
• 2 量化投資概述12-17
• 2.1 量化投資的介紹以及優(yōu)勢12-13
• 2.2 量化投資的主要組成部分和關(guān)鍵13-15
• 2.3 國內(nèi)外主要的量化投資平臺15-17
• 3 主要的交易策略類型17-22
• 3.1 量化交易策略及其評估方法17
• 3.2 趨勢交易策略17-19
• 3.3 震蕩交易策略19
• 3.4 套利交易策略19-20
• 3.5 高頻交易策略20-22
• 4 遺傳算法及其改進(jìn)22-25
• 4.1 遺傳算法概述22
• 4.2 遺傳算法的改進(jìn)方法22-25
• 5 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)簡介25-27
• 5.1 協(xié)整性25
• 5.2 平穩(wěn)性檢驗(yàn)25
• 5.3 ARCH模型和GARCH模型的介紹25-27
• 6 趨勢交易策略的構(gòu)建和分析27-33
• 6.1 趨勢交易策略的設(shè)計(jì)思路27-31
• 6.1.1 數(shù)據(jù)處理27
• 6.1.2 交易頻率的編碼27
• 6.1.3 入場策略的設(shè)計(jì)和編碼27-29
• 6.1.4 多空操作的編碼29
• 6.1.5 止損操作和采用固定止損的方法29
• 6.1.6 動(dòng)態(tài)止盈方法29-30
• 6.1.7 染色體的設(shè)計(jì)30
• 6.1.8 適應(yīng)度函數(shù)的設(shè)計(jì)30-31
• 6.2 遺傳算法的主要部分31-33
• 7 套利交易策略的構(gòu)建和分析33-46
• 7.1 數(shù)據(jù)選取33-34
• 7.2 合約價(jià)格的協(xié)整檢驗(yàn)34-42
• 7.3 ARCH效應(yīng)檢驗(yàn)及修正42-43
• 7.4 建立GARCH模型43
• 7.5 跨期套利操作步驟43-44
• 7.6 實(shí)證分析44-46
• 8 全文總結(jié)和展望46-47
• 8.1 全文總結(jié)46
• 8.2 后續(xù)待研究問題46-47
• 致謝47-48
• 參考文獻(xiàn)48-51
• 附錄51-59
• A. 作者在攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文目錄51
• B. 突破類交易策略的TB程序代碼51-53
• C. 趨勢交易策略的MATLAB代碼53-59
• D. 套利交易策略的MATLAB代碼59

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：285561