基于神經網絡技術的行業(yè)配對量化投資策略研究.pdf

1、摘要隨著中國經濟的不斷發(fā)展，中國金融市場在社會經濟領域中所起到的資源配置作用越加凸顯，在全球化市場的不斷完善、金融創(chuàng)新層出不窮的大背景下，金融市場的穩(wěn)定運作，己成為支持我國經濟持續(xù)向前穩(wěn)步發(fā)展的重要因素，與我國未來的發(fā)展前景具有密不可分的聯系。在我國股票市場發(fā)展的二十多年歷史中，行業(yè)間的輪動現象始終是投資者關注的熱點。如果能夠把握市場中行業(yè)間不斷此消彼長的節(jié)奏，從行業(yè)配對交易策略入手，準確預測相對表現強勢的行業(yè)，不僅能在一定程度上揭示股

2、票市場的運行規(guī)律，更能在實踐中對投資起到良好的指導作用。神經網絡技術，因其具有的非線性映射、對于樣本的自適應能力等優(yōu)點，一經面世就受到了學術界很大程度的關注，隨著其在模式識別、智能控制等工程領域所取得的一系列成功，人們逐漸發(fā)現，神經網絡擅于揭示數據間復雜的非線性映射關系的特性，為揭開金融市場中變量間的相互關系提供了有效的途徑。本文首先通過市場中，不同行業(yè)的市盈率序列的平穩(wěn)性與協整性出發(fā)，指出市盈率序列的差值往往具有更強的“均值回復特性”

3、，從而表現出不同行業(yè)間的相對估值通常比行業(yè)本身的絕對估值具有更強穩(wěn)定性。進而通過引入BP神經網絡技術，結合本文的預測對象，對BP網絡的輸入變量，網絡結構，初始權值、訓練方法等多個方面進行了優(yōu)化。最后以金融服務行業(yè)與醫(yī)藥生物行業(yè)為例，采用滾動預測法，對2011.1.42012.2.29間的行業(yè)間相對強弱關系進行了預測。仿真的結果表明，基于BP網絡對于行業(yè)間相對強弱關系的預測是切實可行的，并且對實際投資也具有很強的指導意義。關鍵詞：量化投資

4、，行業(yè)配對，BP神經網絡，協整性檢驗1目錄艘1Abstract21.緒論41.1選題背景41.2數理金融與量化投資在國內外發(fā)展歷史與現狀51.3本文的研宄目的101.4本文框架112.市盈率序列協整性與行業(yè)配對交易策略122.1行業(yè)輪動現象與行業(yè)配對交易策略122.2市盈率序列的平穩(wěn)性與協整性檢驗132.3本章小結183.神經網絡模型的構建193.1神經網絡模型的發(fā)展歷史與特性193.2BP神經網絡213.3本章小結294.基于神經元網