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趋势因子与股票横截面收益

科学决策 2022年第5期 86-100页

作者：潘慧峰代盛袁军于京媛对外经济贸易大学金融学院对外经济贸易大学智慧科技研究中心中再资产管理有限公司美国史密斯学院

本文采用2005年至2016年A股上市公司为研究样本,通过归一化的均线指标,构造了个股趋势因子。实证结果发现:该因子对股票横截面收益具有显著的解释能力,经过CAPM模型和Fama French三因子模型风险调整后依然存在显著的超额收益。

关键词：趋势因子股票横截面收益超额收益

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引入趋势因子的BP模型在股市预测中应用

统计与决策 2015年第19期31卷 87-89页

作者：孙海波王丽敏韩旭明吉林大学商学院吉林财经大学经济模拟研究所长春130017 吉林财经大学管理科学与信息工程学院长春130017 长春工业大学软件学院长春130012

为进一步提高BP神经网络的预测性能,文章将具有纠正预测方向特性的趋势因子引入到BP神经网络中,提出了引入趋势因子的BP神经网络,即DF-BPNN网络(BP Neural Network with Direction Factor),并将其应用于股市预测领域中。仿真实验结果表... 详细信息

为进一步提高BP神经网络的预测性能,文章将具有纠正预测方向特性的趋势因子引入到BP神经网络中,提出了引入趋势因子的BP神经网络,即DF-BPNN网络(BP Neural Network with Direction Factor),并将其应用于股市预测领域中。仿真实验结果表明,与基本BP神经网络相比,文章提出的DF-BPNN模型的预测精度得到进一步改善,预测性能优于BP神经网络。

关键词： BP神经网络趋势因子股市预测

基于趋势因子预处理和循环神经网络的股指预测研究

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基于趋势因子预处理和循环神经网络的股指预测研究

作者：刘亦娇山东财经大学

学位级别：硕士

股票的价格呈现趋势化运动,趋势对于股价预测来说至关重要。股价预测主要有两大类方法——基本面分析和技术分析,本文从技术分析的角度研究股价运动趋势,将股价预测转化为时间序列分析问题。时间序列分析的工具又分为传统计量模型和计... 详细信息

股票的价格呈现趋势化运动,趋势对于股价预测来说至关重要。股价预测主要有两大类方法——基本面分析和技术分析,本文从技术分析的角度研究股价运动趋势,将股价预测转化为时间序列分析问题。时间序列分析的工具又分为传统计量模型和计算智能模型,传统的计量模型虽然解释性好但往往预测效果不理想,而计算智能模型,尤其是人工神经网络模型可以进行自适应学习,具有强大的非线性映射能力,故本文选用人工神经网络进行建模。预处理和网络模型定义是建立神经网络预测模型的重要方面,现有的预处理方法多为信号分析、时序分割、主成分提取等自动化的手段,缺少明确的金融意义;在网络模型方面,循环神经网络强大的时序学习能力以及深度学习的发展为金融预测带来了新的机遇,故本文关注的重点是提取更具金融意义的特征并利用循环神经网络进行建模。本文所做的工作主要有两点:一是对趋势因子进行了两阶段的预处理,首先从价格、收益率、动能、量价、波动率五个方面提取了趋势因子,价格特征反映了不同时间尺度上的价格水平,收益率特征反映了价格的速度,动能特征体现了价格的加速度,量价特征蕴含了成交量带来的额外信息,波动率特征则包含了区间数据带来的信息,第二阶段根据每个因子与趋势之间的内在联系进行了离散化处理,进一步反映趋势的动态特征;二是建立了不同的循环神经网络预测模型,通过实验对比了三种特征表达方式、不同网络类型以及深层结构在预测中的表现。实验结果表明,趋势因子预处理显著提高了模型的预测表现;三种循环神经网络中,门限神经单元的表现最好;在隐层神经元总数保持不变的情况下,深层结构比浅层结构表现好。在所有超参数设置中,以离散化后的趋势因子作为输入、采用三隐层结构的门限神经网络模型表现最佳,相比于随机的三分类预测正确率提升了35个百分点左右。根据实验结果,本文得到以下重要结论:价格、收益率、动能、量价和波动率中蕴含着股价趋势信息,可以有效提高预测模型的表现;在三种循环神经网络中,门限神经网络更适用于处理股指日数据这种低频的小样本金融时间序列;深度学习不是万能的,从金融意义的角度进行特征表示往往能事半功倍,比单纯依靠深层结构的特征学习更能提升模型的预测效果。本文的创新点主要有三个:一是从技术分析及趋势预测的内在逻辑出发对趋势因子进行了两阶段的提取;二是对输出变量做了细致的预处理,包括利用五日收益率设定类标签并在传统的涨跌分类基础上添加了“震荡”类,有助于下一步交易策略的制定;三是分析了三种不同类型的循环神经网络在股指趋势短期预测中的表现,并初步探索了深度学习的适用性。

关键词：股指预测趋势因子循环神经网络深度学习

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基于EMA均线趋势因子的投资组合构建

基于EMA均线趋势因子的投资组合构建

作者：金靖杰中南财经政法大学

学位级别：硕士

股票市场价格变化一定程度上反应了宏观经济环境变化。尽管有效市场假说和行为金融理论对股价趋势是否存在尚有争议,但业界普遍认为股价趋势存在。尤其是短线交易上,交易者大量采用技术交易策略。技术交易者常用MA均线分析股价,已有研... 详细信息

股票市场价格变化一定程度上反应了宏观经济环境变化。尽管有效市场假说和行为金融理论对股价趋势是否存在尚有争议,但业界普遍认为股价趋势存在。尤其是短线交易上,交易者大量采用技术交易策略。技术交易者常用MA均线分析股价,已有研究利用MA均线构造趋势因子。而MA指标只是历史股价的简单平均,对股票价值的评价受历史信息影响较大。EMA(Exponential Moving Average)指标便是对MA指标的改进。该指标使用指数窗口函数平滑时间序列数据的经验技术,对历史股价进行加权移动平均。已有研究指出EMA指标在股票市场具有较MA指标更好的投资效果,而目前尚未有文献基于EMA指标构建趋势因子。基于此,本文参考以往研究,在已有趋势因子基础上,构造出新的EMA均线趋势因子(E-Trend),并据此构建投资策略。本文参考Han等(2016)构造趋势因子(Trend Factor)的方式,该因子在美股市场中提出,后被国内学者证明在中国A股市场有效。投资策略构建上,本文基于中国A股上市公司2010年至2021年共计12年的历史数据,以周为单位,依据市场中股票E-Trend因子值做多最高组、做空最低组构建投资组合,并对其收益序列进行研究。本文对E-Trend因子对股价的预测能力以及投资组合收益进行了检验。第一,本文将E-Trend与常用其他因子(市场因子MKT、市值因子SMB、价值因子HML、动量因子MOM、反转因子REV)进行对比分析。第二,通过改变参数、分样本区间、双变量排序、Fama-Macbeth(1973)截面回归检验该因子对股票收益率的预测能力。第三,考虑交易费用的前提下,本文研究了样本区间E-Trend因子策略的整体表现,并用H-P滤波法将样本区间划分出牛市和熊市,分析不同行情下E-Trend因子组合的投资绩效。以上分析结果表明,E-Trend因子对股票收益率的预测能力显著,依据其构建等权投资组合能获得超额收益。E-Trend因子等权投资组合抗风险能力较强,尤其在熊市行情下具有较强收益能力。本文在前人研究基础上,对因子构造进行了创新,利用EMA指标构造出EMA均线趋势因子(E-Trend),并在我国A股市场构建投资组合进行了实证检验。本研究对于识别和利用股票趋势提出了一个新思路,拓展和深化了利用均线指标构造股票因子的研究,为利用均线指标构建投资策略提供了新的参考。

关键词：趋势因子 EMA均线指标股票收益率投资策略

中国A股因子模型比较 ——趋势因子模型是否优于其它因子模型

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中国A股因子模型比较 ——趋势因子模型是否优于其它因子模型

作者：林梦茹对外经济贸易大学

学位级别：硕士

资产定价一直以来是金融领域研究中的重要方向,国内外学者们孜孜不倦的寻找对股票超额收益率解释力度更强的因子模型,随之出现很多著名的资产定价模型,如CAMP,Fama-French三因子模型,Carhart4因子模型,Fama-French五因子模型等。随着中... 详细信息

资产定价一直以来是金融领域研究中的重要方向,国内外学者们孜孜不倦的寻找对股票超额收益率解释力度更强的因子模型,随之出现很多著名的资产定价模型,如CAMP,Fama-French三因子模型,Carhart4因子模型,Fama-French五因子模型等。随着中国股票市场的发展,中国学者对这些模型进行了改进,考虑中国股票市场独有的“壳价值”问题,剔除市值最小的30%的公司,并使用EP替换将Fama-French三因子模型账面价值比构建价值因子,提出CH3因子模型,而后考虑情绪性指标(turnover-factor)引进换手率因子构建CH4因子模型,此后Liu,Zhou,and Zhu(LZZ,2019)基于中国股市通过纳入成交信息,构建了一个新的trend factor,而且用其取代LSY-4的换手率因子。资产定价模型对不同市场有不同的解释能力,本文的研究课题基于中国股票市场,比较中国主流因子模型,寻找对中国股票收益率解释力度最强的模型。通过论述资产定价模型和发展理论,强化自身对各种理论的背景及发展的掌握程度,选取了 2000年1月至2021年12月的所有A股股票的月度收益率和上市公司的财务信息,对CH3,CH4,FF5,Carhart4,LZZ4这些主流因子模型所包含的因子进行描述性统计分析和相关性检验,并通过GRS检验对比各模型对中国A股市场收益率解释力度的差异,结果发现各因子之间的相关性均较低,且LLZ4,即包含趋势因子的模型能更好的解释超额收益率的波动,更适用于中国市场。本文主要贡献在于找出最适用中国股市的因子模型,丰富了我国资产定价领域的研究,分析了不同定价模型对我国市场解释能力的差异。研究结果对资产定价模型的理论分析和实证检验以及对我国股票市场应用价值投资策略具有一定的借鉴意义。

关键词：资产定价模型中国股票市场趋势因子

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大气环境质量关键污染因子及变化趋势的研究

环境科学与技术 2003年第B12期26卷 45-46页

作者：周延茹李力争李淑民河北省唐山市环境监测中心站唐山063000

利用灰色系统原理,对唐山市大气环境原始监测数据进行了分析,从动态演变中找出影响大气环境质量关键因子并判断污染趋势;在此基础上对唐山市2005年、2010年大气环境质量中关键因子及污染趋势进行了预测,取得了良好效果。

关键词：灰色模型关键因子趋势因子预测

乌鲁木齐市大气环境质量关键污染因子及变化趋势的研究

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新疆环境保护 2008年第2期30卷 38-40页

作者：优丽吐孜冷中笑刘宁乌鲁木齐市环境监测中心站乌鲁木齐830000 新疆大学资源与环境科学学院乌鲁木齐830046 新疆兵团环保局乌鲁木齐830002

利用灰色系统原理,对乌鲁木齐市大气环境原始监测数据进行了分析,找出影响大气环境质量关键因子并判断污染趋势;在此基础上对乌鲁木齐市2009年、2015年大气环境质量中关键因子及污染趋势进行了预测,取得了良好效果。

关键词：灰色模型关键因子趋势因子预测

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神经退行性疾病的科研基金分析与启示

世界科技研究与发展 2024年

作者：黄玉洁王萍上海科技大学生命科学与技术学院上海科技大学图书信息中心

神经退行性疾病作为全球日益严重的公共卫生挑战，为其科研基金的分配提供科学依据对于推动相关领域的研究具有重要意义。本文基于基金项目数据揭示了领域内的资助强度趋势、重要受资助机构及其优势学科，并通过对主题词趋势因子的计算... 详细信息

神经退行性疾病作为全球日益严重的公共卫生挑战，为其科研基金的分配提供科学依据对于推动相关领域的研究具有重要意义。本文基于基金项目数据揭示了领域内的资助强度趋势、重要受资助机构及其优势学科，并通过对主题词趋势因子的计算，有效识别出神经退行性疾病领域各研究主题的发展潜力和资助力度。研究发现，神经退行性疾病的资助金额于2019年后呈下降趋势，且降幅明显，但肌萎缩侧索硬化（ALS）方向的资助金额有明显的上升趋势；从区域角度分析，美国的科研资助最多，其他国家与之差距较大；顶尖机构的重点项目集中在疾病研究（数据）平台的搭建；各方向的前沿主题主要集中在疾病的机制探索、创新疗法及诊断。对此，本文提出四点建议：1）保持神经退行性疾病领域研究的层次性；2）前沿探索类基金可倾向于资助寻找潜在的新靶点或新疗法或早期干预的项目；3）妥善处理临床研究管理和规范；4）建立适应神经退行性疾病攻关的体制机制。

关键词：科研基金科学计量神经退行性疾病趋势因子

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基于重要点双重评价的时间序列趋势提取

信息与控制 2018年第6期47卷 730-736,744页

作者：谢婷玉徐德刚阳春华桂卫华中南大学信息科学与工程学院湖南长沙410083

实际应用中,时间序列具有高维、海量的特点,且由于噪声干扰的存在,局部波动频繁,不利于整体趋势分析.为了滤除噪声干扰、压缩原始数据,从而准确提取时间序列中的趋势特征,本文在时间序列分段线性表示的基础上,提出了基于重要点双重评价... 详细信息

实际应用中,时间序列具有高维、海量的特点,且由于噪声干扰的存在,局部波动频繁,不利于整体趋势分析.为了滤除噪声干扰、压缩原始数据,从而准确提取时间序列中的趋势特征,本文在时间序列分段线性表示的基础上,提出了基于重要点双重评价因子的时序趋势提取算法.首先定义重要点作为时间序列分段点的备选集,并给出两种重要点评价因子的定量计算方式,用距离因子度量其相对差异程度,用趋势因子在全局上度量其对整体趋势的影响程度,综合评价每个重要点对整体趋势的重要程度来选取分段点.仿真实验表明,该方法克服了现有分段线性化方法评价函数单一和具有局部性的缺点,有效削弱噪声干扰,在分段数相同的情况下提取精度比现有方法高,在浮选泡沫灰度变化趋势提取中的应用也验证了其有效性.

关键词：时间序列重要点趋势因子距离因子趋势特征