随机森林在量化选股中的应用研究.pdf

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1、第25卷第3期运筹与管理Vol.25,No.32016年6月OPERATIONSRESEARCHANDMANAGEMENTSCIENCEJun.2016随机森林在量化选股中的应用研究121王淑燕,曹正凤,陈铭芷(1.辅仁大学商学研究所,台湾24205;2.北京博宇通达科技有限公司,北京102617)摘要:通过分析国内外量化选股模型采用的指标体系,从焦健的六因子模型出发,使用指标相关性分析方法,提出了八因子选股模型指标体系,选用了2013年3月200只股票的样本数据,使用随机森林算法实现了对2013年4月股票涨跌情况较高精确度的预测,通过对比分析焦健的六因子模型,并分析优选后的股票在行

2、业平均收益、最值方面的实际表现,验证了该量化选股模型在中国股票市场上有较好的性能。关键词:随机森林;量化投资;选股指标;价值成长投资策略中图分类号:O212.6文章标识码:A文章编号:10073221(2016)03016306doi:10.12005/orms.2016.0098ResearchonApplicationofRandomForestsintheQuantitativeStockSelectionModel121WANGShuyan,CAOZhengfeng,CHENMingzhi(1.BusinessAdministration,FuJenCatholi

3、cUniversity,Taiwan24205,China;2.BeijingBoyuTongdaTechnologyCo.Ltd.,Beijing102617,China)Abstract:Byanalyzingtheindicatorsystemusedbythestockselectionmodelathomeandabroad,westartfromthesixfactormodelofJiaoJian,usecorrelationanalysismethodoftheindicators,andproposetheindicatorsystemoftheeightfac

4、torstockselectionmodel.Weselectethesampledatafor200stocksin2013March,achieveapredictionabouttheriseandfallofthestockin2013Aprilbytherandomforests.WeverifythequantitativestockmodelhasbetterperformanceintheChinesestockmarket,bycomparingthesixfactormodelofJiaoJianandanalyzingtheactualperformanceva

5、luesofthepreferredstockintheaverageincomeandtheminimumandmaximumvaluesinthetrade.〗Keywords:randomforests;quantitativeinvestment;stockselectionindicator;growthatareasonableprice(GARP)资的理论基础就是量化投资,具体到进行股市投资0引言决策时,量化选股就是关键环节。对当前中国股票市场实现量化选股,指导投资人进行理性的投资分所谓量化选股,是指选择合适的选股指标体析,是当前量化投资急需解决的问题。系,使用数量化的

6、统计分析工具,实现优质股票的本文拟在分析国内外选股指标体系的基础上,选择,它是量化投资的一项重要内容,其本质是数从国内较成熟的选股指标体系出发,根据指标间的据挖掘领域的分类问题。当前,新兴的中国股票市相关性,提出一套选股指标体系,并构建基于随机场和中国经济发展相偏离,中国股票市场要克服主森林算法的量化选股模型,为投资者提供一个较好观性、盲目性和投机性,转向理性投资的轨道,政府的选股分析工具,从而为正确的投资组合的确立提和相关机构已经开始呼吁投资者回归理性,理性投供基础,以适应中国股票市场的新兴需求。收稿日期:20130802基金项目:国家自然科学基金资助项目(71071022)作

7、者简介:王淑燕(1981)女,山东菏泽人,博士生,经济统计分析;曹正凤(1979),男,江西九江人,技术总监,博士,统计理论研究;通讯作者:陈铭芷(1981)女,台湾台北人,教授兼所长,博士,作业管理、品质管理、经济管理。164运筹与管理2016年第25卷共16个指标,这样就建立了初始的选股指标体系。1初始股指标体系的建立当然,在初始选股体系构建时,也可以选择更多的指标,由于时间和研究的简单性等原因,本文仅选国外证券市场发展比较成熟,选股指标体系也择

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