大数据分析的应用案例——投资模型的稳健性

发布时间：2017-06-26 22:09

  本文关键词：大数据分析的应用案例——投资模型的稳健性，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：交易模型的稳健性,指的是该模型的利润率曲线的波动性较小,没有大起大落。针对一个基于支持向量回归(SVR)技术的算法交易模型的稳健性问题,提出了使用若干导出指标训练统一的交易模型的策略,以及投资组合多样化的方法。首先,介绍基于支持向量回归技术的算法交易模型;然后,基于常用指标,构造了若干导出指标,用于股票价格的短期预测。这些指标,刻画了近期价格运动的典型模式、超买/超卖市场状态,以及背离市场状态。对这些指标进行了规范化,用于训练交易模型,使得模型可以泛化到不同的股票;最后,设计了投资组合多样化方法。在投资组合里,各个股票之间的相关性,有时会导致较大的投资损失;因为具有较强相关关系的股票,其价格朝相同方向变化。如果交易模型预测的价格走势不正确,引起止损操作,那么这些具有较强相关关系的股票,将引发雪崩式的止损,于是导致损失加剧。把股票根据相似性聚类到不同类别,通过从不同聚类类别中选择若干股票来构成多样化的投资组合,其中,股票的相似性,通过交易模型在不同股票上近期的利润曲线的相似度进行计算。在900只股票10年的价格大数据上进行了实验,实验结果显示,交易模型能够获得超过定期存款的超额利润率,年化利润率为8.06%。交易模型的最大回撤由13.23%降为5.32%,夏普指数由81.23%提高到88.79%,交易模型的利润率曲线波动性降低,说明交易模型的稳健性获得了提高。
【作者单位】： 中国人民大学信息学院;教育部数据工程与知识工程重点实验室(中国人民大学);
【关键词】： 算法交易 支持向量回归 稳健性 投资组合多样化 大数据
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61170013,61432006) 广东省科技厅高通量大数据实时商业智能系统产业化项目(2015B010131015)~~
【分类号】：F224;F832.51
【正文快照】： 0引言算法交易,是使用复杂的计算机程序(软件),实现交易过程的自动化。这些程序使用机器学习或者数据挖掘算法,分析大量的数据,进而决定是否进行交易,包括买进还是卖出,什么时候进行交易,以及订单的大小等。算法交易具有若干优势。包括:1)交易模型体现出很强的一致性。2)交易

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