基于创业板的多因子量化选股策略分析

创业板自上市以来,由于其收益大、可变性高的特点,一直备受各大投资方的关注,而创业板中孵化科技型以及成长型企业的存在让其更加具有吸引力。以创业板为例,利用多因子模型选取所需要的研究因子,之后利用Logisi模型对股票进行选择得到需要进行组合的股票。紧接着利用股票有效前沿性对所选择股票的各种投资组合进行检验分析得到最优投资组合。最后利用夏普指数对其进行最后的验证,得到了该投资组合具有较高适配性的结果。     

CWAA算子在选股决策中的应用

把CWAA算子引入到选股中,提出了一种基于CWAA算子的选股方法。此方法综合了算子集结的简易性与投资者的主观偏好,简单易用,适合于多个股票投资者进行群决策。最后以算例说明方法的可行性与可操作性。     

中国股票市场多因素定价模型研究与实证分析

本文以APT理论为基本架构,提出影响股票收益率的包括成长因子、价值因子、盈利因子、动量因子、风险因子、规模因子的多因素定价模型,并对中国股票市场进行实证分析,得出结论以流通市值、净市值比、换手率、动量、价格波动率、主营业务收入增长率、主营业务利润率、主营业务毛利率、净资产收益、流通股比例、市盈率以及每股公积金比股价为代表的风险因子能够很好的解释股票的超额收益。     

加入惩罚因子的电商平台协同过滤推荐算法

为提高推荐算法挖掘数据长尾信息的能力,降低推荐结果流行度,使推荐结果更多样,在传统协同过滤推荐算法基础上,分别将热门项目与活跃用户的惩罚因子引入相似性计算中,依据准确度、覆盖率、流行度等评价标准,在上海某电商平台销售数据集上进行比较,并通过多组实验验证不同参数对推荐算法的影响。结果显示,加入惩罚因子后基于用户的协同过滤推荐算法在N值取10、K值取3时,流行度为3.97,比传统方法降低了7.31%;加入惩罚因子后基于项目的协同过滤推荐算法在N值取10、K值取3时,准确率为7.65%,比传统方法提高了5.25%。由此证明加入惩罚因子的协同过滤推荐算法在保持算法准确率的同时,可在一定程度上降低推荐结果流行度。     

多重共线性的因子判别法

在多无线性回归经济计量模型中,对解释变量的多重共线性的检验目前主要是应用回归分析的方法加以处理,本文则应用因子分析法,通过分析论证解释变量的相关性与公共因子之间的内在联系,给出了检验多重共线性的一种非回归处理法——因子向量均衡载荷判别法。     

WAA算子在股票分析中的应用

把WAA算子引入到选股中,并提出了一种基于WAA算子的选股方法。此方法综合了算子集结的简易性与投资者的主观偏好,简单易用,适合于单个股票投资者使用。最后以算例说明方法的可行性与可操作性。     

织金县地形因子对人口分布影响的定量分析

利用织金县地形图数字化生成等高线矢量图层,建立数字高程模型DEM,并在此基础上利用DEM提取坡度SLOPE和坡向ASPECT,与居民地分布图进行叠加分析.结果表明,海拔因子、坡度因子、坡向因子对人口分布的影响显著.     

基于用户属性偏好与时间因子的服装推荐研究

针对服装推荐方法推荐精度不高、覆盖率低,不能充分挖掘用户潜在兴趣的问题,提出一种基于用户图像内容属性偏好与时间因子的服装推荐（UIACF）算法。通过构建深度卷积神经网络,提取服装图像中的服装属性,并据此形成用户属性向量,将基于用户属性偏好的相似度与基于时间因子的用户兴趣偏好相似度融合,构建用户偏好模型。将其与基于用户的协同过滤（UCF）算法、基于项目的协同过滤（ICF）算法及基于项目偏好的协同过滤（UCSVD）算法进行比较,结果显示,UIACF 算法准确率提高 14%。该算法为基于用户的服装协同过滤个性化推荐提供了一种新思路,用户潜在兴趣挖掘效率更高。     

主要气象因子对兰州市大气质量影响力的分析

建立基于投入产出方法的数学模型进行模拟和分析,具体方法是以风速、温差、相对湿度、非固定污染源排放量、某个时间段固定污染物的排放量作为投入因子,在兰州市的大气系统中,污染物和气象因子间相互作用,共同产生了空气污染指数(API).利用2011年4月21日²011年7月10日的观测数据,建立了空气污染指数与各投入因子间依存关系的数学模型,经过方差分析和数据拟合分析,证明所建立的模拟模型,研究主要气象因子对兰州市大气质量的影响力,具有较高的精度和可信度.     

新疆粮食产量主要影响因子的灰关联熵分析

为了克服以往粮食产量影响因素灰关联分析存在的局部关联倾向和个性信息损失的缺点,文章提出用灰关联熵分析模型来考察粮食生产的主要影响因子.模型在新疆粮食产量主要影响因子中的分析结果表明:基于灰关联熵的粮食生产主要影响因子分析方法是可行的,分析结果更为合理精确.结果显示:影响新疆粮食产量的前四位因素依次是有效灌溉面积、耕地面积、单产和第一产业劳动力;现阶段影响新疆粮食总产量的主要因素仍然集中在可控资源条件领域,科技因素对新疆粮食增产的作用尚未得到充分发挥.     

离散多因素投资组合最优化模型的分枝定界算法

In this paper, a new branch-and-bound algorithm based on the Lagrangian dual relaxation and continuous relaxation is proposed for discrete multi-factor portfolio selection model with roundlot restriction in financial optimization. This discrete portfolio model is of integer quadratic programming problems. The separable structure of the model is investigated by using Lagrangian relaxation and dual search. Computational results show that the algorithm is capable of solving real-world portfolio problems with data from US stock market and randomly generated test problems with up to 120 securities.     

融合情感分析与 SVM_LSTM 模型的股票指数预测

由于股票市场变化存在着多因素、非线性、时变性等特点,传统预测模型忽视了股指波动影响因素特征提取的合理性与准确性,导致预测效果不理想。鉴于此,提出了融合情感分析和 SVM_LSTM 特征提取模型的股指预测方法以提高股指预测精度,将 SVM 和 LSTM 方法相结合建立 SVM_LSTM 模型,提取影响股指波动的情感极性特征、涨跌趋势特征以及股票技术指标特征,进而弥补影响股指波动的存在因素实现股指预测。通过与传统股指预测方法相比较,该方法实验结果的 MSE（均方差）达到了 0.172 2,比传统模型的均方差缩小了约0.083 7,证明了该预测方法在准确度上效果更好。     

基于EEMD与HAR-RV模型的已实现波动率研究

高频金融数据下对资产价格波动的研究越来越受到人们的关注,而随着对数据行为解析能力的提高,噪音也会随着采样频率的提高而增加,从而导致已实现波动率的估计偏差。为了降低高频数据中噪音对波动率估计的影响,在HAR-RV模型基础上使用EEMD结合小波分析的方法提高估计的有效性。实证研究发现,仅使用EEMD进行降噪预测并不能很好地预测股票市场的实际变动趋势,而在EEMD分解后的高频部分中使用小波方法进行处理,发现降噪后构建模型的均方误差（MSE）与平均绝对误差（MAE）分别下降了93.92%及76.94%,能够满足对股票市场实际序列变动的预测要求。     

外国投资者与股票市场波动关系研究综述

外国投资者特别是境外机构投资者对新兴市场国家股票市场波动的影响是金融市场开放过程中被关注的首要问题。综观外国投资者特别是机构投资者对新兴市场国家股票市场波动影响的相关研究,发现已有的研究在样本数据选择、资本市场开放界定、波动度量以及计量方法等方面存在差异,得出的结论也不一致。一些文献表明外国投资者降低新兴市场国家股市的波动性,另一些文献则得出相反的结论,还有部分研究没有得出明确的结论。     

非效率市场股份的影响因素：以上海股市为例

传统金融理论中的有效市场假说（EMH）,其理论假设存在一些缺陷,股票价格决定模型的适用性也不强。在非有效市场中,市场主体的行为和交易策略会背离理性的原则,对证券价格产生影响,因此,股票价格的影响因素十分复杂。若以上海证券交易所A股市场2000年6月、2001年6月、2002年6月三个横截面的数据为分析样本,建立以股票价格为被解释变量的多因素横截面实证检验模型进行实证分析,可以发现,在我国低效率的股票市场中,除了传统的财务理论对股票价格具有解释能力外,市场主体行为对股票价格也产生着很大的影响。     

中国稀土类上市公司股票收益与市场结构关系研究

使用最优控制理论建立数理模型分析中国稀土类上市公司股票收益与市场结构间的关系,发现除现金流定价模型已表述的因素外,市场结构因素,包括竞争公司产品价格、竞争公司产能规模和对本公司产品的投资量三个因素亦影响公司的股票收益。上述模型也可解释我国稀土行业同业恶性竞争、兼并重组矿产资源、建立收储制度等现象。     

因子分析在市场细分化中的应用

由于对一个多因素综合影响的复杂市场进行定性细分化时,常带有主观性和随意性。为此,本文提出采用数学方法(因子分析)进行市场细分化,以达到正确科学细分市场的目的,并通过实例,与定性细分方法的结果比较得以验证,为市场细分化走向定量化和科学化提供了一种有效的方法。     

应用微模拟方法分析交易费用对股票市场影响的研究

基于对中国股票市场的连续竞价交易机制和投资者构成特征的分析,本文构建了一个人工模拟订单驱动股票市场模型。模型能够得出一系列与实际股票市场一致的典型事实,如收益率分布的胖尾特征以及波动率的聚集等。通过在模拟实验中设定不同的交易费用约束,分析了不同程度的交易费用约束对股票市场的影响。结果表明,交易费用的增加会导致股票换手率的大幅下降;由于流动性不足,提高交易费用水平并不一定能够达到降低市场波动的目的。     

中国股指期货推出对A股波动影响分析

基于发展较成熟的恒生指数日收益率波动情况,引入股指期货推出前后的虚拟变量,建立ARCH和GARCH模型,检验股指期货推出对股指波动的影响,有利于揭示股指期货的波动性规律,降低市场系统性风险。实证研究结果表明,GARCH（2,1）模型拟合效果最佳;股指期货的推出,不但没有增加股指的波动性,反而对其波动性有所降低,但这种影响从数值来看非常小。