基于遗传算法的量化投资策略的优化与决策

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1、万方数据第33卷第5期2011年10月上海管理科学ShanghaiManagementScienceV01．33NO．5Oct．2011文章编号：1005—9679(2011)05—0019—06基于遗传算法的量化投资策略的优化与决策赵建霍佳震(同济大学经济与管理学院，上海200092)摘要面对数量众多的基于数量化模型的交易策略及其多变的参数，采用遗传算法的思想实现了策略参数的优化、多种策略的组合优化以及通过进化产生新的策略。同时发现"-3前最优策略在未来一段时期的表现也较为优异，于是通过动态调整交易策略，即总

2、是选用当前的最优策略来进行仿真交易，实证结果表明该方法比大多数单一策略具有更稳定和可观的投资回报，可以作为证券投资的一种辅助决策依据。关键词遗传算法；程序化交易；量化投资；策略优化中图分类号：F830．9文献标识码：A引言证券投资策略是人们基于对市场规律和人性的理解认识，并根据这种认识制定的用来指导投资的规则体系和计划方案。在证券投资领域，投资策略数量众多，其中很多策略都可以用数学模型来表示。近年来，随着金融学理论、数量统计理论的发展和进一步完善，特别是随着信息技术、优化算法的不断发展和创新，证券分析和投资手段

3、也在不断地推陈出新，日益复杂化、自动化。程序化交易(ProgramTrading)因为其在交易过程中的巨大优势，正在被越来越多的人所了解和使用。程序化交易就是利用计算机和通讯技术，集成资讯、行情等客观数据，按照交易模型的规则自动发出交易信号或交易指令的交易行为。程序化交易最早起源于1975年美国出现的“股票组合转让与交易”，其特点是对买卖时点的判断基于交易模型、决策客观理性、运算速度快等。目前程序化交易主要应用于基于数量化模型的技术指标交易、金融产品的错误定价以及算法交易等方面。其中基于数量化模型的技术指标交易

4、近年来发展最为迅速，它主要是指依据于一个混合的数量模型或技术指标产生的交易信号来进行一揽子证券的买卖。对于金融市场上交易策略，不同学者从多种角度进行了从理论到实践的深入探讨。罗捍东利用马尔可夫决策规划理论，研究了一种股票的动态投资策略，指出在一定条件下最优投资策略是存在的，同时给出了其求解方法。王永宏、赵学军对于中国股市惯性策略和反转策略进行了实证分析，并指出反转策略较惯性策略成功的可能性大，而且其期望超常收益可观。何宜庆、王芸从E—Sh风险的角度研究了允许卖空和不允许卖空情形下的证券组合投资多目标决策模型。杨

5、桂元、唐小我在综合考虑收益率与风险的情况下，给出了单位风险收益率最大和有风险偏好系数两种情况下的组合证券投资决策模型。刘善存、汪寿阳提出了一种证券组合投资分析的对策论方法。阳建伟研究了行为金融及其投资策略，着重对反向投资策略、动量交易策略以及成本平均和时间分散化策略进行了深入探讨。宋德章系统研究了中国股票市场投资策略，并提出了一套财务分析方法和投资策略组合。姜国华阐述了基于会计信息进行证券投资策略研究的问题。高培旺、周艺讨论了证券组合投资决策的新方法，该方法可以动态调整证券组合的期望收益率、风险和组合的投资分配

6、。但是，多数学者的研究都是基于某些具体的交易策略展开，很少涉及不同交易策略之间的对比研究；其次对于交易策略的优化，往往是只是针对单一策略，或者只是从理论上给出其求解方法，在实践上却很难实施。我们知道基于数量化模型的策略多种多样，不同策略其交易结果通常会大相径庭；同一策略在不同时期内的交易结果也不尽相同；即便是同一交易策略在相同时期，策略参作者简介：赵建，同济大学经济与管理学院博士研究生，研究领域：金融工程，供应链管理；霍佳震，同济大学经济与管理学院校长，教授，博士生导师。一19一万方数据上海管理科学第33卷数的

7、变化也会对交易结果产生很大影响。因此，如何在不同的交易策略之间进行比较叠加、多策略的寻优以及策略参数的优化将具有十分重要的意义。考虑到交易策略数量巨大，想要列举所有策略几乎是不可能的；再者，任一交易策略均带有若干可变的参数，每个参数又有各自的取值范围，因此交易策略寻优和策略参数优化的计算量将非常巨大；最后，由于策略寻优的实时性越高对实际交易的指导意义就越大，因此在实际策略寻优过程中还应该要兼顾算法的实时性要求。金融市场瞬息万变，不同的市场有不同的特点，同一市场在不同时期也会有不同特点，投资者很难找到或依靠一种交

8、易策略来实现长期盈利；再者大多数投资者均认同市场短期走势是稳定的、连续的，于是在某段较短的时期内总是可以找到相对有效的交易策略。换言之，交易策略总是部分有效的，即在某段时期有效，而在另外时期无效或失效。这就要求投资者能够顺应市场变化，及时地调整交易对策和策略。使用技术分析的投资者显然也意识到仅仅依靠单一的策略将很难战胜市场，因此他们往往同时使用多个交易策略的组合或者根据市场形势的变化来