【摘 要】
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首先,金融电子化,使得市场每天为投资者提供大量包含信息的数据。其次,计算智能的发展,使得分析海量数据信息成为可能。最后,金融市场体量的迅猛增长,表明投资者具有组合管理
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首先,金融电子化,使得市场每天为投资者提供大量包含信息的数据。其次,计算智能的发展,使得分析海量数据信息成为可能。最后,金融市场体量的迅猛增长,表明投资者具有组合管理方法方面的潜在强烈需求。综合以上三点,本文的研究目的在于,利用社会相关资源,创新并丰富组合管理方法;在股市短期可预测假设的基础上,汲取多维金融情报信息,支持投资决策判断,优化组合选择策略,提升资产配置质量,满足社会需求。基于上述目的,本文按照大盘环境评估-优异股选择-风险分散决策的逻辑,开发了两个融合短期预测的风险分散模型,动态地选择投资组合:Hurst-RF-MAD模型和ESN-复合Hurst指数-MAD模型。其中,Hurst-RF-MAD模型从股指趋势和个股收益类别趋势两个层次进行预测,并基于边际风险收益的概念,创新地提出了风险分散时间窗口的选择规则。ESN-复合Hurst指数-MAD模型以金融市场记忆性为基础,利用Hurst指数知识,提出复合Hurst指数概念,评价基于ESN预测所获得的投资组合未来趋势,并在这些评估结果的基础上,解决风险分散决策中的下列问题:是否建仓,买入股票;应用预测还是历史股价进行风险分散;选择有效前沿上的哪个投资组合作为持有组合。沪深A股与沪深300指数成分股的数据验证结果表明,上述两个模型能够取得明显超越沪深300指数的表现,有效地改善投资组合绩效,支持投资组合决策,是组合管理的有效方法,可以有效服务于社会投资决策需求。
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