【摘要】：領(lǐng)域知識圖譜中的領(lǐng)域?qū)嶓w和領(lǐng)域?qū)嶓w關(guān)系,可以作為領(lǐng)域知識引入眾多的應(yīng)用場景中。通過代碼生成相關(guān)技術(shù),生成領(lǐng)域應(yīng)用平臺上可以執(zhí)行的代碼,使得開發(fā)者能夠基于現(xiàn)有領(lǐng)域平臺更加快速地完成領(lǐng)域相關(guān)服務(wù)或應(yīng)用的開發(fā)。領(lǐng)域知識圖譜中的領(lǐng)域知識可以應(yīng)用于領(lǐng)域平臺上的代碼生成的過程中,但基于領(lǐng)域知識圖譜的領(lǐng)域相關(guān)代碼生成存在一些問題。第一,領(lǐng)域知識圖譜的構(gòu)建,需要更多領(lǐng)域相關(guān)的數(shù)據(jù)源;對于來自于多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù),需要進(jìn)行數(shù)據(jù)融合以解決數(shù)據(jù)的異構(gòu)性。第二,人工構(gòu)建領(lǐng)域知識圖譜的方法非常耗時,并且更新和維護(hù)都非常困難。作為構(gòu)建領(lǐng)域知識圖譜的核心工作,需要實現(xiàn)領(lǐng)域?qū)嶓w以及領(lǐng)域?qū)嶓w關(guān)系的自動抽取,從而實現(xiàn)領(lǐng)域知識圖譜的自動構(gòu)建。第三,代碼生成過程中,需求描述的文本表述方式和平臺相關(guān)轉(zhuǎn)換關(guān)系的不完整性,需要引入領(lǐng)域知識以實現(xiàn)對需求描述中領(lǐng)域術(shù)語以及業(yè)務(wù)邏輯的解析和轉(zhuǎn)換。本論文使用開放數(shù)據(jù)中的領(lǐng)域相關(guān)數(shù)據(jù),抽取領(lǐng)域?qū)嶓w和領(lǐng)域?qū)嶓w關(guān)系,構(gòu)建領(lǐng)域知識圖譜�；跇�(gòu)建的領(lǐng)域知識圖譜,實現(xiàn)領(lǐng)域目標(biāo)系統(tǒng)代碼的生成。本論文的工作主要包括如下的幾個方面:(1)提出了一種異構(gòu)開放數(shù)據(jù)的融合方法。對不同數(shù)據(jù)文檔中的數(shù)據(jù)項信息進(jìn)行融合。選取開放數(shù)據(jù)中包含領(lǐng)域?qū)嶓w的領(lǐng)域相關(guān)文檔作為數(shù)據(jù)源,基于數(shù)據(jù)項信息和數(shù)據(jù)文檔可信度的關(guān)聯(lián)性,計算數(shù)據(jù)文檔中候選領(lǐng)域?qū)嶓w的可信度評分,實現(xiàn)從領(lǐng)域相關(guān)開放數(shù)據(jù)中抽取領(lǐng)域?qū)嶓w。(2)提出了一種領(lǐng)域知識圖譜的構(gòu)建方法。本論文中使用開放數(shù)據(jù)中領(lǐng)域相關(guān)的數(shù)據(jù),通過領(lǐng)域?qū)嶓w抽取和領(lǐng)域?qū)嶓w間關(guān)系抽取,實現(xiàn)多個來源領(lǐng)域知識數(shù)據(jù)的融合。以抽取出的領(lǐng)域?qū)嶓w集合為基礎(chǔ),結(jié)合領(lǐng)域相關(guān)代碼生成過程中引入領(lǐng)域知識的應(yīng)用,抽取領(lǐng)域?qū)嶓w的屬性關(guān)系、同義關(guān)系以及領(lǐng)域?qū)嶓w間的多元關(guān)系,實現(xiàn)應(yīng)用于領(lǐng)域相關(guān)代碼生成的領(lǐng)域知識圖譜的構(gòu)建。(3)提出了一種基于領(lǐng)域知識圖譜的領(lǐng)域相關(guān)代碼生成方法。本論文中基于構(gòu)建的應(yīng)用于量化交易的領(lǐng)域知識圖譜,實現(xiàn)策略描述文本到策略邏輯模型的轉(zhuǎn)換。之后結(jié)合平臺相關(guān)的轉(zhuǎn)換對應(yīng)關(guān)系,轉(zhuǎn)化為目標(biāo)回測平臺的平臺相關(guān)策略模型。最終使用代碼模板和模板引擎實現(xiàn)生成量化交易回測平臺可以執(zhí)行的策略代碼。(4)構(gòu)建了應(yīng)用于量化交易回測系統(tǒng)的代碼生成系統(tǒng)。根據(jù)本論文中提出的方法框架,使用財務(wù)分析領(lǐng)域相關(guān)開放數(shù)據(jù),構(gòu)建了應(yīng)用于量化交易的知識圖譜。以量化交易回測平臺的代碼生成為背景,闡明了方法的有效性。本論文中使用領(lǐng)域知識圖譜作為領(lǐng)域知識引入領(lǐng)域相關(guān)代碼生成的過程中,消除了用戶的需求描述和目標(biāo)平臺代碼之間存在的障礙,降低了用戶領(lǐng)域相關(guān)應(yīng)用平臺的使用門檻。同時通過對業(yè)務(wù)邏輯更加抽象的描述取代遵循特定平臺規(guī)則的編碼,也可以方便地實現(xiàn)代碼在領(lǐng)域不同應(yīng)用平臺間的移植。
【圖文】：

分析本論文中提出的基于開放數(shù)據(jù)的領(lǐng)域相關(guān)代碼生成方法的應(yīng)用場景。投資者開發(fā)量化交易模型的一般過程如圖2-1 所示。投資者從分析師的研究報告或者根據(jù)投資分析相關(guān)理論，可以得出可能對金融產(chǎn)品價格產(chǎn)生影響的因素。例如對于根據(jù)股票一年的總派息額和當(dāng)前股價計算出的股息率來說，通常認(rèn)為具有更高股息率的公司的生產(chǎn)經(jīng)營情況更好，有更高的可能相比同行業(yè)的其他公司取得更高的收益率，即具有更高股息率的上市公司有更大的可能取得相比同行業(yè)其他上市公司的超額收益。則上市公司股票的股息率就可以作為投資者構(gòu)建量化交易模型的一個因子，一個直觀的量化交易策略即購買股息率高的上市公司的股票。當(dāng)投資者確定量化交易策略之后，需要對選定的量化交易策略中的諸如調(diào)倉頻率、參考指標(biāo)的具體范圍等進(jìn)行限定與量化，從而形成量化交易策略模型。例如對于上述提到的購買股息率高的上市公司的股票這一量化交易策略來說，我們可以限定調(diào)倉頻率是每年一次、每季度一次乃至每天根據(jù)當(dāng)時公布的分紅預(yù)案計算出的股息率對持倉的股票進(jìn)行調(diào)整；對于股息率高的定義我們可以將其定義為所有上市公司股息率從高到低排名的前 10%或者前 20%。每季度選擇當(dāng)前股息率最高的前 10%的股票就是通過對調(diào)倉頻率和參考指標(biāo)的范圍進(jìn)行限定之后，對于購買股息率高的上市公司的股票的量化交易策略構(gòu)建的一種量化交易模型。

圖 2-2 用戶使用量化交易回測平臺的流程圖Fig.2-2 Flow diagram for users to use quantitative trading backtesting platform但不同平臺對于用戶編寫的量化交易策略的代碼有不同的限定，并且不同平臺對于不同類型的量化交易策略的支持也不完全。投資者對于開發(fā)不同類型的量化交易策略，，可能需要學(xué)習(xí)多個第三方平臺策略代碼編寫的規(guī)則。而對于不具備編程能力的投資者來說，將量化交易策略模型轉(zhuǎn)化為可以在量化交易回測平臺上執(zhí)行的回測代碼存在著很大的障礙。在上述提到的投資者利用第三方平臺進(jìn)行量化交易模型開發(fā)的應(yīng)用場景中，本論文的研究是解決投資者量化交易策略到量化交易回測平臺上可以執(zhí)行的回測代碼之間的障礙，通過構(gòu)建的應(yīng)用于量化交易領(lǐng)域的知識圖譜，通過對策略中領(lǐng)域相關(guān)術(shù)語的識別，以及對策略邏輯的建模，從而實現(xiàn)策略代碼的生成。目前在各個應(yīng)用領(lǐng)域中有很多平臺，對該領(lǐng)域的相關(guān)數(shù)據(jù)或者領(lǐng)域相關(guān)的一些底層服務(wù)進(jìn)行封裝，開發(fā)者可以在平臺上通過配置或者編寫代碼調(diào)用平臺提供的數(shù)據(jù)或服務(wù)，實現(xiàn)該領(lǐng)域具體的業(yè)務(wù)邏輯提供相應(yīng)服務(wù)給最終用戶使用，這些平臺的存在簡化了開發(fā)者領(lǐng)域相關(guān)服務(wù)的開發(fā)過程。但不同的平臺提供的功能往
【學(xué)位授予單位】：上海交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TP391.1;TP311.52

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本文編號：2634826