基于LASSO和神经网络的量化交易智能系统构建——以沪深300股指期货为例

发布时间：2017-11-12 11:08

  本文关键词：基于LASSO和神经网络的量化交易智能系统构建——以沪深300股指期货为例

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【摘要】：本文立足于我国金融市场的现状提出了基于LASSO方法和神经网络模型的量化交易智能系统。该系统首先使用LASSO方法从众多技术指标中选出极少数最有效的指标作为输入变量,然后通过神经网络方法来搜索最优的交易规则,并以沪深300股指期货为例进行回测检验。结果显示:第一,与AIC和BIC回归模型相比,LASSO选出的变量少、预测高、且稳健性强;第二,经过神经网络的优化,交易系统的收益率和风险控制能力都得到了显著提高;第三,即使在考虑交易成本的前提下,该系统也可以获取超额收益。
【作者单位】： 深圳市福田区发展研究中心;上海财经大学统计与管理学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71101083,71271128,71331006) 上海市教育委员会科研创新项目(12ZZ072) 上海财经大学创新团队支持计划
【分类号】：TP183;F832.51;F224
【正文快照】： 一、引言近几十年来,股票价格预测始终是金融研究领域的一个热点问题。总的来说,预测股价走势和买卖时点的方法包括基本面分析和技术分析。其中,基本面分析是通过对宏观经济状况、行业发展趋势、公司同行业竞争水平和公司内部管理水平等诸多方面进行分析,以确定公司股票的内在

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前3条

1 卢t泽;叶德谦;南敏;;基于遗传算法和神经网络的股票价格预测[J];电脑开发与应用;2010年02期

2 戴念念;陈小伟;;基于小波神经网络的高阶CAPM实证研究[J];投资研究;2011年12期

3 刘飞虎;罗晓光;;基于PCA-RBF神经网络的商业银行财务风险评价研究[J];投资研究;2013年03期

【共引文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 张U，

本文编号：1175631