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基于人工智能的量化交易系統(tǒng)及港股市場的實(shí)證研究

發(fā)布時間:2020-11-20 19:08
   如何對金融市場建模并取得超額收益一直都是金融學(xué)研究的熱點(diǎn)話題。隨著近十幾年計(jì)算機(jī)性能的提高,越來越多的研究者嘗試使用人工智能技術(shù)對金融市場進(jìn)行建模預(yù)測及交易,但現(xiàn)階段大多數(shù)研究僅根據(jù)預(yù)測結(jié)果進(jìn)行交易,極少有研究提出一套從預(yù)測到風(fēng)險(xiǎn)管理的完整量化交易系統(tǒng)。為此,本文嘗試提出一種包含預(yù)測、資金分配和風(fēng)險(xiǎn)管理的新穎量化交易系統(tǒng)。該系統(tǒng)使用AdaBoost算法對金融市場進(jìn)行建模,并根據(jù)模型預(yù)測結(jié)果產(chǎn)生交易決策,然后使用一種新穎的在線學(xué)習(xí)算法對交易決策進(jìn)行加權(quán)處理得到任意資產(chǎn)任意時刻的資金分配,最后根據(jù)單個資產(chǎn)的最大回撤對資金分配進(jìn)行進(jìn)一步的處理以及判斷最終是否進(jìn)行交易。產(chǎn)生交易決策的決策層、得到資金分配的資金分配層和根據(jù)最大回撤控制風(fēng)險(xiǎn)的風(fēng)險(xiǎn)管理層三部分構(gòu)成本文的量化交易系統(tǒng)。在港股市場上抽取2010年4月15日至2014年8月3日共1062個交易日的恒生指數(shù)成份股日交易數(shù)據(jù)組成樣本集,進(jìn)行訓(xùn)練并優(yōu)化量化交易系統(tǒng)相關(guān)參數(shù),然后從恒生指數(shù)成份股中抽取中電控股、恒安國際、領(lǐng)展房產(chǎn)基金、中國人壽、中銀香港5只股票2014年8月4日至2017年10月31日的日交易數(shù)據(jù),驗(yàn)證量化交易系統(tǒng)的有效性。經(jīng)過以上實(shí)驗(yàn),并與作為基準(zhǔn)的買入并持有對比,發(fā)現(xiàn)以下幾點(diǎn)結(jié)論:(1)本文構(gòu)建量化交易系統(tǒng)運(yùn)行良好;(2)在交易費(fèi)用小于0.5%時,相比買入持有策略,收益率有大幅度提升。累積收益、夏普比率和斯特林比率均在長時間內(nèi)大幅度高于基準(zhǔn),表明了該策略在港股市場上的有效性;(3)資金分配層所使用的算法能夠提升整體投資效果。在實(shí)證中對比了不存在資金分配層的量化交易系統(tǒng),發(fā)現(xiàn)在所有情況下資金分配層的存在都能提升一定的累積收益、夏普比率和斯特林比率。(4)以上發(fā)現(xiàn)表明,本文的決策層、資金分配層和風(fēng)險(xiǎn)管理層的構(gòu)建思路以及所提出的量化交易系統(tǒng)整體框架是可行有效的,能夠?qū)σ院蟮耐顿Y實(shí)務(wù)或?qū)W術(shù)研究提供新的思路參考。
【學(xué)位單位】:華中科技大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位年份】:2019
【中圖分類】:F832.51
【部分圖文】:

決策樹,花瓣,長度,劃分點(diǎn)


圖 2-2 決策樹示例圖該節(jié)點(diǎn)沒有子節(jié)點(diǎn),故被稱為葉節(jié)點(diǎn),因?yàn)榻?jīng)過一次判斷之后才達(dá)到該點(diǎn)深度為 1;若新的樣本花瓣長度為 3cm,花瓣寬度為 1cm,該樣本將瓣長度是否小于 2.45cm,然后判斷花瓣寬度是否小于 1.5cm,最后判斷 C。決策樹算法的決策生成過程樣本集中生成整個決策樹的過程中,需要人為確定的超參數(shù)有以下兩點(diǎn)到劃分點(diǎn)的成本函數(shù)形式;(2)整個決策樹的最大深度;始訓(xùn)練時,首先要確定節(jié)點(diǎn)的劃分點(diǎn)。在本研究中使用 CART 成本函數(shù)節(jié)點(diǎn)所要劃分的特征以及劃分特征的閾值。以得到圖 2-2 中根節(jié)點(diǎn)為本函數(shù)如下:. cm, )km m t G Gm m 花瓣長度<2 45 花瓣長度>2.45cm花瓣長度<2.45cm 花瓣長度>2.45cm(2-1)

股票,成份股,恒生指數(shù)


華 中 科 技 大 學(xué) 碩 士 論 文只股票上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。本文從 50 只恒生指數(shù)成份股中選取 5 只作為交易對象,主要基于三點(diǎn):(1)于計(jì)算機(jī)性能的限制。(2)所選的 5 只股票在行業(yè)上代表性較強(qiáng),中電控股代表事業(yè)類,恒安國際代表工商類同時代表恒生指數(shù)成份股中較小市值股票,領(lǐng)展房金代表地產(chǎn)板塊的同時代表恒生指數(shù)成份股中的基金,中國人壽代表國內(nèi)在港股股票也代表金融類,中銀香港代表香港本地金融類。5 只股票基本已經(jīng)涵蓋恒生所包含公共事業(yè)、金融、地產(chǎn)和工商 4 類板塊。(3)所選取的 5 只股票在整個實(shí)期上表現(xiàn)各不相同,能夠驗(yàn)證本文的量化交易系統(tǒng)能夠應(yīng)對于不同形態(tài)的股票。

曲線,累積收益,系統(tǒng)模擬,曲線


華 中 科 技 大 學(xué) 碩 士 論 文用包括券商傭金(傳統(tǒng)券商 0.2%左右,互聯(lián)網(wǎng)券商 0.03%左右)、印花稅(0.1%)易征費(fèi)(0.0027%)、交易費(fèi)(0.005%)、交收費(fèi)(0.002%)和交易平臺使用費(fèi)(每0.5 港幣)。為盡可能貼近實(shí)務(wù)環(huán)境,本文假設(shè)交易費(fèi)用最低為 0.3%。考慮到實(shí)務(wù)中可能存在的滑點(diǎn)問題,本文假設(shè)交易費(fèi)用分別為 0.3%、0.5%、1%、1.25%和 1.5%為證明本文所提出的資金分配策略能夠提業(yè)績,在這一部分中加入了不存在資金分層的結(jié)果。在 2014 年 8 月 4 日至 2017 年 10 月 31 日的 5 只股票上測試不同交易費(fèi)用,以買入并持有策略的累積收益曲線,如下圖所示:
【參考文獻(xiàn)】

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1 陳艷;王宣承;;基于變量選擇和遺傳網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃的期貨高頻交易策略研究[J];中國管理科學(xué);2015年10期

2 馬超;梁循;;基于支持向量機(jī)的上市公司午間公告新聞自動閱讀與決策支持系統(tǒng)[J];中國管理科學(xué);2014年S1期

3 王文波;費(fèi)浦生;羿旭明;;基于EMD與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中國股票市場預(yù)測[J];系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐;2010年06期

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7 韓楊;對技術(shù)分析在中國股市的有效性研究[J];經(jīng)濟(jì)科學(xué);2001年03期



本文編號:2891858

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