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基于数据挖掘的指数跟踪问题研究

作 者: 梁子进
导 师: 颜钢锋
学 校: 浙江大学
专 业: 电气工程
关键词: 指数跟踪 聚类分析 遗传算法 Matlab优化
分类号: TP311.13
类 型: 硕士论文
年 份: 2013年
下 载: 4次
引 用: 0次
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内容摘要


随着我国金融制度的不断改革,我国证券市场一直处于高速发展的过程,功能不断健全,投资品种不断丰富,证券市场已经成为我国国民经济中不可缺少的重要组成,扮演着举足轻重的角色。但目前我国股市系统性风险仍较大,急需能够有效反映和规避系统性风险的工具,为投资者带来保障。此外随着众多指数化基金,ETF基金以及股指期货等投资品种的相继推出,市场需要一种能够有效构建跟踪股票指数表现的投资组合的方法。研究指数跟踪问题有着重要的现实指导意义和应用价值,它能有效指导指数投资产品设计、套利以及被动投资等投资方式。指数跟踪问题涉及两个核心环节,一是高效地挑选合适的成分股构建组合;二是求取成分股合理的权重。本文采用聚类分析遗传算法相结合的方法解决这两个问题,进行了相应的成分股聚类算法和指数跟踪算法设计。并运用了大时间跨度的沪深300指数进行了实证分析。在算法实现上本文主要采用Matlab平台,借助其强大的计算能力和丰富的优化工具箱,成功构建了指数跟踪组合。在实证分析中,我们运用多指标对组合跟踪质量进行分析,并与其他方法进行了效果对比,从而验证本文方法效果。通过实证分析对比得到,本文方法构建的跟踪组合具有很高的相关系数以及较低的跟踪误差,跟踪效果比较理想,比起其他方法具有较明显优势。

全文目录


致谢  5-6
摘要  6-7
Abstract  7-9
目录  9-12
插图与附表清单  12-14
1 绪论  14-17
  1.1 课题背景与意义  14-15
  1.2 股票指数跟踪问题的研究现状及发展趋势  15
  1.3 论文的主要研究内容与论文结构  15-17
2 股票指数跟踪问题概述  17-23
  2.1 系统性风险与非系统性风险  17
  2.2 股票指数形成机制  17-18
  2.3 指数跟踪问题数学描述  18-20
    2.3.1 符号定义  18-19
    2.3.2 约束条件  19
    2.3.3 跟踪误差  19-20
  2.4 指数跟踪主要方法  20-22
    2.4.1 完全复制法  20
    2.4.2 不完全复制法  20-22
  2.5 本章小结  22-23
3 成分股聚类分析构建指数跟踪组合  23-49
  3.1 聚类分析的基本概念  23-28
    3.1.1 聚类问题数学描述  23-24
    3.1.2 聚类算法的目标要求  24-25
    3.1.3 数据特征矩阵和标准化  25-27
    3.1.4 聚类区间距离与相似度测量  27-28
  3.2 主要的聚类算法概述  28-30
    3.2.1 划分方法聚类  28
    3.2.2 层次聚类  28-29
    3.2.3 自组织映射网络SOM聚类  29-30
  3.3 成分股算法设计与实现  30-36
    3.3.1 数据采集  31
    3.3.2 成分股聚类算法实现  31-36
  3.4 对成分股的聚类算法分析结果  36-48
    3.4.1 对沪深300成分股的Ward聚类结果及分析  36-41
    3.4.2 对沪深300成分股的K均值聚类结果及分析  41-43
    3.4.3 对沪深300成分股的SOM神经网络聚类结果及分析  43-48
    3.4.4 综合聚类结果的跟踪组合成分股选取  48
  3.5 本章小结  48-49
4 指数跟踪问题的遗传算法设计与实现  49-60
  4.1 遗传算法基本思想与优点  49-50
  4.2 指数跟踪问题的遗传算法设计  50-52
    4.2.1 变量定义  50-51
    4.2.2 算法原理和设计思路  51-52
  4.3 指数跟踪问题的遗传算法具体实现  52-59
    4.3.1 数据预处理  52-53
    4.3.2 变量编码  53-54
    4.3.3 初始种群生成  54-55
    4.3.4 适应度函数计算  55-57
    4.3.5 选择算子  57-58
    4.3.6 交叉算子  58
    4.3.7 变异算子  58-59
    4.3.8 加入贪婪思想生成最终子代  59
    4.3.9 结束条件—全局收敛  59
  4.4 本章小结  59-60
5 沪深300指数跟踪实证分析与对比  60-76
  5.1 数据样本选取  60
  5.2 成分股权重求取  60-63
  5.3 对沪深300指数的跟踪结果分析  63-75
    5.3.1 跟踪质量衡量指标  63-64
    5.3.2 跟踪效果比较和分析  64-68
    5.3.3 指数拟合效果  68-72
    5.3.4 误差分布情况  72-74
    5.3.5 算法迭代速度  74-75
  5.4 本章小结  75-76
6 总结与展望  76-78
参考文献  78-81
附录(核心程序代码)  81-83
作者简介  83-84
作者攻读硕士学位期间发表的论文  84

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机软件 > 程序设计、软件工程 > 程序设计 > 数据库理论与系统
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