量化交易中的統(tǒng)計(jì)方法：基于回歸與文本挖掘的兩個(gè)實(shí)證研究.pdf

1、隨著股指期貨的上市以及融資融券業(yè)務(wù)的開(kāi)通，國(guó)內(nèi)金融市場(chǎng)中的量化交易也在逐步發(fā)展。然而就目前的國(guó)內(nèi)金融市場(chǎng)而言，可交易品種匱乏，交易機(jī)制不健全，參與投資者較歐美落后等導(dǎo)致量化交易的發(fā)展并不是一帆風(fēng)順，例如去年8月16日的“光大烏龍指”事件。
　　自從量化交易在歐美市場(chǎng)出現(xiàn)，追尋減少市場(chǎng)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)和獲取超額收益率機(jī)會(huì)的統(tǒng)計(jì)套利就一直是量化分析研究的重點(diǎn)。但伴隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)發(fā)展，量化分析研究也不再局限于統(tǒng)計(jì)套利領(lǐng)域，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)已經(jīng)被應(yīng)

2、用于金融市場(chǎng)，取得了不菲的成績(jī)。本文將數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法應(yīng)用在金融市場(chǎng)考察流動(dòng)性問(wèn)題，并且利用潛在語(yǔ)義分析技術(shù)，對(duì)財(cái)經(jīng)新聞進(jìn)行處理分析，又結(jié)合支持向量機(jī)算法建立股指預(yù)測(cè)模型。具體的研究?jī)?nèi)容包括:
　　(1)融資融券業(yè)務(wù)調(diào)整對(duì)于市場(chǎng)流動(dòng)性的影響
　　基于500只融資融券標(biāo)的股在2010年至2013年的流動(dòng)性變化，運(yùn)用Wilcoxon秩和檢驗(yàn)方法，考察分析兩次融資融券標(biāo)的證券名單調(diào)整結(jié)果對(duì)流動(dòng)性的影響。對(duì)不同的市值大小，收益率波動(dòng)，是

3、否允許賣(mài)空和上市板塊分別分析，繼而根據(jù)得到的結(jié)果，利用股市交易數(shù)據(jù)實(shí)證做OLS回歸，找到了諸多因素中對(duì)我國(guó)股市流動(dòng)性有顯著影響的決定性因素:是否允許融資融券，收益率波動(dòng)，市場(chǎng)交易總金額，是否屬于A股，以及2013年的流動(dòng)性比2011年顯著惡劣。實(shí)證結(jié)果表明能否提升股市流動(dòng)性并不僅僅取決于融資融券標(biāo)的證券名單范圍擴(kuò)大與否，能被市場(chǎng)投資者所接受認(rèn)可的配套政策也很重要。
　　(2)基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)利用財(cái)經(jīng)新聞對(duì)股市預(yù)測(cè)
　　深度挖

4、掘了財(cái)經(jīng)新聞主題內(nèi)容分布與股市市場(chǎng)的相關(guān)性，并通過(guò)分析當(dāng)日新聞主題分布以對(duì)中國(guó)股市漲跌進(jìn)行預(yù)測(cè)。具體來(lái)說(shuō)，我們使用概率主題模型與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，通過(guò)對(duì)財(cái)經(jīng)新聞文檔進(jìn)行聚類(lèi)得到其中的主題分布，再結(jié)合實(shí)際股票市場(chǎng)的交易數(shù)據(jù)分析其與市場(chǎng)之間的關(guān)聯(lián)程度，最后引入支持向量機(jī)算法對(duì)股市走勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)。實(shí)驗(yàn)表明:新聞中國(guó)際貿(mào)易以及城市化相關(guān)主題與股市變動(dòng)關(guān)系密切，且通過(guò)本文提出的算法能較準(zhǔn)確得預(yù)測(cè)當(dāng)日股市漲跌，而建立在其上的股指期貨策略也取得了很好的效果