發(fā)布時間：2020-09-17 14:58

　　 數(shù)量化投資策略并非新興產(chǎn)業(yè),開始于20世紀70年代,伴隨計算機技術發(fā)展,運算能力和網(wǎng)絡服務的增強,在20世紀90年代得到更加廣泛的應用。在國際基金市場上,特別是近10年,采用數(shù)量化模型為核心投資策略的基金呈現(xiàn)爆發(fā)性增長,數(shù)量化投資已經(jīng)逐漸成為一種主流投資方式。本文選擇國內(nèi)基金市場作為數(shù)量化投資的切入點,結合基于Python語言的IT實現(xiàn),從互聯(lián)網(wǎng)抓取相關數(shù)據(jù)開始,構建了分析所需要的數(shù)據(jù)倉庫,并以平衡記分卡為建�？蚣�,從多個維度,采用CAPM為理論基礎的多種金融領域的分析指標進行建模分析,并實證測試模型的有效性。本文通過六個章節(jié)闡述整個分析過程:第一章概要說明論文研究目標的背景、主題、意義和基本思路。第二章簡述論文中使到的理論模型以及IT實現(xiàn)過程中所運用到的工具。第三章描述模型的主要數(shù)據(jù)源以及數(shù)據(jù)獲取、預處理的過程,對數(shù)據(jù)進行訓練集和測試集的劃分并進行描述性統(tǒng)計。第四章是論文的核心章節(jié),闡述使用平衡記分卡為框架選擇基金的分析流程,并詳細說明數(shù)據(jù)的處理細節(jié),在過程中實際用python實現(xiàn),使用訓練集數(shù)據(jù)篩選出優(yōu)秀的基金。第五章針對前一章利用訓練集產(chǎn)生的計算結果數(shù)據(jù),使用測試集數(shù)據(jù)進行實證校驗,結果表明模型針對股票型、混合型、貨幣型基金有效果。第六章總結本論文,并論述成果轉化的可行性,并對相關衍生應用做一個展望。本論文的撰寫過程,不僅僅在于做了一個模型上的測試,更多是做了一種探索,這個探索的意義在于通過真正的動手過程來證明:在互聯(lián)網(wǎng)信息大爆炸的時代里面,可以通過IT工程實現(xiàn),從獲取公開的數(shù)據(jù)開始,構建一個基于數(shù)據(jù)模型分析的、有其存在價值的應用。
【學位單位】：廈門大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：F832.51
【部分圖文】：

為國外投資機構最倚重的工具之一。分析國外的量化投資整體可以將之劃分為三個歷史階段：逡逑一階段，可以稱之為崛起期。上世紀７０年代，全球的第一只被９７１年問世，是由巴克萊國際投資管理公司發(fā)行的，它標志著量６年后，該公司再次發(fā)行了全球第一只主動量化基金，該基金的地尋找市場上證券的定價偏差以實現(xiàn)超額收益或者絕對正收益。逡逑二階段，是一個調(diào)整期，從１９７７年到１９９５年，量化投資的發(fā)術、網(wǎng)絡和數(shù)據(jù)的制約，難以得到普及，但華爾街作的先驅者了量化投資的理念，多家機構高度重視并為此投入資源。逡逑三階段從１９９５年至今，計算機技術、網(wǎng)絡技術、大數(shù)據(jù)技術的各大交易所都實現(xiàn)了完全的信息化，單單上交所每秒可以支了邋１０萬筆，這些基礎設施為量化交易提供了必要的軟硬件條件而使得量化投資進入一個快速發(fā)展的時期，甚至可以稱為爆發(fā)

圖１－２：我國每年量化基金增長數(shù)量逡逑數(shù)據(jù)來源：使用萬得金融工具統(tǒng)計逡逑

圖１－３我國基金產(chǎn)品近１０年發(fā)行情況統(tǒng)計逡逑數(shù)據(jù)來源：互聯(lián)網(wǎng)抓取基金產(chǎn)品數(shù)據(jù)，建立數(shù)據(jù)倉庫后自行統(tǒng)計逡逑隨著基金產(chǎn)品的增加，保險公司、銀行等在代售基金方面的推廣力度不斷逡逑加大，這些公司中，有不少屬于地方級單位，一個比較典型的痛點是這些代售逡逑機構有銷售網(wǎng)絡，但缺少投資基金的專業(yè)知識，影響了業(yè)績。有效的智能投顧逡逑軟件可以一定程度幫助銷售團隊補充此方面的技能，作為銷售輔助工具軟件幫逡逑助一線銷售團隊增加獲客的機會。逡逑而在直接面向終端客戶時，智能投顧結合自然語言交互實現(xiàn)的基金機器人逡逑可以米用最專業(yè)的術語和可視化的分析報表，直接為客戶優(yōu)選、推薦、解釋企逡逑業(yè)所銷售的基金產(chǎn)品。有效的推薦和良好的交互可以為基金銷售企業(yè)吸引互聯(lián)逡逑網(wǎng)上用戶流量，增加轉化的概率。逡逑

【參考文獻】

相關期刊論文 前1條

1 閻冬和;;從平衡計分卡的內(nèi)容構成分析其實質意義[J];產(chǎn)業(yè)與科技論壇;2011年03期

本文編號：2820868