GARP量化选股策略模型毕业论文

 2021-04-12 09:04

摘 要

量化交易正是在寻找价值洼地,通过全面、系统的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会。量化交易大部分是在分析哪里是价值洼地,哪一个品种是被低估了,买入低估的,卖出高估的。不断的从历史中挖掘有望在未来重复的历史规律并加以应用。运用统计分析,提高买卖成功的概率。

GARP策略量化选股模型是GARP策略和多元线性回归模型结合的成果,多元线性回归模型是探寻多个不相关的主要因素作为自变量来解释因变量变化关系的模型,我们通过市盈率、净资产收益率、主营业务增长率、净利润增长率和每股收益增长率多个指标来评估投资品种的估值水平和成长潜力,在保障投资安全性的基础上借由多元线性回归模型进行分析、挑选出适合的投资标的建立备选股票池。在这里,我们选择的是打分制,对于不同的指标,配以不同的权重,得到所有股票的分数。公式为:

Score=w0 w1*pe w2*pe w3*nprg w4*mbrg w5*epsg.

在模型中已经默认使用75%的数据来进行训练得出w0,w11,w2,w3,w4,w5,利用25%的数据来进行测试,以均方根误差来作为判断标准。

对于所构建的GARP策略量化模型,我们需要检验它的有效性,选择的方式是,取出得分最高的前三十名并计算它们周期内各自的收益率,然后计算他们的平均收益率,与基准收益率进行比较,进行模型的有效性检验。

关键词:GARP策略,量化选股,多元线性回归模型,有效性检验

Abstract

Quantitative trading is precisely looking for value, through a comprehensive, systematic scan to capture the opportunities of mispricing and misvaluation. Most of the quantified transactions are analyzing where the value is down, which variety is undervalued, buy undervalued, and sell overvalued. Continuously excavate and apply historical rules that are expected to repeat in the future. Use statistical analysis to increase the probability of successful sales.

The GARP strategy quantified stock selection model is the result of the combination of GARP strategy and multiple linear regression model. The multiple linear regression model is a model that explores multiple unrelated major factors as independent variables to explain the relationship between dependent variables, and we pass the price-earnings ratio and net assets return. The multiple rates of rate, main business growth rate, net profit growth rate, and earnings growth rate per share are used to evaluate the valuation level and growth potential of investment products. Based on the protection of investment security, multiple linear regression models are used for analysis. Select the appropriate investment target to establish alternative stock pools.

The formula is:
Score=w0 w1*pe w2*pe w3*nprg w4*mbrg w5*epsg.
In the model, 75% of the data has been used for training by default to get w0, w11, w2, w3, w4, and w5, and 25% of the data is used for testing. The root mean square error is used as a criterion.
For the constructed GARP strategy quantification model, we need to test its effectiveness. The choice is to take out the top 30 highest scores and calculate their respective rate of return within the period, and then calculate their average yield, with the benchmark Yields are compared and the validity of the model is tested.

Key words : GARP strategy, quantitative stock selection, multiple linear regression model, validity test

目录

第1章 绪论 5

1.1 研究背景 5

1.2 研究意义 5

1.3 研究内容和论文组织结构 5

1.3.1 研究内容 6

1.3.2 论文组织结构 6

第2章 GARP策略 8

2.1 GARP策略的投资思想 8

2.2 GARP策略优势 9

2.2.1 较高风险调整后收益 9

2.2.2 分散化投资 9

2.2.3 客观选股 9

第3章 多元线性回归模型 10

3.1 多元线性回归分析预测法概述 10

3.2 多元线性回归预测模型的计算 10

3.3 多元线性回归预测模型的检验 11

3.3.1 经济意义检验 11

3.3.2 统计检验 11

3.3.3 计量经济学检验 12

第4章 GARP策略模型的构建 14

4.1 模型指标因子的选取 14

4.2 GARP策略的选股流程 16

4.3 GARP模型的参数设置 17

4.3.1 时间周期检验区间 17

4.3.2 选择实验数据 17

4.3.3 股票池的筛选 17

4.3.4 涨幅基准对象 18

4.3.5 分红和交易成本 18

4.4 GARP策略量化选股模型的实现 18

4.4.1 确定指标因子的取值范围 18

4.4.2 扩大样本数据继续训练 23

第5章 GARP策略实用性模拟检验 33

5.1 根据模型筛选股票池 33

5.2 根据历史数据计算收益 39

第6章 结论与展望 41

6.1 结论 41

6.1.1 模型创新处 41

6.1.2 收益情况比较 41

6.2 展望 41

绪论

研究背景

量化交易是指利用计算机技术,借助现代统计和数学的方法来进行交易的证券投资方式[1]。量化交易从庞大的历史数据库中选出带来超额收益的多种“大概率”事件用以制定策略,用数学原理和机器模型验证及固化这些规律和策略,然后严格执行已固化的策略来指导投资,为了获取稳定超额的,可持续的投资收益回报[2]

量化投资起源于上世纪七十年代的股票市场,国外学者在对数据进行量化处理的同时,对于量化和投资的融合逐渐开始研究,但由于数据量过大,量化投资发展较为缓慢,而真正意义上的量化投资基金直至 2004 年才开始出现[3]。之后迅速发展和普及,尤其是在期货交易市场,程序化逐渐成为主流。有数据显示,国外成熟市场期货程序化交易已占据总交易量的70%-80%,而国内则刚刚起步。对于我国的个人投资者来说量化投资的概念是在2008年金融危机之后才被熟知。

量化交易和高频交易在不久的将来将称为资本市场投资的主流,对于日益变化的市场和投资方式,我们需要构建更加强大和有效的模型来保证投资收益的稳定性和持续性[4]

研究意义

数量化、程序化选股的方法极大的提高了GARP 策略对信息的挖掘深度和使用效率,它可以弥补仅仅依赖基本面研究的传统投资方式的局限性[5]

手工交易中投资者的情绪日益成为盈利的障碍,程序化交易的自然精准性和100%执行率则为其盈利带来了优势[6]。市场的投资者越多,投资的不确定性越大,大部分时间处于未知的状态,无法判断未来会发生什么,唯一能做的就是把握大概率的机会,并且把风险和资金管理放在第一位。量化投资是通过理性和程序化的方式选出股票,实现大概率化的投资,最大限度的克服投资者的恐惧和贪婪。

对于个人投资者而言,GARP策略量化选股模型可以很好地帮助投资者根据自身偏好筛选股票,选择不同的投资点,作出投资选择,最大化改变个人投资者在资本市场上的弱势状态;对于机构投资者特别是基金公司来说,GARP策略量化选股模型可以很好地为机构提供很好的选择方向,并且为基金经理选择股票,构建投资组合提供了一个很好的途径;对于我国的资本市场来说,GARP策略在A股的实证研究更一步丰富了我国股票市场的投资策略,而且量化选股很好的弥补了市场发展、不平衡不健全的缺陷,对于价值投资和理性投资奠定了一定的基础,缩短了我国发展中期的资本主义市场和国外成熟资本主义市场的差距。

研究内容和论文组织结构

研究内容

本文的研究内容主要包括:找出股票得分相关联的评分因子、找到多元线性回归模型最优参数、构建多元线性回归模型、利用多元线性回归模型筛选出股票池、根据筛选出的股票池计算周期收益、将股票池平均收益与基准指数收益进行比较、总结GARP策略选股模型的缺点和不足。

论文组织结构

论文的组织结构如下图所示。第二章和第三章主要讲的是GARP策略投资原理和流程以及多元线性回归模型,两者相结合进行GARP策略量化选股模型的构建,之后进行模型的检验,最后对模型进行评价,进行总结和展望。

6

总结与展望

5

模型的检验

2 GARP策略投资思想和优势

4

模型的构建

1绪

3 多元线性回归模型

图 1.1

第一章,绪论。首先介绍了量化选投资的研究背景,起源和发展。其次对量化投资和量化交易的研究意义就行了详细的描述,主要从其对个人投资者、机构投资者和我国资本主义市场三个方面进行了论述和说明。最后以简明的语言对本文的研究内容和论文的组织结构进行了系统的阐述。

第二章,GARP策略投资思想和优势。首先介绍了GARP策略的投资思想,紧接着说明了GARP投资策略的三个优势:较高风险调整后的收益、分散化投资和客观选股,从理论上论述该策略的逻辑原理和可行性。

第三章,多元线性回归模型。首先介绍了多元线性回归分析预测法的基本概念以及处理问题的范围。然后介绍了多元线性回归方法的计算模型以及使用多元线性回归模型需要注意的问题。最后介绍了多元线性回归模型有效性检验的六种方法:拟合度的测度、估计标准误差、回归方程显著性检验、回归系数显著性检验、多重共性判断和D.W检验。考虑到可行性以及便捷性,本文选择的是平方根误差检验方法(即,估计标准误差)。

第四章,GARP策略量化选股模型的构建。首先介绍了GARP策略的选股流程。然后对于该模型的参数设置进行了说明,其中包括时间周期检验区间、选择评分指标的实验数据、购买股票池的筛选、涨幅基准对象的选择以及对分红和交易成本的处理。接着基于对强势股的分析,对于模型构建所选的评分因子及其取值范围进行了确定并使用这些因子对沪深所有的股票在不同时间周期进行了测试,寻求各个评分因子的最优权重参数,完成GARP策略选股模型的构建。

第五章,GARP策略量化选股模型有效性检验。对于第四章建立的GARP策略选股模型,我们需要在中国A股市场检验其有效性,计算利用该模型筛选出来的股票的最大收益,最大亏损以及平均收益率情况。进行对比分析以判断其作为一个量化选股模型其是否能跑赢基准收益,是否能作为我们量化交易和量化投资的使用工具。

您需要先支付 49元 才能查看全部内容!立即支付

该课题毕业论文、开题报告、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找,微信号:bysjorg 、QQ号:3236353895;