【摘 要】
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量化投资是利用数学模型和计算机程序来预测股票价格的走势,由于其自身的客观性,快速性,纪律性等优点越来越受投资者的钟爱。而且在未完全成熟的中国市场,市场信息不对称和市
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量化投资是利用数学模型和计算机程序来预测股票价格的走势,由于其自身的客观性,快速性,纪律性等优点越来越受投资者的钟爱。而且在未完全成熟的中国市场,市场信息不对称和市场失灵现象较多,同时大部分投资者的投资理念相对落后,投资水平也是参差不齐。因此,量化投资模型的研究对于国家经济宏观政策的调整和个人投资都有重要的指导意义。股票价格走势的预测问题可以作为分类回归问题来研究,而解决分类回归问题在机器学习算法领域已经有不错的解决方法。本文受启发于XGBoost算法在各种数据挖掘比赛中的大放异彩,同时在现有的量化投资选股模型的研究上,考虑到有的选股特征因子包含的信息量可能很少,但它又有部分特别关键的信息,如果直接用XGBoost算法模型,可能在做特征分裂的时候会忽略掉这些因子。并且特征因子之间是有相关性的,信息也是有重复的。考虑到上诉问题,本文加入主成分分析方法(PCA)对XGBoost算法进行改进,将PCA算法与XGBoost算法相结合构成新的P-XGBoost算法模型,新的P-XGboost模型在综合特征选股因子的主要信息的同时,也能降低特征因子维度。同时,基于P-XGBoost模型本身的算法特性,其拥有两个特别好的优点。一是在分裂特征因子选取时计算速度更快,样本之间以及特征因子之间无任何相关性,可实现并行计算,与其他模型相比,在计算速度上有很大的提升;二是在算法中加入了正则项,防止了模型出现过拟合的问题,使得模型的泛化能力更强。最后将P-XGBoost模型作为量化投资选股模型运用在股票市场中,并比较了P-XGBoost模型和改进前的XGBoost模型在股市中的表现结果,提出了P-XGBoost模型对股票价格走势预测的有效可行性。
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