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基于遗传神经网络的指数跟踪优化方法

系统工程理论与实践 2010年第1期30卷 22-29页

作者：刘磊中国人民银行郑州中心支行郑州450002

针对使用完全复制法进行指数跟踪的缺点和仅以跟踪误差作为指数跟踪目标的不足,以跟踪误差最小化和超额收益最大化两者的权衡作为指数跟踪的目标函数,综合考虑实际中的交易成本、现金、卖空限制等约束,建立指数跟踪优化模型,并采用二进... 详细信息

针对使用完全复制法进行指数跟踪的缺点和仅以跟踪误差作为指数跟踪目标的不足,以跟踪误差最小化和超额收益最大化两者的权衡作为指数跟踪的目标函数,综合考虑实际中的交易成本、现金、卖空限制等约束,建立指数跟踪优化模型,并采用二进制和实数值混合编码的遗传BP网络对指数跟踪管理中的资金进行优化配置.该算法能同时优化网络结构和权值矢量,并结合遗传算子和Solis& Wets算子生成后代使遗传搜索空间的群体多样性更好,加快了遗传算法的收敛速度,提高了连接权系数的优化精度.跟踪深证100指数的实证结果表明:应用遗传神经网络算法进行指数跟踪的效果明显优于完全复制法,并且实现了目标指数的动态跟踪.

关键词：遗传神经网络指数跟踪跟踪误差超额收益率

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指数跟踪的最优现金管理策略

统计与决策 2008年第15期24卷 131-133页

作者：李俭富马永开西南财经大学统计学院电子科技大学管理学院

现金管理是指数跟踪管理的一个重要问题。文章研究了现金流服从布朗运动与泊松过程的混合随机过程时指数跟踪的最优现金管理策略,论证了最优现金管理脉冲控制策略的充分条件和存在性,给出了求解最优现金管理策略的参数的方程。

关键词：指数跟踪现金管理布朗运动泊松过程

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指数跟踪重平衡的时机

上海大学学报（自然科学版） 2006年第4期12卷 399-402,407页

作者：刘少林秦成林上海大学理学院上海200444

主要利用Rudolf介绍的一种线性跟踪误差———平均绝对偏差,来研究带比例交易费用的指数跟踪重平衡的时机问题.分周期性调整和非周期性调整两种情况分别对指数跟踪进行重平衡,特别是讨论了由跟踪误差阈值决定的非周期性调整问题.最后利... 详细信息

主要利用Rudolf介绍的一种线性跟踪误差———平均绝对偏差,来研究带比例交易费用的指数跟踪重平衡的时机问题.分周期性调整和非周期性调整两种情况分别对指数跟踪进行重平衡,特别是讨论了由跟踪误差阈值决定的非周期性调整问题.最后利用Dow Jones 30指数,比较了在2个月时间内周期性调整和非周期性调整两种不同调整方法的实证分析结果.

关键词：指数跟踪重平衡时机跟踪误差线性规划交易成本

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指数跟踪的模型方法和实证分析

指数跟踪的模型方法和实证分析

作者：吴媛厂山东大学

学位级别：硕士

指数化投资以追求达到与目标指数相似的收益率和交易成本最小化为目的,而非战胜市场获得超额收益率,是一种中长期的跟踪指数的、被动的投资方式。去年是中国内地指数化发展十周年。自从2002年成立了我国第一只指数基金华安上证180,2004... 详细信息

指数化投资以追求达到与目标指数相似的收益率和交易成本最小化为目的,而非战胜市场获得超额收益率,是一种中长期的跟踪指数的、被动的投资方式。去年是中国内地指数化发展十周年。自从2002年成立了我国第一只指数基金华安上证180,2004年发行了我国第一只ETF上证50,截至2012年6月底,我国的指数基金数量达到180只,包括43只ETF和37只联接基金,资产规模接近3600亿元,ETF规模达到了1200亿元,成为亚洲重要的ETF市场之一。指数基金作为一种财富管理工具,为资本市场的健康发展和服务实体经济发挥了积极作用。随着未来市场有效性逐步提高,投资者对标准化的金融工具需求逐渐增长,指数基金具有广阔的发展空间。ETF将会在资产配置、风险管理、以及精准投资多种资产类别方面发挥重要作用。另外指数化产品严格的决策流程和管理制度,以及定风险、高透明、低费用、快交易等优点更是得到机构投资者的亲睐。在指数基金的管理运作中,根据传统的宏观面信息对行业进行判断选股的方法将作为辅助参考,而借助数理统计学,金融时间序列分析,随机控制等理论方法为指导工具的量化投资决策分析将扮演越来越重要的角色,为程序化交易打下基础。本文简单引入国外研究者在指数复制问题的一个研究方向,而后是分析国内的证券市场,运用相关分析,回归分析,聚类分析等统计学知识试图寻找指数复制的投资策略。在第三章的实证分析中运用多种方法,以上证180指数为目标指数,比较分析多种跟踪方法的结果,同时给出绩效评估。在调整阶段,根据成份股的变化作出相应的策略调整探讨,分析权重变化对跟踪误差和交易成本的影响。

关键词：指数跟踪带约束有效前沿跟踪再平衡投资组合

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指数跟踪组合复制方法和实证研究

指数跟踪组合复制方法和实证研究

作者：陈璐华东师范大学

学位级别：硕士

随着证券市场的发展和演变,市场指数体系的建立渐渐趋于完善。指数化投资理念已成为世界范围内的主要投资策略和投资方法之一,作为指数化投资的重要技术,指数跟踪组合复制方法得到了国内外众多学者的关注和研究。但是大部分研究都是以... 详细信息

随着证券市场的发展和演变,市场指数体系的建立渐渐趋于完善。指数化投资理念已成为世界范围内的主要投资策略和投资方法之一,作为指数化投资的重要技术,指数跟踪组合复制方法得到了国内外众多学者的关注和研究。但是大部分研究都是以证券收益率为出发点来构造指数跟踪模型,很少会对股票价格的时间序列做研究。在指数跟踪投资组合的成分股的选择方法上,大多数学者采用的是市值排名法、按行业抽样或者简单的随机抽样,这些选股方法都缺乏对股票以及目标指数的历史信息进行充分的挖掘和利用。另外,已有研究基本上都只对一种复制方法进行研究,缺乏对不同跟踪组合复制方法的跟踪效果作系统的比较分析。本文针对以上问题提出了一个新的跟踪组合复制的方法,以价格的时间序列为研究对象,用FastICA方法对股票价格时间序列进行特征提取,根据不同的趋势特征对股票进行聚类分层,充分挖掘股票和目标指数的历史信息。然后提出了基于聚类的Non-negative LARS算法进行选股;最后,对选入的股票按照目标函数优化求解,以此赋予股票不同的权重,从而得到复制跟踪的最优组合。在实证分析部分,本文还对各种指数跟踪组合复制方法进行了多角度的对比,结果显示本文提出的指数跟踪复制方法在样本内的跟踪效果是相对最优的,而且基于ICA的聚类和基于聚类的Non-negative LARS算法也取得了不错的效果;在样本外的短期和中期,该方法也有很好的跟踪效果。另外,在实证分析时还尝试从更大的样本空间挑选股票构造跟踪组合,结果表明从沪深300指数的成分股挑选股票构造的跟踪组合其效果要优于从所有股票中选股构造的跟踪组合,这对指数跟踪技术的一项探索,也是一项有益的尝试,有一定的实际参考价值。

关键词：指数跟踪 FastICA Non-negative LARS 对比分析

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指数跟踪的主成分因子模型

指数跟踪的主成分因子模型

作者：于杰大连理工大学

学位级别：硕士

指数跟踪是较为常见的被动投资管理方法之一,持续受到投资者和学者们的关注。但由于大多数投资者们的资金限制,其希望尽量减少所构建的投资组合中成分股的个数,近年来较为常用的方法是将势约束加入到均值平方模型上。然而,当样本量较少... 详细信息

指数跟踪是较为常见的被动投资管理方法之一,持续受到投资者和学者们的关注。但由于大多数投资者们的资金限制,其希望尽量减少所构建的投资组合中成分股的个数,近年来较为常用的方法是将势约束加入到均值平方模型上。然而,当样本量较少并且市场微观结构发生较大变化时,该模型的求解精度有待提高。我们希望可以因子模型的思想,将模型由直接跟踪指数收益率转换为跟踪在各个有效因子上的风险暴露系数来间接跟踪指数收益率,常见的因子模型有单因子模型、Fama-French三因子模型、五因子模型等。但对于传统的因子模型,由于每个因子在金融市场中的实际意义,其应用难点在于计算所有的因子。为了克服这一难点,本文通过主成分分析法提取影响各资产收益率的有效因子,并计算每种资产在这些有效因子上的风险暴露。在数值实验部分比较模型的求解精度,首先将带势约束的主成分因子-均值平方模型改写为混合整数规划模型,并采用分支定界法求解,我们选取OR-Library数据库中的指数跟踪测试数据,实验结果表明主成分因子-均值平方模型比均值平方模型具有更高的精度。但是当我们将分支定界法用于求解成分股较多的指数跟踪问题时,时间成本非常大,因此,我们将模型进一步改写为多块目标函数极小化问题,并且通过指示函数以及加入人工变量,得到两个二次罚子问题,进而,我们利用邻近交替线性极小化方法交替地求解两个投影子问题,实验结果表明,主成分因子-均值平方模型的求解时间得到大幅度的提升。

关键词：指数跟踪势约束因子模型主成分分析罚PALM方法

基于Sparse-Group Lasso的指数跟踪

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系统科学与数学 2019年第12期39卷 2025-2040页

作者：王国长高桃璇徐世荣暨南大学经济学院广州510632 香港城市大学科学与工程学院中国香港999077

在指数跟踪问题中,股票指数与行业板块的相关性往往是集中在某些特定的行业,且行业走向通常由几个有影响力的公司决定,因此如何选取具有代表性的行业和公司是提高跟踪精度的一个很好的切入点.在以往的研究方法中,Lasso等变量选择方法忽... 详细信息

在指数跟踪问题中,股票指数与行业板块的相关性往往是集中在某些特定的行业,且行业走向通常由几个有影响力的公司决定,因此如何选取具有代表性的行业和公司是提高跟踪精度的一个很好的切入点.在以往的研究方法中,Lasso等变量选择方法忽略了行业因素的影响,而分层抽样则忽略了不同行业和股票指数关联性大小的不同.文章引入Sparse-Group Lasso方法,实现了对行业及行业内部单一股票的筛选,同时对跟踪误差的定义进行扩展,综合考虑线性和非线性两种跟踪误差的优点对股票组合的权重进行优化.实证表明,基于Sparse-Group Lasso方法筛选的股票组合的稳健性一致优于依据市值筛选的股票组合,当股票组合规模较小时,基于Sparse-Group Lasso方法筛选的股票组合的跟踪误差也要优于依据市值进行筛选股票的方法.

关键词：指数跟踪 Sparse-Group Lasso 跟踪误差行业筛选

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基于偏好变量的指数跟踪方法

统计与信息论坛 2016年第9期31卷 9-16页

作者：王娜钱争鸣厦门大学经济学院福建厦门361005

考虑到在进行指数跟踪时影响强度大并且流动性好的成份股往往是被偏好的,结合股票市场的网络结构和指数的编制规则,提出基于偏好变量的指数跟踪方法;对沪深300指数进行实证分析,从跟踪偏离度、平均超额收益和年跟踪误差三方面对新方法... 详细信息

考虑到在进行指数跟踪时影响强度大并且流动性好的成份股往往是被偏好的,结合股票市场的网络结构和指数的编制规则,提出基于偏好变量的指数跟踪方法;对沪深300指数进行实证分析,从跟踪偏离度、平均超额收益和年跟踪误差三方面对新方法进行评估,并与非负LASSO模型进行对比分析。实证结果显示,新方法不仅优于非负LASSO模型,而且优于市场上大多数指数基金。

关键词：无标度网络影响强度流动性指数跟踪

基于Adaptive Lasso的股票指数跟踪问题研究

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太原理工大学学报 2020年第1期51卷 131-135页

作者：侯红卫谢仪太原理工大学数学学院太原030024 中国人民银行乌鲁木齐中心支行乌鲁木齐830000

将处理高维数变量选择问题的Adaptive Lasso运用于指数跟踪问题,利用LQA算法,实现Adaptive Lasso的求解,为构建股票投资组合跟踪指数提供了一种新的方法。实证部分表明:利用此方法构建股票组合来跟踪沪深300指数能够获得很小的跟踪误差... 详细信息

将处理高维数变量选择问题的Adaptive Lasso运用于指数跟踪问题,利用LQA算法,实现Adaptive Lasso的求解,为构建股票投资组合跟踪指数提供了一种新的方法。实证部分表明:利用此方法构建股票组合来跟踪沪深300指数能够获得很小的跟踪误差,预测能力十分可观,且计算时间极短,说明了该方法在指数跟踪中的实用性。

关键词： Adaptive Lasso 指数跟踪沪深300指数