金融资产管理公司高质量发展路径研究

金融资产管理公司作为处置金融风险的专营机构,走好自身高质量发展之路才能为金融强国贡献力量。当前,我国不良资产管理市场已形成多元化市场格局,不同类型金融资产管理公司因功能定位和业务重心的不同而呈现出一定差异性,然而仍存在主责主业不聚焦、创新不足与逾矩并存、市场定位不够准确清晰、绿色和开放功效有待提升等问题。本文从坚持主业主责提升综合金融服务能力、加快金融科技赋能与数字化改造、推动全国AMC与地方AMC的平衡有序发展、加强绿色化与国际化发展步伐四方面,提出金融资产管理公司高质量发展路径和相应政策建议。

基于小波低频分量的量化择时策略及仿真模拟

文章运用Best Basis Selection（BBS）算法选取最优小波包基,对上证综指收盘价进行小波包非线性阈值消噪,在消除随机性干扰的基础上,针对传统均线策略买卖信号滞后性的不足,根据不同分解水平的小波低频分量能够反映信号基本和次级趋势且不具滞后性的特点,提出了一种基于小波低频分量的量化择时策略,并对该策略和传统的均线策略分别用R语言进行仿真模拟交易和回测,实验表明在类似风险的情况下,该策略在提示基本和次级趋势买卖信号的同时可以缩短交易信号的滞后性,具有更好的投资表现。

基于小波包去噪的量价择时策略研究

资产价格与成交量之间具有一定的相关关系。本文引入了小波包非线性阈值去噪方法以有效消除上证综指量价序列的噪声,去噪后的协整分析表明,月度成交量变动可以解释月度价格变动,依据月度量价关系可以判断市场长期趋势;结合更灵敏的短期均线指标,本文提出了具体的量价择时策略。回测结果表明,小波包去噪对提高策略绩效有显著贡献。

基于SGED分布的变参数ARIMA+EARCH动态预测模型的研究——以沪深5只个股的滚动预测为例

根据股票市场收益率序列呈尖峰厚尾、偏态、波动集聚和杠杆效应等特征,本文构建Skew-GED (SGED)分布下的变参数ARIMA+EGARCH动态混合预测模型来挖掘和分析收益率序列的内在规律,运用r语言通过实时最优化动态模型的参数估计,分别对5只股票日对数收益率序列的未来收益情况进行每日预测每日更新,输出交易信号;最后通过滚动时间窗进行推进分析,解决可能存在的过度拟合问题,结果表明动态模型能更好地描述收益率特性,提高预测准确性。