基于GARP的动量Alpha投资策略研究

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1、专业硕士学位论文基于GARP的动量Alpha投资策略研究培养单位：⾦融学院专业名称：⾦融作者姓名：刘⽟兰指导教师：尹志超教授ResearchonMomentumAlphaInvestmentStrategyBasedonGARPStrategyCandidate：LiuYulanSupervisor：Pro.YinZhichaoCapitalUniversityofEconomicsandBusiness,Beijing,China独创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在指导教师指导下独立进行研究工作所取得的成果，论文中有关资料和数据是实事

2、求是的。尽我所知，除文中已经加以标注和致谢外，本论文不包含其他人已经发表或撰写的研究成果，也不包含本人或他人为获得首都经济贸易大学或其它教育机构的学位或学历证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对研究所做的任何贡献均已在论文中作出了明确的说明。若有不实之处，本人愿意承担相关法律责任。学位论文作者签名：日期：年月日关于论文使用授权的说明本人完全同意首都经济贸易大学有权使用本学位论文（包括但不限于其印刷版和电子版），使用方式包括但不限于：保留学位论文，按规定向国家有关部门（机构）送交学位论文，以学术交流为目的赠送和交换学位论文，允许学位论文被查阅、

3、借阅和复印，将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，采用影印、缩印或其他复制手段保存学位论文。保密学位论文在解密后的使用授权同上。学位论文作者签名：日期：年月日指导教师签名：日期：年月日摘要随着互联网技术的发展，各种互联网金融理财产品以其便捷的支付方式和稳定的收益开始受到投资者的追捧，投资者对理财产品的质量要求也逐渐升高。量化投资就是将适当的投资思想、投资经验，甚至包括直觉反映在数量化模型中，利用计算机技术帮助人脑处理大量数据，克服人性的主观情绪对投资的影响，总结归纳市场规律，建立可以重复使用并反复优化的投资策略，指导我们的投资决策过

4、程。量化投资策略可以更好的满足人们的投资需求。然而，量化投资有一定的行业壁垒，进行量化投资需要投入极高的人力成本和资金量，中国量化投资策略的研究成果大多集中在券商、基金等机构手中，大多数散户投资者还没有能力及条件进行研究分祈。因此，目前对量化投资策略的研究还需要致力于满足国内散户投资者多元化投资策略的需求，使投资者的投资活动提供专业性的理论支持，为普通投资者构建投资组合提供一个新思路。本文首先简要介绍了量化投资策略的国内外研究现状，并在详细阐述GARP策略和动量Alpha策略基础上分析了基于GARP的动量Alpha投资策略的研究背景以及研究意义

5、。并对比传统的投资手段，分析本文策略的创新点。然后，在详细分析了GARP策略和动量Alpha策略的内在机理的基础上，对于GARP策略加入了基于Lasso回归的价值成长指标选择模型，并设计和改进了GARP策略的运行流程；同样，也设计和改进了从股票池进行投资组合选取的动量Alpha策略运行流程。通过MATLAB仿真验证其可行性。最后，本文基于MATLAB平台，利用wind数据中2013年1月1日到2017年12月31日共1215个交易日数据，验证了基于GARP的动量Alpha投资策略的有效性，最终获得了超越市场的Alpha超额收益。并在此基础上通过

6、调整参数，测试了该策略的敏感性。在总结上述研究结果的同时，为策略的优化给出合理的建议。关键词：量化投资策略；GARP策略；动量Alpha策略；Lasso回归IAbstractWiththedevelopmentofInternettechnology,variousonlinefinancialproductsbegantobepopularbyinvestorsduetotheirconvenienceandstablereturns.Thequalityoffinancialproductsrequiredbyinvestorshasgra

7、duallyincreased.Quantifyinginvestmentistoreflectappropriateinvestmentideas,investmentexperience,andevenintuitioninquantitativemodels,usingcomputertechnologytohelphumanbrainsprocesslargeamountsofdata,overcometheinfluenceofhumansubjectiveemotionsoninvestment,summarizemarketrul

8、es,andestablishrepeatableUseandoptimizetheinvestmentstrategyandguideourinve