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基于Copula函數(shù)的技術(shù)指標(biāo)相關(guān)性研究

發(fā)布時間:2020-09-12 08:10
   量化投資就是在進(jìn)行投資決策時,采用數(shù)理或者量化的方法。量化投資在國外市場經(jīng)過30多年的發(fā)展,已經(jīng)得到了許多投資者的認(rèn)可和青睞。技術(shù)指標(biāo)作為一種股票投資工具已經(jīng)有數(shù)十年的發(fā)展,并且也一直深受一部分投資者的喜愛。隨著有效市場理論的提出,關(guān)于技術(shù)分析能否戰(zhàn)勝市場也一直爭論不休。 本文采用2007年1月1日至2010年12月31日中國上證綜指的日交易數(shù)據(jù),通過描述性統(tǒng)計的方法,找出單個技術(shù)指標(biāo)真買點(diǎn)、真賣點(diǎn)出現(xiàn)規(guī)律以及時間窗口變化對真買、賣點(diǎn)的影響,總結(jié)出可以通過參數(shù)優(yōu)化的方法提高真買賣信號出現(xiàn)概率,并進(jìn)而提高單個指標(biāo)的投資收益水平,并提出時間窗口優(yōu)化對于技術(shù)指標(biāo)的重要性。然后研究不同指標(biāo)兩兩組合真買點(diǎn)、真賣點(diǎn)出現(xiàn)的時間間隔,發(fā)現(xiàn)指標(biāo)間真信號出現(xiàn)次數(shù)越多的指標(biāo)組合。Sklar(1959)提出可以將一個聯(lián)合分布分解為k個邊緣分布和一個Copula函數(shù),這個Copula函數(shù)就描述了變量間的相關(guān)性。文中認(rèn)為通過Copula函數(shù)計算的指標(biāo)間歷史序列非線性相關(guān)性越高,買賣真信號的識別概率越大;谶@種想法,構(gòu)建以Copula函數(shù)為基礎(chǔ)的投資策略,利用A股市場所有股票的日交易數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計檢驗。文章最后通過前文提出的投資策略,分析了中國A股市場的行業(yè)輪動現(xiàn)象。 本文的主要工作:通過對技術(shù)指標(biāo)買、賣點(diǎn)的統(tǒng)計研究,發(fā)現(xiàn)了指標(biāo)真買點(diǎn)、真賣點(diǎn)與歷史收益序列的相關(guān)性存在正相關(guān);通過統(tǒng)計不同參數(shù)設(shè)置下指標(biāo)真假信號,提出指標(biāo)參數(shù)優(yōu)化的必要性與具體方法,并且對于該方法進(jìn)行了檢驗;將Copula函數(shù)運(yùn)用于描述指標(biāo)序列的相關(guān)性分析,并且將其運(yùn)用到選股策略中,拓寬了Copula技術(shù)的運(yùn)用范圍;將投資策略運(yùn)用于行業(yè)配置的研究中,對于中國的行業(yè)輪動現(xiàn)象進(jìn)行了初步的分析。
【學(xué)位單位】:華中科技大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位年份】:2011
【中圖分類】:F275;F832.51;F224;F832.48
【部分圖文】:

占比,描述性統(tǒng)計,情況,技術(shù)指標(biāo)


圖 3-1 時滯為 0 日和 1 日時真買點(diǎn)、真賣點(diǎn)占比情況圖 3-2 時滯為 2 日和 3 日時真買點(diǎn)、真賣點(diǎn)占比情況.2 技術(shù)指標(biāo)間真信號時間間隔的描述性統(tǒng)計

占比,情況


圖3-2時滯為2日和3日時真買點(diǎn)、真賣點(diǎn)占比情況

構(gòu)成圖,數(shù)據(jù)匯總,相關(guān)性,非線性相關(guān)


構(gòu)成圖 3-1 和圖 3-2。表 3-13 DMI 與其他各指標(biāo)真信號的非線性相關(guān)性ARBR CR PSY MACD TRIX WR KDJ 相關(guān)性 -0.1272 0.1593 0.4474 0.0586 0.2869 0.4814 0.5347 相關(guān)性 0.5715 0.6565 0.6481 0.5828 0.7013 0.5746 0.6335

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號:2817393

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