量化投資策略是運用精準(zhǔn)的數(shù)量化方法并以實際回溯測試進(jìn)行評價的投資方法總和,隨著數(shù)學(xué)理論和實踐中金融數(shù)據(jù)在收集的規(guī)模和多樣性上都得到了進(jìn)一步的擴(kuò)展,統(tǒng)計模型與金融大數(shù)據(jù)的結(jié)合便成為了一個趨勢。在西方發(fā)達(dá)國家,量化投資的實踐運用已經(jīng)擁有了三十余年的歷程,而我國在這一領(lǐng)域卻只在近些年開始起步,因此通過量化投資策略的運用以我國近年來A股市場成熟的滬深300指數(shù)成分股作為研究標(biāo)的進(jìn)行優(yōu)化投資策略的研究顯得意義豐富。本文研究的量化投資策略使用了當(dāng)今金融數(shù)學(xué)日趨廣泛使用的機(jī)器學(xué)習(xí)的因子篩選方法。該方法中的支持向量分類機(jī)（SVC）是一種能夠最小化誤差風(fēng)險和模型泛化風(fēng)險的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,對于本研究的非海量金融數(shù)據(jù)的適用性上能夠得到更加合理的適配。在策略的評價分析中,本文認(rèn)為一個有效的量化投資策略是可以在實際的證券投資中發(fā)揮其內(nèi)在價值的。但是一個科學(xué)的方法并不能夠保證其所有條件下的正確性,故本文進(jìn)行了有效量化投資策略含義的界定并以證券市場牛熊階段進(jìn)行不同的評定,以提升研究方向的明確性和研究結(jié)果的可理解性。本文的研究運用優(yōu)礦量化平臺和米筐量化回測平臺進(jìn)行策略的編寫和最終結(jié)果的回測,研究過程主要為:首先通過收集... 

【文章來源】：貴州大學(xué)貴州省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：72 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

論文技術(shù)路線圖

貴州大學(xué) 2019 屆碩士研究生學(xué)位論文輸出只取兩個值，而多分類情狀則應(yīng)當(dāng)取多個值。用統(tǒng)計學(xué)語言進(jìn)行描述即，分類問題就是一種針對有限的樣本集通過一定的過程產(chǎn)生某一預(yù)測模型，再利用這一模型對樣本外數(shù)據(jù)的進(jìn)行分類，確定其類別的行為。其中，樣本集包含輸入變量 X 和輸出變量 Y。而最終的預(yù)測模型是通過判別函數(shù) ( )來體現(xiàn)的。因為實際情況的互異，相對應(yīng)的分類問題面臨的情狀也會不盡相仿。關(guān)于不同情形的分類，則須構(gòu)造不相同的學(xué)習(xí)機(jī)（即構(gòu)造不同形式的預(yù)測模型）。為了簡明起見，我們以預(yù)測變量空間為 2 維的的情形為例，明顯有下面兩種情況：

貴州大學(xué) 2019 屆碩士研究生學(xué)位論文輸出只取兩個值，而多分類情狀則應(yīng)當(dāng)取多個值。用統(tǒng)計學(xué)語言進(jìn)行描述即，分類問題就是一種針對有限的樣本集通過一定的過程產(chǎn)生某一預(yù)測模型，再利用這一模型對樣本外數(shù)據(jù)的進(jìn)行分類，確定其類別的行為。其中，樣本集包含輸入變量 X 和輸出變量 Y。而最終的預(yù)測模型是通過判別函數(shù) ( )來體現(xiàn)的。因為實際情況的互異，相對應(yīng)的分類問題面臨的情狀也會不盡相仿。關(guān)于不同情形的分類，則須構(gòu)造不相同的學(xué)習(xí)機(jī)（即構(gòu)造不同形式的預(yù)測模型）。為了簡明起見，我們以預(yù)測變量空間為 2 維的的情形為例，明顯有下面兩種情況：

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]多因子量化模型在投資組合中的應(yīng)用——基于LASSO與Elastic Net的比較研究[J]. 謝合亮,胡迪.  統(tǒng)計與信息論壇. 2017(10)
[2]ML-TEA:一套基于機(jī)器學(xué)習(xí)和技術(shù)分析的量化投資算法[J]. 李斌,林彥,唐聞軒.  系統(tǒng)工程理論與實踐. 2017(05)
[3]量化投資和高頻交易:風(fēng)險、挑戰(zhàn)及監(jiān)管[J]. 彭志.  南方金融. 2016(10)
[4]基于RADA指標(biāo)的投資策略研究[J]. 張令娟.  財會通訊. 2016(26)
[5]互聯(lián)網(wǎng)金融資產(chǎn)管理:業(yè)務(wù)模式與發(fā)展路徑[J]. 鄂春林.  南方金融. 2016(08)
[6]量化投資創(chuàng)新性實驗教學(xué)探索[J]. 高祥寶.  實驗室研究與探索. 2016(08)
[7]隨機(jī)森林在量化選股中的應(yīng)用研究[J]. 王淑燕,曹正鳳,陳銘芷.  運籌與管理. 2016(03)
[8]GARP數(shù)量化選股及馬爾科夫鏈擇時策略研究[J]. 劉洋,夏思雨,胡思瑞,林思亮.  金融與經(jīng)濟(jì). 2016(05)
[9]股市量化投資策略與實證檢驗[J]. 余立威,寧凌.  統(tǒng)計與決策. 2016(06)
[10]有摩擦條件下中國股票市場的弱式有效性研究[J]. 屈博,龐金峰.  金融與經(jīng)濟(jì). 2016(03)

博士論文
[1]量化投資：從行為金融到高頻交易[D]. 王帥.華東師范大學(xué) 2013

碩士論文
[1]量化交易在中國股市的應(yīng)用[D]. 王俊杰.南京大學(xué) 2013
[2]基于文本挖掘的量化投資系統(tǒng)[D]. 鄒振華.華南理工大學(xué) 2013
[3]基于遺傳算法的風(fēng)格選股模型研究[D]. 鄒運.東北財經(jīng)大學(xué) 2012
[4]指標(biāo)選股組合及股指期貨套期保值策略[D]. 秦宇斌.上海交通大學(xué) 2012
[5]基于Alpha動量的交易系統(tǒng)設(shè)計[D]. 王若舟.南京大學(xué) 2012
[6]“極小投資模型”的數(shù)理基礎(chǔ)與市場實證[D]. 張逸進(jìn).華南理工大學(xué) 2012
[7]一種基于數(shù)據(jù)挖掘的量化投資系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[D]. 朱博雅.復(fù)旦大學(xué) 2012
[8]因子選股模型在中國市場的實證研究[D]. 劉毅.復(fù)旦大學(xué) 2012
[9]基于Copula函數(shù)的技術(shù)指標(biāo)相關(guān)性研究[D]. 吳昊.華中科技大學(xué) 2011
[10]陽光私募基金運行及投資策略研究[D]. 鄒劍.西南交通大學(xué) 2011



本文編號：3038207