【摘 要】
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量化投资因其收益稳定、风险可控等特点受到广大机构投资者的青睐。量化投资涉及到量化选股、量化配对、量化择时、统计套利、资产配置等市场交易的各个环节,已经成为市场投
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量化投资因其收益稳定、风险可控等特点受到广大机构投资者的青睐。量化投资涉及到量化选股、量化配对、量化择时、统计套利、资产配置等市场交易的各个环节,已经成为市场投资中非常重要的一部分。本文共分为五个章节。首先介绍了金融量化交易的背景,阐述了量化交易在我国股票市场交易中有着巨大发展的潜力。接着介绍并深入刨析三种市场交易模型-遗传算法、灰色系统、配对交易。在复杂的股票市场中,运用遗传算法可以找出对股票走势影响最大,关联度最高的因子,并根据该因子挑选出最佳股票。传统的遗传算法在解决大规模计算量问题上收敛速度过慢,甚至出现局部收敛等问题。因此要想将遗传算法很好的应用在股市选股上就需要对其进行改进。本文引入了适应度函数,使原有遗传算法的收敛速率得到了很大提高。实证分析中,股票的累计收益走势也非常不错。灰色预测GM(1,1)模型主要是针对“贫信息、小样本”的系统所提出的预测模型。根据中国国情,股市的变动幅度被限制在10%之内,要想利用灰色预测模型很好的预测股市走势就必须对其在模型构建中进行改进。本文对此进行了两点改进。第一、改进了模型的递推关系,构造了代数递推方程。第二、将紧邻公式变成了三个相邻,根据自动寻优定权公式推出了相应系数。本文又对此方法做了实证分析。接着对配对交易策略做了深入刨析。配对交易策略已成为市场中一种普遍的交易策略。以欧元和英镑两种相似的外汇走势作为配对交易对象,并通过最小二乘法及协整关系对欧元和英镑这两种外汇的内在关联做了检测。最后给出了灰色遗传算法模型的构建及实证分析。本文主要是将遗传算法和灰色系统理论相结合。先利用遗传算法选择出交易的股票,再利用灰色模型选择交易时间。实例应用充分说明了该方法是可行的。
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