基于大数据的股票量化投资策略设计

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1、基于大数据的股票量化投资策略设计Designofstockquantitativeinvestmentstrategybasedonbigdata专业学位类别：工商管理作者姓名：李荣朴指导教师：张小涛教授天津大学管理与经济学部2017年5月独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得天津大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论

2、文作者签名：签字日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解天津大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权天津大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。（保密的学位论文在解密后适用本授权说明）学位论文作者签名：导师签名：签字日期：年月日签字日期：年月日摘要随着中国资本市场的不断发展壮大，传统的股票投资分析方法，比如基本面分析法和技术分析法面临越来越多的瓶颈，收益率往往不尽如人意。而此时，量化投资开始受到国内越来越多

3、投资者的关注。量化投资在国外已经发展了几十年的时间，并且取得了可喜的成绩。随着大数据云计算技术的发展，把大数据运用于股市量化投资也成了热门的事情。本文正是基于大数据来进行量化投资策略的设计，通过对大数据的收集和处理，找出影响股票涨跌的各种因子，然后用这些股票因子设计出适合中国股市的量化投资策略，力图用一种崭新的稳健的方式获得超额收益。本文设计了量化择时投资策略和多因子量化选股策略两种交易策略。量化择时策略是抽样统计市场上投资者的持仓比例，找出持仓比例与上证指数走势之间的关系，当持仓比例低于一定数值时进行建仓操作，当持仓比例大于一定数值时进行卖出操作

4、，从而在上涨的趋势中获得超额收益并且规避大幅度的下跌。量化选股策略是基于多因子选股模型，本文最终通过一系列的对比检验选择了市净率、市盈增长比、净利率固定资产比例、流通市值这5个因子，设计了多因子的量化选股模型，然后把量化择时策略和量化选股策略完美的结合在一起，构造了基于择时理念的多因子量化选股策略。通过回测显示，此多因子量化策略模型在2012-2016年的5年的时间获得的总收益为487.02%，复合年化收益率达到了46.29%，而同期指数的基准收益仅仅为41.11%。最大回撤率为18.13%，很好的控制了投资风险。回测结果很好的证明了该策略模型的有

5、效性，可以为投资者提供有益的参考。关键词：大数据，量化投资，多因子策略IABSTRACTWiththedevelopmentofChinesecapitalmarket,thetraditionalstockinvestmentanalysismethods,suchasanalysisandtechnicalanalysisfacingmoreandmorebottlenecks,therateofreturnarenotsatisfactory.Atthesametime,quantitativeinvestmentisattractingmo

6、reandmoreinvestors.Quantitativeinvestmenthasbeendevelopedabroadforseveraldecadesandachievedexcellentresults.Withthedevelopmentofbigdatatechnology,theuseofbigdataforthequantitativeinvestmenthasbecomepopular.Thispaperisbasedonlargedatatodesignquantitativeinvestmentstrategies,thr

7、oughthecollectionandprocessingofdata,findingouttheinfluenceofvariousfactorsonstocktrend,quantitativeinvestmentstrategiesandthenusethesefactorstodesignasuitablestockstrategy,tryingtoobtainexcessreturnswithanewhealthyway.Thispaperdesignstwostrategiesforquantitativetime-basedinve

8、stmentstrategyandmulti-factorquantitativestockselectionstrate