大数据分析的应用案例——投资模型的稳健性
外文标题：Application case of big data analysis——robustness of a trading model
文献类型：期刊
作者：覃雄派[1]
机构：中国人民大学信息学院,北京100872;教育部数据工程与知识工程重点实验室(中国人民大学),北京100872
年：2017
期刊名称：计算机应用
卷：37
期：3
页码范围：660-667
增刊：正刊
收录情况：中文核心期刊要目总览
所属部门：信息学院
语言：中文
ISSN：1001-9081
链接地址：http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_jsjyy201703008.aspx
DOI：10.11772/j.issn.1001-9081.2017.03.660
基金：国家自然科学基金资助项目; 广东省科技厅高通量大数据实时商业智能系统产业化项目(2015B010131015).This work is partially supported by National Natural Science Foundation of China; Project Industrialization of High Throughput and Real-time Business Intelligence System on Big Data of Guangdong Science and Technology Department
关键词：算法交易;支持向量回归;稳健性;投资组合多样化;大数据
摘要：交易模型的稳健性,指的是该模型的利润率曲线的波动性较小,没有大起大落.针对一个基于支持向量回归(SVR)技术的算法交易模型的稳健性问题,提出了使用若干导出指标训练统一的交易模型的策略,以及投资组合多样化的方法.首先,介绍基于支持向量回归技术的算法交易模型;然后,基于常用指标,构造了若干导出指标,用于股票价格的短期预测.这些指标,刻画了近期价格运动的典型模式、超买/超卖市场状态,以及背离市场状态.对这些指标进行了规范化,用于训练交易模型,使得模型可以泛化到不同的股票;最后,设计了投资组合多样化方法.在投资组合里,各个股票之间的相关性,有时会导致较大的投资损失;因为具有较强相关关系的股票,其价格朝相同方向变化.如果交易模型预测的价格走势不正确,引起止损操作,那么这些具有较强相关关系的股票,将引发雪崩式的止损,于是导致损失加剧.把股票根据相似性聚类到不同类别,通过从不同聚类类别中选择若干股票来构成多样化的投资组合,其中,股票的相似性,通过交易模型在不同股票上近期的利润曲线的相似度进行计算.在900只股票10年的价格大数据上进行了实验,实验结果显示,交易模型能够获得超过定期存款的超额利润率,年 ...More
交易模型的稳健性,指的是该模型的利润率曲线的波动性较小,没有大起大落.针对一个基于支持向量回归(SVR)技术的算法交易模型的稳健性问题,提出了使用若干导出指标训练统一的交易模型的策略,以及投资组合多样化的方法.首先,介绍基于支持向量回归技术的算法交易模型;然后,基于常用指标,构造了若干导出指标,用于股票价格的短期预测.这些指标,刻画了近期价格运动的典型模式、超买/超卖市场状态,以及背离市场状态.对这些指标进行了规范化,用于训练交易模型,使得模型可以泛化到不同的股票;最后,设计了投资组合多样化方法.在投资组合里,各个股票之间的相关性,有时会导致较大的投资损失;因为具有较强相关关系的股票,其价格朝相同方向变化.如果交易模型预测的价格走势不正确,引起止损操作,那么这些具有较强相关关系的股票,将引发雪崩式的止损,于是导致损失加剧.把股票根据相似性聚类到不同类别,通过从不同聚类类别中选择若干股票来构成多样化的投资组合,其中,股票的相似性,通过交易模型在不同股票上近期的利润曲线的相似度进行计算.在900只股票10年的价格大数据上进行了实验,实验结果显示,交易模型能够获得超过定期存款的超额利润率,年化利润率为8.06％.交易模型的最大回撤由13.23％降为5.32％,夏普指数由81.23％提高到88.79％,交易模型的利润率曲线波动性降低,说明交易模型的稳健性获得了提高. ...Hide
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