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量化投资的实证研究与分析展望

摘要

本文以一个典型的机器学习量化策略入手,通过分析其中的股票、期货投资情况,对目前流行的量化投资策略进行了回顾、分析与展望。该策略依托量子金服的QuantDesk平台,参考了东方证券发布于2015年6月26日的研究报告《单因子有效性检验——多因子选股模型的基石》,选取多个有效因子,结合多品种策略(股票、期货),采用机器学习的集成算法,在2018年6~9月贸易战背景下进行了实证研究。此文同时对比了目前主流量化投资策略,并对量化投资的结果进行了分析,结果表明,机器学习投资策略效果受贸易战影响极大,需要引进舆情分析或预警系统,以便对于突发事件进行正确的处理,进一步说,人机耦合的复合策略乃至自动化人工智能,将成为量化投资未来的一个值得注意的方向。

作者

杨波 ,光学工程博士,主要研究方向为模式识别、人工智能、数据挖掘、量化投资。

参考文献 查看全部 ↓
  • 蔡立耑:《量化投资:以Python为工具》,电子工业出版社,2017。
  • 《世界最大资产管理公司公布财报 旗下资产突破6.4万亿美元》,http://www. sohu.com/a/259864116_119759。
  • 《2016年中国股市绝处逢生 明年料迎“金鸡”行情》,第一黄金网,http://www.dyhjw.com/gold/20161223-38322.html。
  • https://baike.baidu.com/item/%E6%A1%A5%E6%B0%B4%E5%9F%BA%E9%87%91/22705039?fr=aladdin,桥水基金_百度百科。
  • https://baike.baidu.com/item/%E8%B4%9D%E8%8E%B1%E5%BE%B7%E9%9B%86%E5%9B%A2/9777662?fr=aladdin,贝莱德集团_百度百科。

量化投资的实证研究与分析展望

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