【摘 要】
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随着金融学与电子计算机技术的飞速发展,将电子计算机技术与金融学领域相结合成为当下的一种趋势,当这种模式可以为投资者带来有效的高额利润时,人们就会选择利用这种方式即量化的方式来构建投资组合,如量化选股,高频套利交易和量化择时等量化投资方式。量化投资实际上就是将会对股价产生影响的各类因子分类提取出来,以大量的数据为基石,通过反复调整各因子对股价影响的参数权重,通过精细化的方式合理配置投资组合达到获取超
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随着金融学与电子计算机技术的飞速发展,将电子计算机技术与金融学领域相结合成为当下的一种趋势,当这种模式可以为投资者带来有效的高额利润时,人们就会选择利用这种方式即量化的方式来构建投资组合,如量化选股,高频套利交易和量化择时等量化投资方式。量化投资实际上就是将会对股价产生影响的各类因子分类提取出来,以大量的数据为基石,通过反复调整各因子对股价影响的参数权重,通过精细化的方式合理配置投资组合达到获取超额收益的目的。神经网络算法通过不断调整网络中链接权重,不断向最优结果趋近,不断被广大量化领域投资者应用。但是神经网络模型也存在着自身的局限性,其中容易陷入局部最优解这个问题使得神经网络在实际应用中可能达不到预期的效果,造成投资失利。所以,如何改善神经网络容易陷入局部最优解,提高神将网络在量化选股中的实际效果变得非常重要。为了能使神经网络模型跳出局部最优解,使模型的选股效果在实践中得到提升,从而帮助投资者获取超额利润,本文采用将遗传算法与BP神经网络相结合的方法,通过利用遗传算法去优化调整BP神将网络模型中链接权重,构建成为GA-BP模型,使得模型在更新参数时可以有更多的选择,避免落入局部最优解。本文的样本对象选取沪深300指数成分股,以月度为频提取数据,截取2012年1月至2021年6月之间的股票数据,共选取53个相关行情指标、估值指标、风险分析、财务分析、技术指标等,接着对样本数据集进行训练集、测试集的划分,将2012年1月至2019年12月划分为样本训练集,将2020年1月至2021年6月划分为样本测试集。通过实证分析和业绩回测,得出以下结论:(1)本文通过寻找另外一种机器学习方法来对神经网络的这种缺陷进行优化,即通过遗传算法来优化调整BP神经网络的链接权重,使BP神经网络模摆脱自身的局限性,即跳出局部最优解,从而提升模型的分类效果。但是GA-BP模型表现出的业绩回测效果会产生较大的回撤,原因为在提升分类精度后,会使得选出“买入”标签的股票数量变少,使得受异常值的影响变大,在投资者应用GA-BP模型选股时推荐偏长期的策略。(2)本文通过详细的阐述GA-BP模型的构建过程,为量化投资中选股问题提供了一套有效的模型构建方法,其中包括因子筛选过程、数据预处理方式、模型参数的选择、模型搭建过程、选股策略等。(3)遗传算法作为优化效果良好的机器学习方式,与BP神经网络结合构建GA-BP模型,从而提升模型的分类效果,为机器学习算法优化方式提供了贡献。
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