隨著近年來數(shù)理金融的不斷完善,以及計(jì)算機(jī)技術(shù)的逐漸成熟,股票量化投資逐步發(fā)展起來。支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)作為很好的分類技術(shù),國(guó)內(nèi)外學(xué)者將其應(yīng)用到股票選取中,做到了對(duì)股票收益率高低的分類及市場(chǎng)預(yù)測(cè),但是由于股票市場(chǎng)數(shù)據(jù)的龐大和復(fù)雜性導(dǎo)致傳統(tǒng)支持向量機(jī)分類精度不高。本文采用了序列最小化算法(Sequential Minimal Optimization,SMO)對(duì)支持向量機(jī)選股模型進(jìn)行優(yōu)化。首先選取對(duì)股票收益率影響較大的財(cái)務(wù)指標(biāo),利用這些財(cái)務(wù)指標(biāo)降維分析所得數(shù)據(jù)建立基于SMO算法改進(jìn)的支持向量機(jī)選股模型(SMOSVM),在模型構(gòu)建方面,SMO-SVM選股模型在模型訓(xùn)練和測(cè)試時(shí)期準(zhǔn)確率都高于SVM選股模型,尤其是在對(duì)于高收益股票的分類精度上有著明顯的優(yōu)勢(shì)。接著使用選股模型進(jìn)行股票投資組合的選取并將所選投資組合進(jìn)行市場(chǎng)檢驗(yàn)。經(jīng)過對(duì)投資組合的市場(chǎng)檢驗(yàn),基于SMO算法優(yōu)化的支持向量機(jī)選股模型所選股票投資組合的收益表現(xiàn)和風(fēng)險(xiǎn)方面均優(yōu)于支持向量機(jī)選股模型。緊接著將市場(chǎng)周期分為上漲期、震蕩期和下跌期,對(duì)投資組合進(jìn)行分階段的市場(chǎng)檢驗(yàn),結(jié)果顯示,在上漲期,SMO投資組合承受高系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí)有著高的風(fēng)險(xiǎn)報(bào)酬,其收益高于上證綜合指數(shù)和SVM投資模型;在震蕩期,SMO投資組合有著不錯(cuò)的穩(wěn)定性,基本維持著原有的超額收益;在下跌期通過風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)的對(duì)比得出,承受相同風(fēng)險(xiǎn)的情況下,SMO有著更高的期望收益。本文對(duì)支持向量機(jī)進(jìn)行算法優(yōu)化可以使其更好的應(yīng)用在量化金融領(lǐng)域,同時(shí)也為今后支持向量機(jī)的應(yīng)用研究提供了新的思路。
【學(xué)位單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：F832.51;F224
【部分圖文】：

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【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2888297