检索结果-内蒙古大学图书馆

数学的实践与认识 2016年第19期46卷 82-92页

作者：高波任若恩北方工业大学理学院北京100144 北京航空航天大学经济管理学院北京100191

行业轮动策略在资产配置中具有重要的地位.应用主成分回归模型设计一种新的行业轮动策略,并且采用四因素模型评价它在市场摩擦状态的投资业绩.实证分析新兴的上海证券市场,发现主成分回归模型能够很好的预测未来的行业收益率;行业轮动... 详细信息

行业轮动策略在资产配置中具有重要的地位.应用主成分回归模型设计一种新的行业轮动策略,并且采用四因素模型评价它在市场摩擦状态的投资业绩.实证分析新兴的上海证券市场,发现主成分回归模型能够很好的预测未来的行业收益率;行业轮动策略能够获得显著为正的阿尔法收益,即使存在卖空限制和交易费用;市场趋势和行业动量效应是行业轮动策略的收益率的主要影响因素.

关键词：行业轮动策略主成分回归模型行业动量效应卖空限制交易费用

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基于动量策略和行业轮动策略在量化投资中的应用

基于动量策略和行业轮动策略在量化投资中的应用

引用

作者：高子惠东北大学

学位级别：硕士

现代科学技术和当代金融作为推动现代化经济增长的两大巨轮,缺一不可。随着经济全球化,金融市场一体化进程的飞速发展,资产证券化越来越有着影响和改变现代经济的发展模式和运行方式的趋势。而量化投资作为一种主动型投资策略,在日趋完... 详细信息

现代科学技术和当代金融作为推动现代化经济增长的两大巨轮,缺一不可。随着经济全球化,金融市场一体化进程的飞速发展,资产证券化越来越有着影响和改变现代经济的发展模式和运行方式的趋势。而量化投资作为一种主动型投资策略,在日趋完善的资本市场中追求超额回报发挥着越来越重要的作用,受到了广大学者和投资者的研究和运用。本文对量化投资中的选股策略进行了深入的研究,主要研究对象为量化选股策略中的动量策略和行业轮策略。与以往学者的研究领域不同,本文的研究领域为中国行业板块股票市场,研究目的是探究动量策略和行业轮动策略是否适用于中国行业板块股票市场,并在这两种策略的基础上进行改进,发掘新的投资策略。本文首先对中国行业板块股票市场的动量效应和反转效应进行了检测,发现我国行业板块股票市场具有中长期的动量效应和超短期的反转效应。然后对2013年1月至2016年12月间的行业板块股票数据分别使用动量策略和行业轮动策略进行了实证分析,以同期沪深300指数作为基准市场进行对比分析。实证结果表明,动量策略和行业轮动策略都能够战胜基准市场,并获得超越基准的收益,两种投资策略在我国行业板块股票市场中具有积极的投资意义。本文还在动量策略和行业轮动策略的基础上,建立了动量策略和行业轮动策略相结合的混合策略,同时考虑了组合再平衡问题。经实证分析表明,在我国行业板块股票市场中使用混合策略同样可以战胜基准市场,从而获得稳定的累计高收益。经过一系列评价指标的对比与分析,证明了混合策略是一种比动量策略和行业轮动策略更加出色的投资策略,在我国行业板块股票市场的量化投资中具有积极的应用价值和良好的发展前景。

关键词：量化投资动量策略行业轮动策略混合策略

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基于A股价量因子的行业轮动策略研究

引用

运筹与模糊学 2023年第5期13卷 5717-5729页

作者：李奥辉刘胜题上海理工大学管理学院上海

研究旨在探究基于A股市场的价量因子在行业轮动策略中的应用。通过对A股市场相关数据的全面收集和精确处理,构建基于价量因子的多因子模型,并将其嵌入行业轮动策略框架进行实证分析。研究结果清楚揭示了价量因子在捕捉A股市场行业轮动... 详细信息

研究旨在探究基于A股市场的价量因子在行业轮动策略中的应用。通过对A股市场相关数据的全面收集和精确处理,构建基于价量因子的多因子模型,并将其嵌入行业轮动策略框架进行实证分析。研究结果清楚揭示了价量因子在捕捉A股市场行业轮动方面的显著能力。经过一系列回测实验,充分验证了该策略在A股市场中取得了出色的收益表现。此外,出于对风险管理方面的考量,特提出针对性建议,旨在协助市场投资者更有效地管理风险并制定相关策略。

关键词：价量因子行业轮动策略分层回测单因子检验

来源：评论

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股市行业轮动投资策略设计 ——基于深度强化学习方法

股市行业轮动投资策略设计 ——基于深度强化学习方法

引用

作者：徐绍骞西北师范大学

学位级别：硕士

在A股市场板块的轮动特征越发明晰的当前背景下,行业轮动策略越发受到投资者的青睐。然而,目前业界的行业轮动策略多数以人工分析、经验判断的方式进行决策,往往受到主观因素、情绪波动等因素的影响,难以实现最优组合。基于深度强化学习... 详细信息

在A股市场板块的轮动特征越发明晰的当前背景下,行业轮动策略越发受到投资者的青睐。然而,目前业界的行业轮动策略多数以人工分析、经验判断的方式进行决策,往往受到主观因素、情绪波动等因素的影响,难以实现最优组合。基于深度强化学习(DRL)构建策略可以消除主观因素影响,提取出普通方法难以挖掘出的规律,并实现自适应策略调整。本文的策略基于DRL模型,并且考虑时序数据的特殊性,策略实现采用了DRL的变种DRLSTM模型,以更好地学习时序数据的长期依赖关系。策略实现基于Fin RL框架,并在交易环境类中自定义动作子空间和风控模块。由于Fin RL中没有实现LSTM网络,故通过Keras自定义实现LSTM模型部分。在策略的回测实施中,首先将数据集分为测试集、验证集、交易集,以检验模型基于不同的数据集的交易表现。然后将原始数据进行特征工程和因子选取,因子测试方法采用单因子IC测试和单因子分组测试,以测试因子对于标的收益率的相关效应和分层效益,单因子对收益率的IC系数测试中可发现A股市场存在明星的动量效应,分层测试中财务指标整体较好。接着,将最终选取的因子输入DRLSTM模型,基于自定义的LSTM网络模型进行参数调优,最终获取模型稳定后的回测结果。回测结果显示,在基准风险收益为13.87%的条件下,策略可以实现28.157%的年化超额收益、20.312%的年化波动率,风险收益水平优秀。为了进一步在回测中证明模型适用性,本文额外增加三组基于相同数据集回测的对照策略,分别为买入并持有策略、因子回归策略、随机森林策略。结果显示策略在收益性、抗风险性、稳定性三方面表现良好,抗极端风险能力存在不足。综上所述,本文策略在捕捉行业特征、获取风险收益等发面取得了良好的效果,本文的实践经验也可以为未来的行业轮动以及其他股票投资策略提供一定的借鉴意义。

关键词：行业轮动策略 DRL模型 DRLSTM模型量化投资

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国内外量化投资策略研究综述

引用

商情 2017年第19期 40-41页

作者：张正同济大学上海200092

近年来,量化投资凭借业绩稳定,市场规模和份额不断扩大,得到了越来越多投资者认可.本文主要介绍了国内外量化投资策略的研究现状.

关键词：量化投资行业轮动策略动量策略基本面策略

来源：评论

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