基于机器学习CART算法的股票投资策略的研究

发布时间：2024-02-02 23:44

　　随着社会的发展以及资本市场的成熟,股票投资逐渐受到越来越多的投资者的关注。而传统的股票分析方式受限于投资者有限的精力和认知水平,同时也会受到非理性心理和情绪的影响。相对而言,量化投资以数量化的方式,使用计算机程序自动发出投资指令,往往能够实现较为稳定的收益。本文将采用量化投资方式并结合机器学习CART(Classification and Regression Tree)算法对股票的收益情况进行预测,构建能够跑赢大盘的量化选股策略。首先经过对比分析后,本文选择综合指标的量化投资策略,即在备选特征因子的选取上兼顾基本面分析指标和技术分析指标。经一系列数据处理和因子过滤工作后,最终选择ROE增长率等六个指标作为建模特征因子,且以样本股月收益率是否超过样本月收益率的中位数来作为分类目标变量。之后,本文以沪深300指数成分股为实证对象,使用CART算法构建静态分类树模型,并在静态树的基础上逐月进化形成滚动分类树模型,且期间对分类树进行剪枝以缓解过拟合问题。分类树生成后,两模型均按照分类目标变量的预测对股票实现分类,构建投资组合。使用历史数据分别对两模型进行回测和比较分析。结果表明CART滚动分...

【文章页数】：52 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图２－１决策树算法模型结构示意图??

或回归后的预测值，叶子结点不可再向下分裂。按照??此种结构自上而下完成整棵决策树的生长。其中框线内的结构称之为决策树的??一个分支（Ｂｒｕｎｃｈ）或子树（Ｓｕｂ－Ｔｒｅｅ），结点Ａ称之为结点Ｂ和Ｃ的父结点??（Ｐａｒｅｎｔ?Ｎｏｄｅ）。??根结点??分支／子树??介?办??分裂厂....

图３－１被选因子相关系数图??表３－３?备选因子膨胀系数计算结果?

ＯＣｅ?０Ｗ？?Ｃ?ＯＳ？?－０?０５６?〇?＜ｆｅ?￥４４?？？?〇＜＾?＜Ｍ?？Ａｊ｜｜??ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｔ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?Ｉ??二?＊?＿？?．?ｉ?＂？?ｗ＜?ｉ?ｉ?＊?ｔ?＊＂ｉ?＊＇ｉ??ｇ?２?＞．?？?ｔｒｗｗ？ｗｉ＃ｗｗ？??１?＾?ｖ?？?ｓ....

图４－１模型学习曲线图??

个样本，选取一个样本为训练??集，另一个为测试集，测试后进行调换，结果取两次测试的平均值。以分类准??确率为目标，绘制的模型学习曲线如下图所示：??ｍａｘｊｊｅｐｔｈ??——ｔｒ电贿ｅｓ?一一——??０８０?＇???ｔｅｓｔ＿ｓｃ〇ｒｅｓ?／??／??／??０?７５?＊?／??０....

图４－２静态分类树可视化??

?＝?Ｗｏｒｓｅ??（?＾?￣￣￣￣＾??Ｍａｒ＾ｅ〇／?？。，５?主营业务收入增长率矣２．５??ｓａｍｐｌｅｓ?＾?１９６１?ｓａｍｐｌｅｓ?？?７４６０??ｃｌａｓｓ?＝?Ｗｏｒｓｅ?ｃｌａｓｓ?＝?Ｂｅｔｔｅｒ??ｓａｍｐｌｅｓ?＝?１６３０?ｓａｍｐｌｅｓ?＝?３３１?ｓ....

本文编号：3893343