【摘 要】
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指数跟踪在一些被动投资基金管理中是非常重要的技术。但是,很多时候,在建立跟踪复制指数表现的策略时,无法买入该指数所有的成分股,这样导致跟踪的效果变差。因此,如何低成
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指数跟踪在一些被动投资基金管理中是非常重要的技术。但是,很多时候,在建立跟踪复制指数表现的策略时,无法买入该指数所有的成分股,这样导致跟踪的效果变差。因此,如何低成本并有效跟踪指数的走势是指数型基金管理中的核心问题,而这两个要素又是互相排斥的,需要综合考虑。本文中,在考虑到交易成本、成分股买入最大比例以及所能买入股票个数限制的条件下,我们构建了一种以优化日均跟踪误差为目标的指数追踪模型。
我们采用了遗传算法来选择跟踪组合的股票,由于具有高效、接近全局最优等一些特性,近年来,遗传算法在很多现代金融课题中被大量的应用。
最后,我们将所提出的模型和算法对沪深市场进行了实证应用。我们用沪深300指数及其成分股于2009年全年的数据作为学习阶段的数据,通过在学习阶段的训练,分别给出了一些由少量股票构成的组合,然后计算这些组合在2010年1月4日到4月13日时间段内的表现,通过对结果的统计分析,发现该组合在测试阶段与沪深300指数走势基本相同,达到了有效跟踪指数的目的。
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