遗传算法和灰色预测模型的研究及应用

发布时间：2017-05-18 02:12

  本文关键词：遗传算法和灰色预测模型的研究及应用，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：量化投资因其收益稳定、风险可控等特点受到广大机构投资者的青睐。量化投资涉及到量化选股、量化配对、量化择时、统计套利、资产配置等市场交易的各个环节,已经成为市场投资中非常重要的一部分。本文共分为五个章节。首先介绍了金融量化交易的背景,阐述了量化交易在我国股票市场交易中有着巨大发展的潜力。接着介绍并深入刨析三种市场交易模型-遗传算法、灰色系统、配对交易。在复杂的股票市场中,运用遗传算法可以找出对股票走势影响最大,关联度最高的因子,并根据该因子挑选出最佳股票。传统的遗传算法在解决大规模计算量问题上收敛速度过慢,甚至出现局部收敛等问题。因此要想将遗传算法很好的应用在股市选股上就需要对其进行改进。本文引入了适应度函数,使原有遗传算法的收敛速率得到了很大提高。实证分析中,股票的累计收益走势也非常不错。灰色预测GM(1,1)模型主要是针对“贫信息、小样本”的系统所提出的预测模型。根据中国国情,股市的变动幅度被限制在10%之内,要想利用灰色预测模型很好的预测股市走势就必须对其在模型构建中进行改进。本文对此进行了两点改进。第一、改进了模型的递推关系,构造了代数递推方程。第二、将紧邻公式变成了三个相邻,根据自动寻优定权公式推出了相应系数。本文又对此方法做了实证分析。接着对配对交易策略做了深入刨析。配对交易策略已成为市场中一种普遍的交易策略。以欧元和英镑两种相似的外汇走势作为配对交易对象,并通过最小二乘法及协整关系对欧元和英镑这两种外汇的内在关联做了检测。最后给出了灰色遗传算法模型的构建及实证分析。本文主要是将遗传算法和灰色系统理论相结合。先利用遗传算法选择出交易的股票,再利用灰色模型选择交易时间。实例应用充分说明了该方法是可行的。
【关键词】：量化交易 遗传算法 灰色系统理论 配对交易
【学位授予单位】：宁波大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP18;F832.51
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 引言9-10
• 1 量化投资概要10-11
• 2 遗传算法交易策略11-21
• 2.1 遗传算法概述11
• 2.1.1 遗传算法中的名词解释11
• 2.1.2 遗传算法思想11
• 2.2 遗传算法适用于股票市场的论证11-12
• 2.3 遗传算法的实现过程及改进12-15
• 2.4 遗传算法在择取最佳股票实例中的应用15-19
• 2.5 遗传算法所选股票近3年的收益图19-21
• 3 灰色预测策略21-29
• 3.1 灰色预测理论概述21
• 3.2 GM（1，1）模型21-23
• 3.3 GM(1,1)模型所存在的缺陷23
• 3.4 灰色预测GM(1，1)模型的改进23-24
• 3.4.1 初步改进方法23-24
• 3.4.2 灰色预测模型的进一步改进24
• 3.5 模型预测精度的实证对比分析24-28
• 3.5.1 预测方法24-25
• 3.5.2 结果对比与分析25-28
• 3.6 应用在股市中的累积收益28-29
• 4 配对交易实例研究29-35
• 4.1 配对交易的背景介绍29
• 4.2 配对交易的实例应用29-33
• 4.3 交易中的具体应用方法33-34
• 4.4 配对交易小结34-35
• 5 灰色遗传算法模型的构建及应用35-40
• 5.1 模型构建依据35
• 5.2 模型构建设想35
• 5.3 实证应用35-39
• 小结39-40
• 参考文献40-42
• 在学研究成果42-43
• 致谢43

【参考文献】

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1 杨华龙;刘金霞;郑斌;;灰色预测GM(1,1)模型的改进及应用[J];数学的实践与认识;2011年23期

  本文关键词：遗传算法和灰色预测模型的研究及应用，，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：374953