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基于聚类选股的上证50指数跟踪遗传算法优化模型研究.pdf
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IT计算机
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基于聚类选股的上证50指数跟踪遗传算法优化模型研究.pdf
硕士学位论文
摘 要
中国的证券市场经过二十多年的发展,已经从一棵幼苗发展成了
一棵枝繁叶茂的参天大树,市场指数体系的建立也已基本完善,建成
了上证综合指数、深证综合指数、沪深 300 指数、上证 180 指数、上
证 50 指数、中证 100 指数等等,基于这些指数的 ETF 和其它投资产
品也在不断地出现。截止到 2012 年,指数类产品管理资金经过将近
10 年的发展,其规模已经超过 4000 亿元,产品形式覆盖分级基金、
ETF、LOF 和开放式指数基金,指数化投资理念已经深入人心。而股
指期货的推出也将推动指数化投资进入一个全新的发展阶段。
随着我国资本市场的不断发展和证券指数体系的日趋成熟,指数
基金等各种指数化投资产品不断的出现,指数跟踪作为指数化投资产
品的基本技术也得到许多投资界人士和理论界学者的重视。指数跟踪
是根据某种方法构建一个股票投资组合,使其表现尽可能与目标指数
接近。它可以运用于指数基金、股指期货与标的指数之间的交易等方
面,对股票价值投资和分散化投资有着重要的意义,有利于促进我国
资本市场健康有序地发展。
I
硕士学位论文
截止到 2012 年 10 月,跟踪相同标的指数的 A 股指数基金跟踪误
差分化十分显著,因此指数跟踪技术仍然有着巨大的改善空间,对于
指数跟踪的研究仍具有相当的必要性。本文在结合现代投资组合理论
和有效市场理论等理论的基础上,运用统计学、遗传生物学和金融学
相关知识对指数跟踪的跟踪效果进行研究,意在发展和改进优化指数
跟踪的方法。
本文主要分为五部分,第一部分为导论,第二部分为指数跟踪的
参数选择;第三部分是本文指数跟踪优化的模型设计,第四部分利用
实际数据对本文的优化模型进行实证分析,最后部分则是结论。
第一部分导论主要介绍本文的选题背景、研究意义、研究的重难
点和本文的创新之处。在导论部分,本文还对指数跟踪的国内外研究
成果进行了归纳和总结,根据前人研究成果的特点和不足之处,本文
提出了相应的研究思路和改进方向。
第二部分为指数跟踪的参数选择,主要为本文的指数跟踪优化模
型确定相应的参数。这一部分根据指数跟踪定义和特点,本文确定了
指数跟踪优化模型的度量方法、影响因素和目标指数的选择。
II
硕士学位论文
第三部分为本文的核心部分,设计了基于聚类选择的指数跟踪遗
传算法优化模型。根据前人对指数跟踪优化模型的研究成果,本文发
现指数跟踪主要采用传统的优化算法,部分复制的成分股选择采取市
值最大化排序或随机抽样,跟踪误差的度量则主要采用收益率序列。
正是如此,本文针对这些特点对优化模型加以改进。首先在优化算法
方面引入生物遗传学的遗传算法,得到最优解的概率要大于传统的点
到点的优化算法;其次在成分股选择方面采用聚类选股的方法。前人
在构建跟踪投资组合的成分股时,缺乏对目标指数原始数据信息的进
一步利用,本文采用聚类选股方法弥补这一缺陷,有效地利用了目标
指数的原始数据信息;最后本文综合价格时间序列和收益率时间序列
这两方面的信息,降低日均收益率的波动,提高跟踪组合与目标指数
的相关系数,降低数学模型的跟踪误差。据此,本文设计得到相应的
指数跟踪遗传算法优化模型。
第四部分为实证分析部分,主要利用上证 50 指数数据对第三部分
设计的指数指跟踪遗传算法优化模型进行实证检验。首先本文利用聚
类分析得到相应股票簇,挑选出部分复制的投资组合的成分股;其次
本文根据传统算法和遗传算法设计不同的优化方案,得到相应的优化
II
基于聚类选股的上证50指数跟踪遗传算法优化模型研究 来自淘豆网www.taodocs.com转载请标明出处.
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莫欺少年穷
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:
1.55 MB
时间
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2021-09-28
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