均值-半绝对离差证券投资组合模型及算法研究的任务书.docx

均值-半绝对离差证券投资组合模型及算法研究的任务书
一、研究背景
证券投资组合是指在投资过程中，将多种投资品种进行组合并分配资金，以达到最大收益、最小风险的一种方法。针对财务管理方面的研究，选择恰当的证券投资组合，对提高经济效益有着重要的作用。
目前，对于证券投资组合的构建，以Markowitz的均值-方差模型为基础，但是该模型存在一定的局限性，例如其依赖于各证券之间的线性关系，且假设资产收益率存在正态分布等。为了克服这些限制并提高证券投资组合的预测能力，研究人员开发了各种新的模型和算法，其中均值-半绝对离差模型便是一种被广泛应用的方法。
二、研究目的
本次研究旨在探究均值-半绝对离差证券投资组合模型及算法，以期在构建证券投资组合时，提高其预测能力和稳定性，获得更高的回报。
三、研究内容及任务
1.了解证券投资组合构建的基本理论，重点掌握Markowitz模型的基本思想和局限性。
2.深入了解均值-半绝对离差模型的原理和应用，比较其与Markowitz模型的优缺点。
3.收集并整理重要的证券市场数据，并进行数据分析和处理，包括但不限于证券价格、收益率、波动率、行情观察等方面。
4.在Python等编程语言中编写均值-半绝对离差证券投资组合算法，并进行算法测试，验证其可行性和有效性。
5.通过对历史数据的回测，分析均值-半绝对离差证券投资组合模型与传统的证券投资组合模型在收益和风险方面的表现，以期得出更为稳健的证券投资组合模型。
6.总结研究结果并提出对均值-半绝对离差证券投资组合模型的改进建议，以期为未来证券投资组合构建提供参考和借鉴。
四、研究意义
1.拓展证券投资组合的构建方法，减少局限性，提高预测能力和稳定性，为投资者提供更为稳健的投资品种。
2.建立了均值-半绝对离差证券投资组合模型，为证券市场的发展提供新的思路和方法。
3.对证券市场的监管和改进提供现实意义，为证券市场的稳定和健康发展作出贡献。
五、研究进度计划
月份研究进度
第一月开展理论研究，了解Markowitz模型和均值-半绝对离差模型的基本原理和应用，并制定研究方案和计划书。
第二至三月收集和处理证券市场数据，进行数据分析和归纳，为后续研究提供基础数据。
第四至五月利用Python等编程语言编写均值-半绝对离差证券投资组合算法，并进行算法测试和优化。
第六至七月对历史证券市场数据进行回测分析，比较均值-半绝对离差证券投资组合模型和传统证券投资组合模型在收益和风险方面的表现。
第八至九月总结研究成果，撰写研究报告和论文，并对研究过程和成果进行复盘和总结。
六、预期成果
1.均值-半绝对离差证券投资组合模型及算法的研究报告和论文。
2.均值-半绝对离差证券投资组合算法的程序代码和测试数据。
3.对证券投资组合的构建方法进行改进的建议。
4.相关的大量证券市场数据的整理和分析。