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基于聚类模型的指数增强效果及优化实证研究

基于聚类模型的指数增强效果及优化实证研究

作者：徐结东北财经大学

学位级别：硕士

近几年,随着国内经济的发展,人们生活水平的提高,家庭财富和可支配收入逐步增长,人们购买的基金种类逐渐多样化,其中增强型指数基金采用指数跟踪与主动管理相结合的方式能获取比市场更高的收益,其投资价值逐渐凸显,市场占比逐年提高,受... 详细信息

近几年,随着国内经济的发展,人们生活水平的提高,家庭财富和可支配收入逐步增长,人们购买的基金种类逐渐多样化,其中增强型指数基金采用指数跟踪与主动管理相结合的方式能获取比市场更高的收益,其投资价值逐渐凸显,市场占比逐年提高,受到市场广泛关注。增强型指数基金在实现有效跟踪标的指数的基础上,通过个股优选、权重优化、仓位控制以及其他途径的增强方式,达到超越指数收益的一种基金。国内外现有文献研究增强型指数基金策略理解、投资目标以及增强模型约束方面都有一定的成果,但是对于指数基金增强效果并没有过多研究。指数增强以战胜市场为目标,获得超越市场平均收益,究竟采用何种方法能使增强效果更好?本文就此问题深入研究。本文选择2016年4月1日至2021年3月31日的中证500指数作为标的指数,在此时间区间,样本股采用周收益率指标,应用聚类方法和较为流行的LASSO方法对中证500指数成分股进行选取,结合最小化跟踪误差对筛选后的成分股权重优化,进而构造增强型指数基金。运用趋势图、收益率时间序列图和绩效评价指标进行综合判断,哪种方法构造的增强型指数基金增强效果更好。本文研究结果表明,采用LASSO方法构建的增强型指数基金累计收益率高于标的指数,采用聚类方法构建的增强型指数基金累计收益率也高于标的指数。最后将两种模型构造的增强型指数基金进行比较,基于聚类方法构造的增强型指数基金超额收益率和夏普比率均高于基于LASSO方法构建的增强型指数基金,并结合周收益率时间序列图和趋势图进行对比,基于聚类方法构造的增强型指数基金更具有优越性。因此,本文最终认为基于聚类方法构造的增强型指数基金增强效果更好。本文创新点在于对投资组合进行增强,运用聚类方法和LASSO方法来研究增强指数构造,能为机构投资者提供一定的参考意义。在实证研究中是用成分股来增强指数,提出用最小化跟踪误差方法对筛选后的股票权重进行优化,此方法也可以直接应用于其他因子增强策略。

关键词：增强型指数基金 IASSO模型聚类模型权重优先绩效评价

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基于聚类中心分离的模糊聚类模型

华南理工大学学报（自然科学版） 2008年第4期36卷 110-114,137页

作者：武小红周建江南京航空航天大学信息科学与技术学院江苏南京210016

根据聚类中心分离原则提出了三个新的模糊聚类模型.首先,在模糊C-均值(FCM)聚类目标函数的基础上按聚类中心分离原则增加一个聚类中心分离项来扩展FCM算法,提出基于聚类中心分离的模糊聚类模型(FCM_CCS).该模型可使聚类过程中聚类中心... 详细信息

根据聚类中心分离原则提出了三个新的模糊聚类模型.首先,在模糊C-均值(FCM)聚类目标函数的基础上按聚类中心分离原则增加一个聚类中心分离项来扩展FCM算法,提出基于聚类中心分离的模糊聚类模型(FCM_CCS).该模型可使聚类过程中聚类中心间的距离扩大,从而得到更好的聚类效果;其次,提出FCM_CCS的可能性聚类模型(PCM_CCS)以克服FCM_CCS对噪声敏感的缺点;最后,进一步将PCM_CCS扩展成它的可能性模糊聚类模型(PFCM_CCS).基于聚类中心分离的可能性模糊聚类模型在处理噪声数据和克服一致性聚类问题方面表现出良好的性能.对数据集的测试实验结果表明,PFCM_CCS能同时产生模糊隶属度和典型值,具有比FCM更大的聚类中心间距以及比FCM_CCS更高的聚类准确率.

关键词：聚类中心分离模糊聚类模糊C-均值聚类聚类模型

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去噪处理下的复杂网络聚类优化模型研究

计算机仿真 2022年第3期39卷 381-385页

作者：姜广坤裴洲奇大连海洋大学应用技术学院辽宁大连116300

由于当前已有模型未能对加权复杂网络数据进行去噪处理,导致网络聚类结果和聚类质量不理想,聚类实际运行时间上升。提出一种基于空间关联性的加权复杂网络聚类模型,通过法向张量投票技术组建投影时的局部坐标系,获取网络编码局部几何结... 详细信息

由于当前已有模型未能对加权复杂网络数据进行去噪处理,导致网络聚类结果和聚类质量不理想,聚类实际运行时间上升。提出一种基于空间关联性的加权复杂网络聚类模型,通过法向张量投票技术组建投影时的局部坐标系,获取网络编码局部几何结构,利用邻居节点间感知数据的空间关联性过滤噪声数据,同时使用坐标更新算法调整噪声点位置,实现复杂网络数据去噪。加权复杂网络将数据从输入空间非线性映射到特征空间,获取网络的特征向量,同时使用谱聚类算法构建加权复杂网络聚类模型,通过随机梯度下降法对模型进行优化实现网络聚类。仿真实验结果表明,所提模型可以获取高精度的聚类结果,同时还能够有效减少聚类实际运行时间,提升聚类质量。

关键词：空间关联性加权复杂网络聚类模型噪声滤除谱聚类算法

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基于方差分量估计的视觉定位方法

探测与控制学报 2024年第3期46卷 109-114,120页

作者：周泽波孙诗媛田学海刘芮宏电子科技大学航空航天学院四川成都611731

针对视觉导航中存在成像特征点的非均匀误差会影响位姿计算准确度的问题,提出一种基于方差-协方差分量估计的视觉定位方法。首先,从理论角度出发分析相机测量过程中随机误差存在形式及影响因素;其次,向双目相机视觉及视觉/惯性融合模型... 详细信息

针对视觉导航中存在成像特征点的非均匀误差会影响位姿计算准确度的问题,提出一种基于方差-协方差分量估计的视觉定位方法。首先,从理论角度出发分析相机测量过程中随机误差存在形式及影响因素;其次,向双目相机视觉及视觉/惯性融合模型添加随机模型优化模块,构建非线性优化系统;最后,使用KITTI数据集、EuRoC数据集进行测试,对数据进行基于划分的聚类处理,验证得到该方法能够更加有效精准地估计飞行目标的位姿信息,对随机误差具有良好的优化效果。

关键词：视觉定位方差分量估计非线性优化随机误差聚类模型

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一种基于特征的协同聚类模型

计算机研究与发展 2018年第7期55卷 1508-1524页

作者：张飞张立波罗铁坚武延军中国科学院大学北京101408 中国科学院软件研究所北京100190

推荐系统能够有效解决用户的个性化推荐问题,其中,协同过滤是近年来的主流方法.协同过滤算法具有一定的局限性,因为需要在全部的物品中为用户进行推荐,而单个用户往往只对某些领域的物品感兴趣.为了解决这个问题,提出了一种新的协同聚... 详细信息

推荐系统能够有效解决用户的个性化推荐问题,其中,协同过滤是近年来的主流方法.协同过滤算法具有一定的局限性,因为需要在全部的物品中为用户进行推荐,而单个用户往往只对某些领域的物品感兴趣.为了解决这个问题,提出了一种新的协同聚类模型,先将用户和物品根据兴趣或特征进行聚类分组,然后在每个分组上进行相应的推荐.该模型主要包含2个模块:1)特征表示模块,用以发掘用户的兴趣和物品的特征;2)根据该特征构建的图模型,用来求解最终的聚类分组.通过在3种公开数据集上与其他算法进行性能比较,验证了这种协同聚类模型能够显著提高推荐系统预测与推荐的准确度.

关键词：推荐系统聚类模型协同过滤特征表示图模型

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边坡稳定性评价的投影寻踪聚类模型

岩石力学与工程学报 2004年第16期23卷 2687-2689页

作者：倪长健王顺久丁晶成都信息工程学院气象系成都610041 四川大学水利水电工程学院成都610065

针对边坡稳定性评价的多因素影响问题,建立了边坡稳定性评价的投影寻踪聚类模型。该模型依据样本自身的数据特性寻求最优的投影方向,并通过投影方向计算反映评价样本综合特征信息的投影特征指标,然后再根据投影特征指标值进行边坡稳定... 详细信息

针对边坡稳定性评价的多因素影响问题,建立了边坡稳定性评价的投影寻踪聚类模型。该模型依据样本自身的数据特性寻求最优的投影方向,并通过投影方向计算反映评价样本综合特征信息的投影特征指标,然后再根据投影特征指标值进行边坡稳定性评价分析,因而避免了诸如各评价因素权重确定的人为任意性。实例分析结果与边坡稳定性实际状态完全一致,表明该技术切实可行,为边坡稳定性分析提供了一条新的途径。

关键词：边坡稳定性投影寻踪聚类模型

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基于外形特征的三维模型聚类方法研究

计算机集成制造系统 2010年第3期16卷 502-506页

作者：李健莫蓉石源苏媛媛郑丹晨西北工业大学现代设计与集成制造技术教育部重点实验室陕西西安710072 西北工业大学机电学院陕西西安710072

针对实际应用中三维模型数据集的模型分类管理、检索聚类预处理等聚类问题,提出了一种基于划分方法的无监督聚类模型。该模型通过以傅里叶矩不变算法为基础的特征提取算法,综合运用了现有聚类算法,将特征提取和聚类计算有效结合起来,充... 详细信息

针对实际应用中三维模型数据集的模型分类管理、检索聚类预处理等聚类问题,提出了一种基于划分方法的无监督聚类模型。该模型通过以傅里叶矩不变算法为基础的特征提取算法,综合运用了现有聚类算法,将特征提取和聚类计算有效结合起来,充分考虑了聚类模型数据格式的敏感性问题。计算结果表明,该方法对有一定类结构的数据集在有整体聚类效果的情况下有一定的局部最优性。

关键词：特征提取预处理类原型聚类模型三维模型聚类算法

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基于聚类模型的流控典型场景识别

长江信息通信 2023年第3期36卷 177-179页

作者：徐继林吕双回武喜萍民航西南空管局四川大学计算机学院四川成都610065

为了提高流控措施制定辅助决策水平的提升,文章以成都双流机场近几年的流控为例,提出了基于聚类模型的流控典型场景识别方法。建立了K均值聚类、DBSCAN聚类、Agglomerative Clustering层次聚类、BIRCH聚类、谱聚类、高斯混合模型七种聚... 详细信息

为了提高流控措施制定辅助决策水平的提升,文章以成都双流机场近几年的流控为例,提出了基于聚类模型的流控典型场景识别方法。建立了K均值聚类、DBSCAN聚类、Agglomerative Clustering层次聚类、BIRCH聚类、谱聚类、高斯混合模型七种聚类模型对流控措施进行聚类分析,采用轮廓系数Silhouette coefficient、Calinski Harabasz score和Davies Bouldin index对流控聚类模型效果进行评价,验证了K均值流控聚类模型优于其他聚类模型,建立了流控典型场景,为管制员进行流量管理提供辅助支撑。

关键词：空中交通流量管理聚类模型尾随间隔典型场景

基于K-means聚类模型的加密流量识别方法

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邮电设计技术 2023年第8期 53-56页

作者：程筱彪张曼君中国联通研究院北京100048

通信流量的加密有助于实现网络数据的安全传输和隐私数据的有效防护,因此近年来加密流量在网络流量中的比例不断攀升,在保障安全的同时也给攻击者提供了绕过传统安全防护设备的途径。因此提出一种基于K-means聚类模型的加密流量识别方法... 详细信息

通信流量的加密有助于实现网络数据的安全传输和隐私数据的有效防护,因此近年来加密流量在网络流量中的比例不断攀升,在保障安全的同时也给攻击者提供了绕过传统安全防护设备的途径。因此提出一种基于K-means聚类模型的加密流量识别方法,基于网络流数据特征的离散程度和整体随机程度,判断未知流量是否属于加密流量。此外对加密流量识别面临的主要挑战和未来的研究方向进行了分析,为后续的相关研究提供借鉴和参考。

关键词：加密恶意流量聚类模型