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毕业设计论文——复杂金融投资模型的可视化分析

2021/6/9 0:12:14   来源:

个人网站传送门:毕业设计论文

摘 要

随着金融市场变得愈加复杂,对金融资产的量化投资逐渐成为新的趋势与研究热点。本研究目的是采取较为复杂的数据挖掘模型,对于因子对股票收益率的贡献进行可视化分析,从而评估各种因子重要性,便于投资者进行因子选取及后续量化选股步骤。

本文首先综述了多因子量化模型的历史和背景,阐述了国内外在现今阶段主要研究的两个问题,讨论了现有研究的不足,进而提出本研究的目的和意义,即取得模型可解释性与模型误差的较优折衷。

选取中国股市全部A股在2013年的股票日交易数据和公司财务数据为原始数据,六大类共计56个因子作为解释收益的公共因子。对每个时间截面的股票日收益率和因子值构建线性多因子量化模型,将回归系数作为因子收益率,量化了因子对股票收益的影响程度。

围绕着复杂金融投资模型可解释性和准确性两个既截然对立,又互相联系的主题进行了一系列探索。在提升准确性部分,本文采用了以XGBoost为代表的复杂模型回归,随后将三级板块因子纳入多因子量化模型体系,实验证明这两种措施都能获取误差一定程度的下降。在提升可解释性部分,本文采用了一种统一模型解释方法SHAP来解释复杂模型,之后基于因子的排序重要性对因子降维,实验证明两种方案都对模型的可解释性有积极的影响。

关键词: 多因子量化模型,XGBoost模型,SHAP,排序重要性,板块因子

Abstract

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