【摘 要】
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多目标进化算法是在遗传算法的基础上发展而来的,主要用来在多个目标相互约束的条件下寻求最优解。目前,最优秀的多目标进化算法有2类,分别是NSGA-Ⅱ和MOEA/D。配对交易是统
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多目标进化算法是在遗传算法的基础上发展而来的,主要用来在多个目标相互约束的条件下寻求最优解。目前,最优秀的多目标进化算法有2类,分别是NSGA-Ⅱ和MOEA/D。配对交易是统计套利的一种工具。配对交易随着近些年中国融资融券的开放,逐渐得到大众的关注。但由于中国做空机制的不完善以及监管的限制,在市场上并没有得到很普及的实证应用。配对交易根据历史交易数据,筛选出配对的股票。当股票对的价差偏离稳定关系的时候开仓,当股票对的价差恢复到稳定关系的时候,进行平仓。每一次交易都同时进行做多和做空双边操作,拥有多头和空头双边席位,是一种风险对冲过不跟随大盘的相对价值交易策略。投资组合问题中,资金的分配是一个重要的考验。本文主要聚焦于探究配对交易的风险模型,以及用多目标进化算法去求解资金分配的最优比。主要工作及创新点如下:1.本文实现了配对交易在A股市场的实证,在中国A股市场上做了反复的验证,最后从中选取了 24组数据作为实验数据。2.本文在参考马科维茨均值方差的模型的前提下,将配对交易的相关系数引入到风险模型中,设计了一个新的风险模型。3.本文引用多目标进化算法去解决资金分配的问题。利用NSGA-Ⅱ和MOEA/D算法,将配对交易的收益和风险当作两个目标,寻求Pareto解。本文对比了 NSGA-Ⅱ和MOEA/D在均值方差模型上的表现,结果显示NSGA-Ⅱ在分布性和收敛性上表现的都比MOEA/D更优秀,但MOEA/D的广泛性要更好一些。本文同时在NSGA-Ⅱ上对比了实数编码和二进制编码两种不同编码方式对模型的结果的影响,总体上显示实数编码效果更优秀一点;同时两种编码方式的效率差别比较大,二进制编码由于编码解码等原因,整体运行时间要比实数编码的长。本文给出了从如何做配对交易到如何对资金分配优化的一套完整的解决方案。
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