本文選題：量化投資 + 動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)��； 參考：《復(fù)旦大學(xué)》2014年碩士論文

【摘要】：隨著金融學(xué)理論和計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展,基于數(shù)據(jù)和規(guī)則的量化投資策略在中國已逐漸興起,量化模型成為了預(yù)測市場和指導(dǎo)投資的有力工具。然而證券市場是一個(gè)復(fù)雜的非線性動(dòng)力系統(tǒng),利用傳統(tǒng)的時(shí)間序列預(yù)測技術(shù)存在很大的局限性,而近十幾年發(fā)展起來的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測理論在對非線性系統(tǒng)的預(yù)測和建模中展現(xiàn)出了獨(dú)有的優(yōu)勢。本文引入了基于時(shí)間序列分析的NARX動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并研究將其應(yīng)用于中國股票指數(shù)的時(shí)間序列預(yù)測,并將其同傳統(tǒng)的時(shí)間序列預(yù)測模型作比較。通過對中國股市滬深300指數(shù)數(shù)據(jù)所做的實(shí)證研究表明,動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用于預(yù)測中國股市指數(shù)序列結(jié)果的準(zhǔn)確性優(yōu)于ARIMA-GARCH模型和靜態(tài)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。在引入的NARX動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型的基礎(chǔ)上,創(chuàng)造性地將其應(yīng)用于股指序列的模式分類來判斷股價(jià)指數(shù)是否處于階段的“頂部”或“底部”,從而構(gòu)建了基于動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的量化擇時(shí)模型。實(shí)證結(jié)果表明,基于動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模式分類準(zhǔn)確性優(yōu)于多元統(tǒng)計(jì)學(xué)的判別分析模型和基于普通靜態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模式識別模型。在構(gòu)建的該量化擇時(shí)模型的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步以此模擬了基于動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的積極型投資組合。通過計(jì)算和比較一系列組合投資業(yè)績指標(biāo),結(jié)果表明各個(gè)業(yè)績衡量指標(biāo)結(jié)果均顯示基于動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的投資組合優(yōu)于市場指數(shù)組合,從而能成功將其應(yīng)用于中國證券市場的量化投資。最后,本文通過研究行為金融的市場異�，F(xiàn)象與動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有效性的相關(guān)關(guān)系,對其做統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn),給出了動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有效預(yù)測能力來源和成因的解釋。
[Abstract]:With the development of finance theory and computer technology, quantitative investment strategy based on data and rules has been rising gradually in China, and quantitative model has become a powerful tool to predict market and guide investment. However, the stock market is a complex nonlinear dynamic system, and the use of traditional time series prediction technology has great limitations. The neural network prediction theory developed in recent years has shown its unique advantages in the prediction and modeling of nonlinear systems. In this paper, the NARX dynamic neural network model based on time series analysis is introduced and applied to the time series prediction of Chinese stock index, and it is compared with the traditional time series prediction model. An empirical study on the CSI 300 index data of Chinese stock market shows that the dynamic neural network model is more accurate than the ARIMA-GARCH model and the static BP neural network model in predicting the results of the index series of the Chinese stock market. On the basis of the NARX dynamic neural network prediction model introduced, it is creatively applied to the model classification of stock index series to judge whether the stock price index is at the top or bottom of the stage. A quantitative timing model based on dynamic neural network is constructed. The empirical results show that the accuracy of pattern classification based on dynamic neural network is better than that of discriminant analysis model based on multivariate statistics and pattern recognition model based on general static neural network. On the basis of the quantitative timing model, the active portfolio based on dynamic neural network is simulated. By calculating and comparing a series of portfolio performance indicators, the results show that the portfolio based on dynamic neural network model is superior to the market index portfolio. Thus it can be successfully applied to the quantitative investment in China's securities market. Finally, by studying the correlation between the market anomaly of behavioral finance and the validity of dynamic neural network model, this paper makes a statistical test on it, and gives an explanation of the source and cause of effective prediction ability of dynamic neural network model.
【學(xué)位授予單位】：復(fù)旦大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TP183;F832.51

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本文編號：1895348