【摘 要】
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随着我国证券市场的不断发展,越来越多的机构投资者和普通投资者涌入市场。面对纷繁复杂的各类投资产品,如何选择优秀的产品便是一个重要的议题。专业投资者十分青睐的两大分
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随着我国证券市场的不断发展,越来越多的机构投资者和普通投资者涌入市场。面对纷繁复杂的各类投资产品,如何选择优秀的产品便是一个重要的议题。专业投资者十分青睐的两大分析方法是基本面分析与技术分析。如今计算机技术的飞速发展又推动了量化投资领域的不断进步。越来越多的投资者开始通过对大量数据的挖掘,建立系统的量化模型进而辅助选股。量化投资的巨大优势日益明朗。在这篇文章中我们采用主成分分析和支持向量机相结合的复合算法构建量化模型。在实证研究中,首先通过主成分分析法具有的良好降维能力对19个股票指标进行特征提取,再将提取的结果作为支持向量机的输入集进行支持向量机选股模型的构建,并在测试集上进行测试以考察模型的泛化能力。在进行SVM模型参数寻优过程中,实证研究采用了遗传算法与交叉验证方法相结合的方式。最后构建了单一的SVM分类器模型作为对比模型,结果表明,构建的PCA-SVM模型的分类准确率高达86.85%,远高于单一SVM模型。实证研究选取了分类为优质股的5%的股票等权重构建投资组合,并从投资收益率角度与沪深300指数(基准)进行比较,进而发现所选的股票有较好的盈利能力。
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