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表2-3 多因子模型中通过检验的有效因子对这些初
首先,在1997年1月到2006年12月间的每个月初,根据表2-1所列的候选因子,分别计算每只个股相应的因子得分,其体步骤如下:(1)在每个月初计算每支个股的各
本案例选取1997—2010年共14年作为样本期,其中1997—2004年作为因子检验筛选期(共8年),2005—2010年作为选股模型的样本外检验期(共6年)
一般检验方法主要采用排序的方法检验候选因子的选股有效性。具体而言,对于任意一个候选因子,在模型形成期的第一个月初开始计算市场中每只正常交易股票的该因子的大小,按
策略模型多因子选股模型的建立过程主要分为候选因子的选取、选股因子有效性的检验、有效但冗余囚子的剔除、综合评分模型的建立和模型的评价及持续改进5个步骤。候选因子的
量化选股就是利用数量化的方法选择股票组合,期望该股票组合能够获得超越基准收益率的投资行为。量化选股策略总的来说可以分为两类:第一类是基本面选股,第二类足市场行为
随机过程(Stochastic Process)是一连串随机事件动态关系的定量描述。随机过程论与其他数学分支如位势论、微分方程、力学及复变函数论等有密切的联系,
被誉为大自然的几何学的分形理论(Fractal)是现代数学的一个新分支,但其本质却是一种新的世界观和方法论。它与动力系统的混沌理论交叉结合,相辅相成。它承认世界
支持向量机(Support Vector Machine, SVM)方法是通过一个非线性映射,把样本空间映射到一个高维乃至无穷维的
小波(Wavelet)这一术语,顾名思义,小波就是小的波形。所谓“小”是指它具有衰减性;而称之为“波”则是指它的波动性,其振幅正负相间的震荡形式。与傅里叶变换相
数据挖掘(Data Mining)是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的,但又是潜在有用的信息和知识的过程。与数
量化投资涉及很多数学和计算机方而的知识和技术,总的来说,主要有人工智能、数据挖掘、小波分析、支持向量机、分形理论和随机过程这几种。人工智能人工智能(Artifi
算法交易又被称为自动交易、黑盒交易或者机器交易,它指的是通过使用计算机程序来发出交易指令。在交易中,程序可以决定的范围包括交易时间的选择、交易的价格,甚至可
期权套利交易是指同时买进卖出同一相关期货,但不同敲定价格或不同到期月份的看涨或看跌期权合约,希望在日后对冲交易部位或履约时获利的交易。期权套利的交易策略和方式多
股指期货套利是指利用股指期货市场存在的不合理价格,同时参与股指期货与股票现货市场交易,或者同时进行不同期限,不同(但相近)类别股票指数合约交易,以赚取差
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