股票组合投资一个优化模型构建研究

对投资者而言要将所有资金投资于单只股票风险太大,所以通常选取适当的投资组合以降低风险。投资决策是一个复杂的心理过程,综合各种风险和收益指标,同时考虑风险潜在的损失和投资人心理曲线,从而降低总风险并获得最大收益。综合考虑心理因素变量的影响,构建股票组合投资优化理论模型,为进一步的实证研究打下基础。

集成深度强化学习在股票指数投资组合优化中的应用分析

基于集成深度强化学习的投资组合选择是当前量化金融领域的关键技术之一。然而,目前采用上一窗口阶段最优指标决定下一阶段代理的集成滚动窗口方法存在一定的滞后性。为了有效应对这一不足,提出了双层嵌套集成深度强化学习方法。该方法对三种代理(优势演员-评论员、深度确定性策略梯度和近端策略优化)进行两层嵌套模式,第一层集成通过最优化夏普比率进行阶段模型选择,第二层通过加权投票的方法集成三种深度强化学习算法,从单次训练中收集多个模型快照,在训练期间利用这些模型进行集成预测。分别对上证50投资指数和道琼斯指数及其包含的股票进行了投资组合研究,将持有指数被动策略和均值方差投资组合策略作为基线策略。实验采用了投资组合价值、年化回报率、年化波动率、最大回撤和夏普比率等指标作为对比指标。结果表明,所提出的集成方法在实用性和有效性上表现出较好的性能。

我国环保行业股票投资组合构建的实证研究——基于Fama-French三因子模型

本文利用Fama-French三因子模型计算2022年11月1日—2023年10月31日所有股票的三因子数据,并根据计算的三因子数据对股票的超额收益率进行OLS回归。结果显示,三因子均呈现显著正相关,但模型整体拟合优度并不高。在回归之后,选出环保行业股票的a值,对其进行排序,选出排名靠前的50只股票,利用DEA-Malmquist模型对其基本面情况进行评分,再利用熵权法对两列信息准则列进行综合评分,在50只股票中再选出排名靠前的10只股票作为投资组合成分股,利用综合评分对其赋权。结果发现,该投资组合在样本期间内的收益率远高于行业平均和沪深300指数,且在后续期间2023年11月1日—2024年1月12日仍有相对较高的收益率,但投资组合收益率波动较大。

动态规划模型在股票投资组合中的应用

股票投资组合,是指投资者有意识地将资金分散投放于多种股票而形成的投资项目群组,从而获得最大的投资收益。股票投资组合能够有效地分散投资风险,从而获得最大的投资收益。通过动态规划法,建立动态规划模型,对资金在投资组合的各只股票间进行合理分配,使投资组合获得最大收益,从而为解决此类资金分配问题提供一种有效的方法。

股票投资组合管理与优化模型

将所有资金投资于单只股票风险太大,投资者通常选取适当的投资组合以降低风险。探讨股票投资组合管理问题,描述了由5个关键部分组成的股票投资组合管理的基本过程,即投资政策、投资分析、资产配置、投资组合修正和投资组合业绩评估。给出了一种新的风险度量指标,同时考虑了风险的潜在损失危害性和风险的投机收益性。并根据该指标,提出了股票投资组合的优化模型。

全国社会保障基金股票投资组合绩效评价研究

股票投资作为社保投资中风险最大的投资产品,收益的高低直接影响社保基金整体的安全性。通过对社保基金股票投资组合总体绩效的研究发现,各投资组合在投资中均获得了超额收益。对社保基金股票投资组合的整体持续性检验结果表明,我国社保基金各投资组合的业绩并不具有持续性,反而具有反转型的特点;而分阶段持续性检验结果表明,在市场波动性较大的情况下,社保基金业绩没有表现出持续性,在市场相对稳定的情况下,社保基金业绩呈现出持续性的特点。

论股票投资组合的风险收益及组合策略

股票投资组合是指投资者在进行股票投资时,有选择地投向某一组股票,而非某一种股票。在其风险与收益的控制方面,应运用数学方法研究股票投资组合的内涵,以便制定出正确的股票投资组合的策略。

股票投资组合行为决策理论分析模型

如何将个人和机构所拥有的财富诸如股票、债券、衍生证券、黄金、房产等各种资产进行投资配置,是金融学的一个核心问题。一般而言,投资问题包含三个层次的决策：资本配置决策,即无风险资产和风险资产之间的配置决策;资产配置决策,即风险资产间的配置决策;证券选择决策,即选择有价证券并确定所选证券的投资权重。而关于股票这种证券在投资组合中权重的确定问题在理论界较受关注,在实务操作中也比较常见。

我国开放式基金股票投资组合业绩的实证研究

运用回归分析、t检验对我国开放式基金所构建的股票投资组合进行业绩和风险的估计,借用特雷诺比率、夏普比率和Jensenα对各开放式基金的股票投资组合的业绩进行检验,并以各基金的实际收益率对其进行验证。实证分析的结果表明,在开放式基金中,有一半以上的基金所构建的股票投资组合的业绩将好于市场;利用对各开放式基金的股票投资组合的评价结果,投资者可以对各只开放式基金未来收益率进行判断,为基金品种的选择提供参考。在中国这个弱式有效的证券市场上,中国的投资者运用经典的投资理论,预测未来收益与风险并做出投资决策,具有一定的现实意义。

股票投资组合VAR分析与应用

本文以马柯维兹投资组合理论为基础,通过对股票市场风险因素的分析,把VAR方法引入股票投资组合的风险管理当中,为投资者制定规避风险组合方案以及实际操作提供有益的帮助。

基于改进相关系数聚类法的股票投资组合研究

本文运用改进的相关系数法对股票收益波动时间序列相关性进行匹配,聚类,从而优化了股票投资组合选择的方法。在此基础上,通过对沪市A股的120支股票收益率进行拟合,证明了在哈里?马柯威茨证券组合评价标准下,使用该种股票投资组合选择方法,可以获得同等收益水平下,更低风险的股票投资组合,从而为投资者选择合理的股票投资组合提供了可能的方法。

双重SGA算法对股票投资组合的优化分析

随着证券市场的不断发展而发展起来的,证券投资组合的选择和确定面临大量繁重和复杂的计算,SGA算法在客观和理性的证券投资组合决策中可以起到很好的辅助支持作用。本文通过双重遗传算法模型设计,对证券组合投资中的权重进行智能化的求解,并进行投资组合权重方案的评价,为决策的支持提供很好的参照。

社保基金股票投资组合绩效归属研究

为了明确细分全国社保基金股票投资组合投资绩效的来源,需要对其进行归属分析.针对全国社保基金股票投资组合的动态性,采用非条件性、全条件性方法进行证券选择能力和市场时机选择能力的测定,其中在条件性方法引入持股比例作为先决信息变量,并且,采用广义矩方法对方程进行估计以减轻利用离散数据估计连续时间模型给残差项的分布带来的影响.实证表明,采用条件性方法能够对非条件性方法的评估投资绩效进行良好的修正,无论在拟合程度还是参数的显著水平都有所提高,证明采用条件性方法有更好的解释能力.

全国社保基金股票投资组合风险测度分析

本文以2008年3月31日到2010年9月30日所持有的社保基金十大重仓股为研究对象,分别运用历史模拟法和Delta-正态法两种VaR计算方法,实证分析了全国社保基金所承担的风险,研究结论表明股票投资组合面临着大于市场组合的风险。最后利用边际VaR方法对资产组合配置的最优选择进行了讨论。

股票投资组合优化研究

本文在沪深两市抽取二十支股票,并挑选其中六支股票进行股票投资组合优化研究。分别找出股票组合在允许卖空和不允许卖空两种条件下的有效前沿和最优风险资产组合,最后对两种条件下股票投资组合的业绩进行评价,并测量了组合的风险敞口。

基于马尔科夫链的股票投资组合策略研究

随着股票市场的发展,企业进行股市投资的机会日益成熟。如何获得较大收益并控制风险是企业关注的重点。本文针对中国股市的特殊性,利用马尔科夫链预测股票收益率,在此基础上提出了一种企业股票投资组合策略选择方法。

论“二参数接近”理论在股票投资组合中的应用

一、引言 股票投资是指一种买卖或持有一定数量的股票，借以获得利益的行为。它是目前的市场经济体系中个人或机构投资的主要形式。

基于风险评估的股票投资组合研究

对股票投资组合的背景和意义进行研究,建立了收益模型、风险模拟、风险模拟、均值——方差模型和效用最大化投资组合模型,并基于实例进行了分析,最后给出了建议。

VaR模型在我国股票投资组合中的实证研究——以嘉实成长收益型基金为例

本文通过对嘉实成长收益型基金投资组合风险的实证分析,引入值计算方法,分析该基金投资组合风险值。并且对组合中每单只股票风险进行度量,分析整个投资组合的风险构成,为投资组合的选取和风险规避作出了相应的分析。