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        基于支持向量機的三因子模型的表現(xiàn)

        2018-01-15 10:08:08任正紅
        科學(xué)與財富 2018年36期
        關(guān)鍵詞:策略模型

        摘要:本文采用支持向量機與F—F3因子模型結(jié)合的方法構(gòu)建投資組合,并獲得了較為顯著的收益。在構(gòu)建投資組合時,首先用支持向量機預(yù)測出中國股市所有股票下一天的漲跌情況,然后利用三因子模型對預(yù)測上漲的股票進(jìn)行排序,選取前排名靠前的股票進(jìn)行持有構(gòu)建投資組合。從結(jié)果來看,全年的累計收益超過了50%,最高時達(dá)到120%。遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了同一時期上證300的收益。說明支持向量機的方法在股票預(yù)測,選股策略構(gòu)建時是有效的。

        關(guān)鍵詞:支持向量機;三因子模型

        一、引言

        中國股票市場從建立至今已經(jīng)經(jīng)歷了二十多年的發(fā)展歷程,市場的成熟程度不斷提高。越來越多的人們參與到股市的投資中。在參與過程中如何利用既有信息對股票買賣的決策是非常重要的。

        雖然在傳統(tǒng)金融學(xué)的框架下,我們假設(shè)市場是有效的,即我們不能從歷史價格信息中獲得關(guān)于股票未來價格趨勢的信息,但是從國內(nèi)外的研究來看,很少有市場是完全符合有效市場的特點的,而且,由于各種金融異象的存在,使得有效市場理論面臨許多的挑戰(zhàn)。比如動量效應(yīng),反轉(zhuǎn)效應(yīng),日歷效應(yīng)的存在,都對弱有效市場產(chǎn)生了挑戰(zhàn)。這就說明投資者可以利用現(xiàn)有信息在股票市場上獲得超額利潤。

        在本文中,我們利用的支持向量機與傳統(tǒng)三因子模型結(jié)合的方法來構(gòu)建投資策略,從結(jié)構(gòu)來單獲得的顯著的超額收益,說明中國股票市場并不符合弱有效市場的特點。具體文章安排如下:第二部分為理論部分,第三部分為實證部分,第四部分為結(jié)論。

        二、理論

        1、支持向量機的原理

        對于給定訓(xùn)練樣本集 ,分類學(xué)習(xí)最基本的思想就是基于訓(xùn)練樣本集D在樣本空間中找到一個劃分超平面,將不同類別的樣本分開。但是一般來看,可以把樣本分成不同類別的超平面可能不止一個,應(yīng)該如何進(jìn)行選擇。我們選擇分類結(jié)果最穩(wěn)健的那個超平面,即對泛化能力最強的那一個。所以該分類問題就轉(zhuǎn)化為了如下的優(yōu)化問題:

        這就是支持向量機的基本型。 為劃分超平的線性方程, 為法向量,b為位移項即決定與原點之間的距離。我們可以通過求解上述規(guī)劃問題,獲得超平面。

        在實際工作中,原始樣本空間并不總是存在可以正確劃分兩類樣本的超平面。對于這種情況我們的解決辦法是,將其映射到一個更高維度的特征空間,使得樣本在這個空間線性可分。而且,如果原始靠肩是有限維,即屬性有限,那么一定存在一個高維的特征空間使得樣本在新的空間內(nèi)線性可分。為了簡化計算過程我們引入了核函數(shù),每一個核函數(shù)都隱式的定義了一個特征空間。這就使得核函數(shù)的選擇變的非常重要,這也成為了支持向量機最大的變數(shù)。一般情況下常用的核函數(shù)有線性核,多項式核,高斯核,拉普拉斯核等,在本文中我們選取經(jīng)常用到的高斯核進(jìn)行計算。并且選取了股票的日收盤價與換手率作為分類特征。

        2、三因子模型選股原理

        三因子模型是Fama和French提出的,他們在capm模型的基礎(chǔ)上加入了市值因子與賬市比因子來解釋股票市場的超額收益,獲得了較為顯著的結(jié)果。如下:

        其中 為市場超額收益率,SMB為市值因子,即小市值相對大市值公司的超額收益率,HML為賬市比因子。一般來說我們所獲得的超額收益都可以由上面這三個因子來解釋,那么在這種情況下,α的長期均值就應(yīng)該為0,所以如果該值在這段時間中回歸結(jié)果為負(fù)值,那么我們認(rèn)為該只股票的收益在這段時間內(nèi)偏低,而根據(jù)有效市場的假設(shè),股票市場是一定會回到他的正常狀態(tài)的,所以其價格在未來必然會上漲。基于這種原理,我們把經(jīng)過支持向量機算法篩選后的股票全部按照三因子模型進(jìn)行性回歸,然后按照回歸結(jié)果中的截距項進(jìn)行有小到大的排序,取前二十只股票做為我們的投資組合。

        三、數(shù)據(jù)選擇及結(jié)果

        1、數(shù)據(jù)選擇

        本文的數(shù)據(jù)全部來自于銳思金融數(shù)據(jù)庫,事件跨度為2010年到2015年六年數(shù)據(jù),為了保持?jǐn)?shù)據(jù)的完整性,我們提出掉了2010年以后上市的公司的股票,并且出于數(shù)據(jù)穩(wěn)定性的考慮我們也剔除了ST開頭的公司股票。共得到1503只股票數(shù)據(jù)。

        2、策略構(gòu)建

        在構(gòu)建策略組合時我們首先將每只股票的數(shù)據(jù)分成兩個部分,2015年1月1日以前的為第一部分是我們的訓(xùn)練集,以后的部分即為測試集。對于每只股票首先用訓(xùn)練集來訓(xùn)練我們的支持向量機模型,然后用訓(xùn)練后的模型,對測試集中的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。即用前一天的收盤價與換手率預(yù)測下一天的漲跌,對于每天的股票只保留預(yù)測為漲的,然后用三因子模型對每只股票的數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸,將每天預(yù)測為漲的股票利用回歸后的阿爾法截距項按照從小到大的順序進(jìn)行排序,保留前二十只股票作為每日的股票池進(jìn)行持倉,每天按照此種方法進(jìn)行調(diào)倉。每日組合的收益即為策略的收益。

        3、結(jié)果

        如上圖所示,為策略組合收益與滬深300指數(shù)的對比圖,從圖中可以看出策略組合的收益遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了滬深300指數(shù)的收益。

        表一為策略組合每日收益的統(tǒng)計數(shù)據(jù),根據(jù)表中數(shù)據(jù)可以看出策略組合的每日平均收益為0.26%,并且p值為0.0005,說明均值顯著大于零。從此可以看出,策略組合的收益是顯著的。

        表二為策略組合的累計收益的統(tǒng)計數(shù)據(jù),從表中可以看出,策略組合的累計收益最高時可以達(dá)到126.9%,并且年終的累計收益也達(dá)到了56.6%。

        2、結(jié)果分析

        從以上的結(jié)果可以看出本次構(gòu)建的投資組合可以獲得顯著的收益,說明支持向量機在股票預(yù)測方面是有效的,另一方面也間接的說明了,中國股票市場并不符合弱有效市場的特征,投資者可以通過挖掘歷史價格信息而預(yù)測未來股票的價格。

        四、結(jié)論

        通過以上的分析,我們找到了一種通過支持向量機進(jìn)行選股的策略并獲得了顯著的收益,并且顯著高于滬深300股票指數(shù)。所以我們可以看到將支持向量機運用于股票收益的預(yù)測可以獲得顯著的結(jié)果。

        參考文獻(xiàn):

        [1]陳蓉,陳煥華,鄭振龍.動量效應(yīng)的行為金融學(xué)解釋[J].系統(tǒng)工程理論與實踐,2014,(3):613~622.

        [2]陳卓思,宋逢明.圖形技術(shù)分析的信息含量[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究,2005,(9):73~82.

        作者簡介:任正紅(1991—),男,山西忻州人,山西財經(jīng)大學(xué)2016(金融工程)學(xué)術(shù)碩士研究生,研究方向:金融資產(chǎn)定價.

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