基于數(shù)據(jù)挖掘的指數(shù)化投資組合優(yōu)化的比較研究.pdf

1、在介紹國內外指數(shù)化投資優(yōu)化的文獻基礎上,發(fā)現(xiàn)在海量的歷史數(shù)據(jù)信息中找到更有用和有效的指數(shù)跟蹤信息和模式,成為指數(shù)化投資研究的新方向。如何解決“豐富的數(shù)據(jù)與貧乏的知識”間的矛盾,數(shù)據(jù)挖掘成為解決這個問題的新的突破點。數(shù)據(jù)挖掘是從大量的、不完全的、有噪音的、模糊的、隨機的實際應用數(shù)據(jù)中,提取隱含在其中的、人們事先不知道、但又是潛在有用的信息和知識的過程,進而對數(shù)據(jù)進行深層次的處理。因此論文提出基于數(shù)據(jù)挖掘的5種指數(shù)化投資優(yōu)化方法。在指數(shù)化投

2、資研究領域引入數(shù)據(jù)挖掘的相關理論方法,一方面可以為投資決策提供重要的創(chuàng)新解決手段,另一方面,也為數(shù)據(jù)挖掘的研究與應用開辟一個新的領域。因此,從定量分析的角度利用數(shù)據(jù)挖掘的有關理論及方法,對指數(shù)化投資方法在我國資本市場的適用性及系統(tǒng)深入的研究具有重要的理論意義與學術價值。
　　 指數(shù)化投資是一種被動投資策略,其最初的思想來自于學術界“持有市場投資組合”的論點,是通過復制和跟蹤某個基準指數(shù)(benchmark)而獲取市場平均收益的一

3、種投資組合。它不僅沒有積極基金管理的超額風險,而且沒有時機選擇的限制,因此,隨著我國證券市場的發(fā)展深化,指數(shù)化構造方法作為指數(shù)化投資研究的主要形式,越來越受到理論界和實務界的關注。一般地,指數(shù)化構造方法分為完全復制法、優(yōu)化復制法和抽樣復制法三類。由于優(yōu)化復制法合理有效的構造原理,因此應用優(yōu)化復制法所構造的指數(shù)投資組合的優(yōu)化問題是本論文的研究重點。
　　 在指數(shù)化投資組合的優(yōu)化研究實證設計和分析中,首先,根據(jù)2009年1月5日到2

4、010年6月30日上證180及各成分股的歷史數(shù)據(jù),在一系列約束條件(個股集中度、交易成本、資金規(guī)模、市場沖擊成本、最小交易量)的限制下,以上證180只成分股為優(yōu)化對象,通過最小化5種優(yōu)化方法的目標函數(shù)(即跟蹤誤差),用matlab實現(xiàn)180只成分股的最優(yōu)持有權重和最優(yōu)持有數(shù)量的配置滿足最優(yōu)規(guī)劃,從而在技術上構造最優(yōu)的指數(shù)投資組合。其次,利用樣本外數(shù)據(jù)進行跟蹤基準指數(shù)能力、指數(shù)跟蹤業(yè)績指標和樣本外優(yōu)越性的檢驗和比較分析。最后,對基于數(shù)據(jù)挖