多空头股票策略在对冲基金中的运用分析

本文研究运用多空头股票策略在对冲基金中套利问题。多空头股票投资组合具有低风险敞口的特点,在实际操作中,多空头股票对冲基金能够抵御市场系统风险,在上涨和下跌的市场条件下都能够获得绝对收益。从风险、收益这两个方面分析,多空头股票对冲基金是很有成效的一种投资策略。多空头股票对冲基金的整体表现好于股票市场指数和债券市场指数的表现,对冲基金并不比传统投资工具更"危险"。

考虑行为克隆的深度强化学习股票交易策略

为提高股票投资的收益并降低风险,将模仿学习中的行为克隆思想引入深度强化学习框架中设计股票交易策略。在策略设计过程中,将对决DQN深度强化学习算法和行为克隆进行结合,使智能体在自主探索的同时模仿事先构造的投资专家的决策。选择不同行业的股票进行数值实验,说明了所设计的交易策略在年化收益率、夏普比率和卡玛比率等收益与风险指标上优于对比策略。研究结果表明:将模仿学习与深度强化学习相结合可以使智能体同时具有探索和模仿能力,从而提高模型的泛化能力和策略的适用性。

基于深度强化学习的自适应股票交易策略

股票交易策略的制定在金融市场投资中起着至关重要的作用。为帮助投资者在多变复杂的股票市场作出最优决策,降低制定投资策略的难度,基于LSTM-SAC模型构建自适应股票交易策略。首先,将堆叠式长短期记忆网络(Long short-term memory,LSTM)预测的股票收益率与股票历史数据相结合来表示市场状况;其次,根据观测的市场信息强化学习智能体,基于自动熵调节(Soft actor-critic,SAC)进行自我交易决策调整以适应市场变化;最后,以微分夏普比率作为智能体学习的目标函数以平衡利益和风险,同时优化交易频率以降低交易成本。研究结果表明:相较于其他股票交易策略,该策略在道琼斯30和上证50市场均具有较高的年化收益,验证了其在不同市场的有效性和稳定性。

基于深度强化学习构建股票交易智能体

在复杂多变的金融市场环境中,构建稳定盈利的交易策略面临重大挑战。传统投资组合方法不能有效适应市场快速变化而进行及时权重调整,且关于市场效率、正态分布收益率等市场假设并不能真实反映快速变化的市场环境。针对这些挑战,将DRL算法与金融交易应用场景有效结合,探讨了DRL算法在优化股票交易策略并实现稳定盈利方面的应用潜力。通过选取上证50成分股作为交易品种,综合利用股票价格、成交量、均线等技术指标构建了交易市场环境,合理设计状态空间、动作空间和目标函数,并采用DDPG、SAC、TD3等DRL算法训练出适应性强的交易智能体。结果表明:该股票交易智能体在盈利能力和风险控制方面与传统投资组合策略相比具有显著优势。

Dual-Thrust策略在股票量化交易中的实现与应用

近年来中国的金融市场发展迅速,借助国外市场的量化投资发展经验,我国的量化投资基金也大量涌现,与其他一致但其中大部分主要投资于期货市场,主要由于传统的量化交易策略大多不适应国内股票市场的特点。本文基于量化交易中的Dual-Thrust策略,实现了一个做多版本的改进策略,并基于中国股票市场历史数据进行了回测验证,实验结果表明该择时策略在中国A股交易中具有一定的盈利能力,对后续其他量化交易策略的开发具有一定的指导作用。

基于Vague集的股票投资策略研究

股票组合投资是对股票投资风险规避的主要方法,其中对各种股票组合投资策略的优劣评价是其关键。提出了一种新的基于Vague集的风险组合投资排序策略。给出了利用Vague加权相似度量优化模型求解指标偏好权系数的方法。并通过实例对该方法进行了验证。实验结果表明该方法是有效的。

信息披露与内部人股票交易获利策略——以六起内部人股票交易为基础的案例研究

本文以近期A股市场内部人股票交易活跃的六家公司为例,通过考查信息披露与内部人股票交易间的关系,解释内部人股票交易的获利策略。研究发现,在允许内部人交易本公司股票的情况下,信息披露与内部人股票交易关系密切,内部人存在利用私有信息和策略性信息披露两类获利策略。信息权力是内部人股票交易的获利基础,公司业绩是影响内部人股票交易获利策略选择的重要因素,而法律诉讼风险并没有对我国内部人股票交易和信息披露产生明显约束作用。这些发现对完善我国资本市场内部人股票交易行为规范具有一定借鉴意义。

策略性股票更名的上市公司和投资者博弈分析

上市公司股票更名的目的可能是战略转型,也可能是欺骗投资者的高位套现。考虑信息不对称的存在,投资者是否需要花费时间、精力和金钱去识别上市公司股票更名的目的,二者在上市公司股票更名策略和投资者应对方面存在博弈。首先建立基于策略性股票更名的上市公司和投资者的静态博弈模型及动态演化博弈模型,对二者行为进行博弈分析;其次利用MATLAB软件对模型进行数据模拟仿真。通过分析提出投资者要理性投资、上市公司应诚信守法、监管当局应加大对违规上市公司的处罚力度、政府要加大投资者补偿等建议,促使双方向理想的纳什均衡进行转换。

基于配对交易的股票投资策略分析——以医药板块为例

随着近年来我国证券投资市场的业务发展和资本市场不断的深化改革,资本市场投资者的需求越来越大,资产交易策略也越来越丰富,合理的投资策略有助于投资者利益的提高。自古以来,医药行业作为国民基础行业之一,具有其他行业所不具有的高成长稳定性,医药板块在我国资本市场中的表现也可圈可点。本文以股票配对交易投资策略为切入点,选取医药行业为研究对象,对医药行业进行股票投资策略分析。

控股股东私利与策略性股票更名

本文从股票更名的动机出发,考察了企业策略性股票更名行为与控股股东私利之间的关系。研究发现控股股东私利提高了发生策略性股票更名的可能性,并且在策略性更名公告期伴随有明显的控股股东减持行为,支持了策略性更名的私利动机。进一步的研究表明,当第一大股东持股比例较高时,更易发生策略性股票更名事件,同时,控股股东股权质押率较高以及主营业务利润较低时,控股股东出于私利动机进行策略性股票更名的可能性更大。

行为金融学对投资策略的影响探析

投资学发展到现在遇到了许多有效市场理论无法解释的问题,经济学家将心理引入投资领域产生了行为金融学。行为金融学理论既侧重对非理性偶然的因素进行分析,又关注对行为科学的吸纳,深入探讨投资者的心理举动,这是很有意义的。通过对行为金融学的分析,以高效率实现投资活动为目的,总结现代金融环境下的投资策略,以期实现对投资学理论与实务的重要补充。

行为金融学对投资策略的影响

所谓金融投资学是指投资学由于发展到现在遇到了许多有效市场理论无法解释的问题,经济学家就将心理学引入投资领域从而产生了行为金融学。行为金融学理论在侧重对非理性偶然的因素进行分析的同时又关注对行为科学的吸纳,深入探讨投资者的心理举动,这在一定程度上意义重大。因为通过对行为金融学的分析,能高效率实现投资活动,总结现代金融环境下的投资策略,以实现对投资学理论与实务的重要补充。

基于投资者关注的股价走势预测与交易策略设计——股票间交叉模式视角

股票搜索量作为投资者关注的重要代理变量,其变动情况与该股票价格走势的关系得到了学界与业界的广泛关注.另一方面,股票间的价格同步性一直是股票市场中人们重点关注的话题.基于此,本文在个股层面探究了相关股票搜索量变动与目标股票价格走势的关系模式,利用延迟时态关联分析提出了发现股价预测规则的方法,并进一步设计了个股层面的交易策略.同时,本文以我国A股市场股票为研究样本,针对特定场景检验了个股层面交易策略的效果.实验结果表明:利用相关股票搜索量与目标股票价格的关系,可以获得显著的超额收益.

我国上市公司策略性股票更名:战略转型还是高位套现?

本文发现上市公司进行策略性股票更名后并未出现实质上的转型举措,战略转型并非其更名背后的真实动机。进一步利用"新国九条"出台开展的自然实验,以及对股票减持动机存在差异的国有和非国有上市公司进行比较,我们发现,更名公司具有强烈的内在动机在通过更名抬高股价后减持套现,以获取短期投资收益。本文由此提醒我国资本市场的投资者,不宜把部分上市公司进行的上述策略性股票更名过度解读为上市公司未来进行战略转型的信号。

影响收益的公司指标在最优投资组合选择中的应用

如何从数目巨大的市场股票集中选取一组特定的股票作为最优投资组合选择模型的输入,以确保最终的投资方案具有优异而稳定的表现一直是投资理论界和实务界关注的重点。为此,本文基于作者新近结合中国股市特性并采用新方法所确定影响中国股票收益的多个公司基本特性指标,设计了一个恰当的股票预选策略,并由此导出了新型而稳健的投资组合选择两阶段法。实证结果表明新方法能使投资者便捷地找到更稳健的投资策略。

基于公司指标下的最优投资组合实证分析

基于影响股票收益的公司指标。

集成基因表达规划法应用于动态股票交易策略探勘之研究

本研究主要目的乃运用基因表达规划法(Gene Expression Programming,GEP),加入集成学习(Ensemble Learning)与权重机制,以及设计动态时间天期技术指针的机制,期望提升程序交易(Program Trading)领域中交易策略设计的弹性与效果。因此,以台湾三家股票上市公司为实验目标,期望检验这个智能型的集成基因表达规划法(Ensemble-GEP,E-GEP)的交易策略系统,是否能帮助投资人发展出好的交易策略,提升风险报酬比率。根据实验结果:(1)使用动态天期技术指针的交易策略确实优于固定天期的交易策略,更能捕捉到交易讯号,获致较高的夏普率(Sharpe Ratio)与投资报酬率;(2)E-GEP交易系统获得较高的夏普率,优于使用单一分类器的模型(SGEP),显示其能提升风险报酬比率;本研究研发这套创新的交易策略系统,可建构在MultiCharts.NET程序交易平台,提供一个学术与实务应用结合的具体典范。

The Efficient Market Theory and Mergers and Acquisitions （M＆As） Puzzle： Evidence From Italy

The efficient market theory is a central point in finance. If the capital market is competitive, the investors cannot expect superior gains from their investment strategies with respect to the risk profile. Event studies are an approach to verify the impact of the information on the stock prices. In an efficient market, stock prices should fully, promptly, and quickly capture all the information. Instead, the market shows phenomena of an under-reaction and over-reaction for both the short and the long run. The mergers and acquisitions （M＆As） are examples of anomalies. Often, the bidder companies record the negative abnormal returns for both the short and the long run. In contrast to the efficient market theory, the empirical evidence shows that this phenomenon is widespread in all （or most of） the countries of the world. This work examines the long-run performance in M＆As. For this purpose, 40 bidders were observed in Italy during the period of 1994-2008 among listed companies. The buy and hold abnormal returns （BHARs） methodology was used, with which it was possible to observe the returns for three years following the deal.