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基于β系数优化的动态投资组合策略研究
被引量：
7
1
作者
郭范勇
潘和平
《中国管理科学》
CSSCI
CSCD
北大核心
2019年第7期1-10,共10页
本文提出一种股票动态投资组合策略,首先通过上升和下降贝塔来优选行业,然后在选择的行业中构造股票投资组合。对于股票投资组合,利用均值方差投资组合模型作为内核,通过引入参考时间窗口和持有期限窗口两个外生参数构建动态的均值-方...
本文提出一种股票动态投资组合策略,首先通过上升和下降贝塔来优选行业,然后在选择的行业中构造股票投资组合。对于股票投资组合,利用均值方差投资组合模型作为内核,通过引入参考时间窗口和持有期限窗口两个外生参数构建动态的均值-方差模型,并实证检验了模型的可行性。然后再经过多项业绩评价指标对比分析得出动态投资组合策略的收益明显优于被动投资策略,这种动态投资组合策略能够获得部分超额收益并且具有更好的可靠性。本研究为投资者提供了一种定量的投资组合管理方法,并从侧面验证了我国股市的非有效性。
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关键词
Β系数
量化投资策略
均值-方差模型
动态投资组合策略
原文传递
金融工程在量化投资策略中的应用
被引量：
2
2
作者
张秉全
《市场周刊》
2024年第13期101-104,共4页
文章主要探讨金融工程在量化投资策略中的应用。首先,介绍了金融工程在量化投资策略中的重要性和作用,然后阐述了量化投资策略的原理与技术。接着,详细分析了金融工程在量化投资策略中的应用,包括股票市场分析、金融风险管理、投资组合...
文章主要探讨金融工程在量化投资策略中的应用。首先,介绍了金融工程在量化投资策略中的重要性和作用,然后阐述了量化投资策略的原理与技术。接着,详细分析了金融工程在量化投资策略中的应用,包括股票市场分析、金融风险管理、投资组合优化、市场流动性分析和金融创新等方面。最后,总结了金融工程在量化投资策略中的贡献和未来的发展趋势。
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关键词
金融工程
量化投资策略
股票市场分析
金融风险管理
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职称材料
股市涨跌预测与量化投资策略:基于时变矩成分分析
被引量：
5
3
作者
鲁万波
黄光麟
Kris Boudt
《中国管理科学》
CSSCI
CSCD
北大核心
2020年第2期1-12,共12页
利用时变矩成分分析提取高阶矩吸收率,改进基于阈值的高阶矩因子个数选择方法,提出基于元素值的联合矩成分分析权重设定,构造了一种基于股票市场高阶矩相关结构的量化投资策略。研究表明,基于矩成分吸收率的投资策略能够对股市涨跌做出...
利用时变矩成分分析提取高阶矩吸收率,改进基于阈值的高阶矩因子个数选择方法,提出基于元素值的联合矩成分分析权重设定,构造了一种基于股票市场高阶矩相关结构的量化投资策略。研究表明,基于矩成分吸收率的投资策略能够对股市涨跌做出有效预测,对于股市的重大系统风险尤为敏感,在熊市中也有良好表现;基于单因子吸收率、累积三因子吸收率和赫芬达尔吸收率的高阶矩投资策略优于二阶矩吸收率投资策略,而三阶矩单因子吸收率投资策略最优,基于元素值权重的投资策略优于基于元素个数权重的投资策略;量化投资策略具有参数稳健性,且可通过优化高阶矩的时变结构对投资效果进行优化。
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关键词
时变矩成分分析
吸收率
高阶矩
因子结构
量化投资策略
原文传递
Stacking框架下Boosting算法融合模型量化投资策略设计及应用
4
作者
陈创练
邹湘妮
《计量经济学报》
CSSCI
CSCD
2024年第2期425-441,共17页
金融市场瞬息万变,对于量化投资策略,需要及时地调整和优化.融合模型可以根据市场变化动态调整模型的权重和组合方式,实现自适应的调整和优化.基于此,本文尝试从融合模型的角度来设计量化投资策略.本文基于LightGBM、Adaboost、XGBoost...
金融市场瞬息万变,对于量化投资策略,需要及时地调整和优化.融合模型可以根据市场变化动态调整模型的权重和组合方式,实现自适应的调整和优化.基于此,本文尝试从融合模型的角度来设计量化投资策略.本文基于LightGBM、Adaboost、XGBoost三种不同的Boosting类算法构造了三个不同的融合两层Stacking模型,通过沪深300成分股上进行选股回测实证分析来对比择优来得到最合适的基学习模型和次级模型最佳的融合效果.实证结果表明,三种不同的融合模型在股票市场的预测表现均优于单一算法模型,其中表现最为优异的是基学习器为XGBoost和LightGBM算法,AdaBoost算法作为次级学习器的融合模型.在持仓数量为20只时,平均年化收益为13.57%,夏普比率为1.23,最大回撤为0.48.此外该回测结果表明,融合模型在市场波动性较大时有更好的适应性和有效性.本研究能够为投资者提供一种新的投资思路,也对如何推动融合模型在金融实践中运用具备一定的启示意义.
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关键词
BOOSTING算法
多因子选股模型
Stacking融合方法
量化投资策略
原文传递
基于灰色关联度分析的量化投资策略研究
被引量：
2
5
作者
梁艳
李俊林
董安强
《太原科技大学学报》
2020年第4期313-317,322,共6页
基于灰色关联度分析法研究了量化投资策略问题,通过分析已有研究成果,对原灰色关联度分析法做了改进,针对股票技术指标,建立了量化指标组合,进而提出了相应的量化投资策略,并通过实证检验发现,所构建的量化投资策略是有效的,能够用于对...
基于灰色关联度分析法研究了量化投资策略问题,通过分析已有研究成果,对原灰色关联度分析法做了改进,针对股票技术指标,建立了量化指标组合,进而提出了相应的量化投资策略,并通过实证检验发现,所构建的量化投资策略是有效的,能够用于对我国上证A股市场的研究。
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关键词
量化投资
灰色关联度分析
技术指标
量化投资策略
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职称材料
题名
基于β系数优化的动态投资组合策略研究
被引量：
7
1
作者
郭范勇
潘和平
机构
上海财经大学金融学院
重庆金融学院智能金融研究中心
出处
《中国管理科学》
CSSCI
CSCD
北大核心
2019年第7期1-10,共10页
基金
国家社会科学基金资助项目(17BGL231)
文摘
本文提出一种股票动态投资组合策略,首先通过上升和下降贝塔来优选行业,然后在选择的行业中构造股票投资组合。对于股票投资组合,利用均值方差投资组合模型作为内核,通过引入参考时间窗口和持有期限窗口两个外生参数构建动态的均值-方差模型,并实证检验了模型的可行性。然后再经过多项业绩评价指标对比分析得出动态投资组合策略的收益明显优于被动投资策略,这种动态投资组合策略能够获得部分超额收益并且具有更好的可靠性。本研究为投资者提供了一种定量的投资组合管理方法,并从侧面验证了我国股市的非有效性。
关键词
Β系数
量化投资策略
均值-方差模型
动态投资组合策略
Keywords
adaptive
beta
coefficient
quantitative
investment
strategy
mean-variance
model
dynamic
portfolio
strategy
分类号
F830.9 [经济管理—金融学]
原文传递
题名
金融工程在量化投资策略中的应用
被引量：
2
2
作者
张秉全
机构
湖北经济学院财经高等研究院
出处
《市场周刊》
2024年第13期101-104,共4页
文摘
文章主要探讨金融工程在量化投资策略中的应用。首先,介绍了金融工程在量化投资策略中的重要性和作用,然后阐述了量化投资策略的原理与技术。接着,详细分析了金融工程在量化投资策略中的应用,包括股票市场分析、金融风险管理、投资组合优化、市场流动性分析和金融创新等方面。最后,总结了金融工程在量化投资策略中的贡献和未来的发展趋势。
关键词
金融工程
量化投资策略
股票市场分析
金融风险管理
Keywords
financial
engineering
quantitative
investment
strategy
stock
market
analysis
financial
risk
management
分类号
F275 [经济管理—企业管理]
下载PDF
职称材料
题名
股市涨跌预测与量化投资策略:基于时变矩成分分析
被引量：
5
3
作者
鲁万波
黄光麟
Kris Boudt
机构
西南财经大学统计学院
比利时布鲁塞尔自由大学
出处
《中国管理科学》
CSSCI
CSCD
北大核心
2020年第2期1-12,共12页
基金
国家自然科学基金资助面上项目(71771187)
国家自然科学基金国际合作交流项目(7191101155)
+2 种基金
教育部“新世纪优秀人才支持计划”项目(NCET-13-0961)
西南财经大学“光华英才”百人计划
中央高校基本科研业务费专项资金项目(JBK190602,JBK1907201850).
文摘
利用时变矩成分分析提取高阶矩吸收率,改进基于阈值的高阶矩因子个数选择方法,提出基于元素值的联合矩成分分析权重设定,构造了一种基于股票市场高阶矩相关结构的量化投资策略。研究表明,基于矩成分吸收率的投资策略能够对股市涨跌做出有效预测,对于股市的重大系统风险尤为敏感,在熊市中也有良好表现;基于单因子吸收率、累积三因子吸收率和赫芬达尔吸收率的高阶矩投资策略优于二阶矩吸收率投资策略,而三阶矩单因子吸收率投资策略最优,基于元素值权重的投资策略优于基于元素个数权重的投资策略;量化投资策略具有参数稳健性,且可通过优化高阶矩的时变结构对投资效果进行优化。
关键词
时变矩成分分析
吸收率
高阶矩
因子结构
量化投资策略
Keywords
moment
component
analysis
absorption
ratio
higher-order
moments
factor
structure
quantitative
investment
strategy
分类号
F832.51 [经济管理—金融学]
原文传递
题名
Stacking框架下Boosting算法融合模型量化投资策略设计及应用
4
作者
陈创练
邹湘妮
机构
暨南大学经济学院
暨南大学南方高等金融研究院
出处
《计量经济学报》
CSSCI
CSCD
2024年第2期425-441,共17页
基金
国家自然科学基金面上项目(72071094)。
文摘
金融市场瞬息万变,对于量化投资策略,需要及时地调整和优化.融合模型可以根据市场变化动态调整模型的权重和组合方式,实现自适应的调整和优化.基于此,本文尝试从融合模型的角度来设计量化投资策略.本文基于LightGBM、Adaboost、XGBoost三种不同的Boosting类算法构造了三个不同的融合两层Stacking模型,通过沪深300成分股上进行选股回测实证分析来对比择优来得到最合适的基学习模型和次级模型最佳的融合效果.实证结果表明,三种不同的融合模型在股票市场的预测表现均优于单一算法模型,其中表现最为优异的是基学习器为XGBoost和LightGBM算法,AdaBoost算法作为次级学习器的融合模型.在持仓数量为20只时,平均年化收益为13.57%,夏普比率为1.23,最大回撤为0.48.此外该回测结果表明,融合模型在市场波动性较大时有更好的适应性和有效性.本研究能够为投资者提供一种新的投资思路,也对如何推动融合模型在金融实践中运用具备一定的启示意义.
关键词
BOOSTING算法
多因子选股模型
Stacking融合方法
量化投资策略
Keywords
Boosting
algorithm
multi-factor
stock
selection
model
Stacking
quantitative
investment
strategy
分类号
F832.51 [经济管理—金融学]
F224
原文传递
题名
基于灰色关联度分析的量化投资策略研究
被引量：
2
5
作者
梁艳
李俊林
董安强
机构
太原科技大学应用科学学院
出处
《太原科技大学学报》
2020年第4期313-317,322,共6页
文摘
基于灰色关联度分析法研究了量化投资策略问题,通过分析已有研究成果,对原灰色关联度分析法做了改进,针对股票技术指标,建立了量化指标组合,进而提出了相应的量化投资策略,并通过实证检验发现,所构建的量化投资策略是有效的,能够用于对我国上证A股市场的研究。
关键词
量化投资
灰色关联度分析
技术指标
量化投资策略
Keywords
quantitative
investment
grey
correlation
analysis
technical
indicators
quantitative
investment
strategy
分类号
F830.91 [经济管理—金融学]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于β系数优化的动态投资组合策略研究
郭范勇
潘和平
《中国管理科学》
CSSCI
CSCD
北大核心
2019
7
原文传递
2
金融工程在量化投资策略中的应用
张秉全
《市场周刊》
2024
2
下载PDF
职称材料
3
股市涨跌预测与量化投资策略:基于时变矩成分分析
鲁万波
黄光麟
Kris Boudt
《中国管理科学》
CSSCI
CSCD
北大核心
2020
5
原文传递
4
Stacking框架下Boosting算法融合模型量化投资策略设计及应用
陈创练
邹湘妮
《计量经济学报》
CSSCI
CSCD
2024
0
原文传递
5
基于灰色关联度分析的量化投资策略研究
梁艳
李俊林
董安强
《太原科技大学学报》
2020
2
下载PDF
职称材料
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