基于AdaBoost算法的动态多因子选股模型的任务书.docx

基于AdaBoost算法的动态多因子选股模型的任务书
任务书
项目名称：基于AdaBoost算法的动态多因子选股模型
项目背景与意义：
在当前的股票市场中，投资者往往需要从众多的股票中进行选择，以寻找到最具潜力的股票。因此，股票的选股模型成为了很多投资者关注的焦点。而在股票选股模型中，多因子模型已经成为了一种较为成熟的方法，通过各种因子进行综合评估，能够有效地选出未来发展潜力较大的股票。然而，当前的多因子选择模型存在着诸多的问题，比如说不同的因子权重的确定、因子的配合以及因子的选取等。因此，本项目旨在研究一种新型的动态多因子选股模型，以提高股票的预测准确率，降低投资风险。
项目目标：
1.研究AdaBoost算法及其实现方式，并将其应用于股票选股模型中；
2.设计一种新型的股票选股模型，该模型基于AdaBoost算法，并结合动态的多因子评估模式；
3.通过编写计算机程序，实现该股票选股模型，并进行模拟测试；
4.评估该股票选股模型的预测准确率及投资收益率，与传统的多因子选择模型进行比较。
项目工作内容：
1.研究多因子模型的相关理论，探究其缺陷和改进方式，针对多因子模型的缺陷进行改进；
2.学习AdaBoost算法的相关理论，并实现AdaBoost系列的算法；
3.结合研究和实现的成果，设计一种新型的股票选股模型，该模型包含动态的多因子评估模式，并应用AdaBoost算法；
4.编写计算机程序进行模拟测试，使用历史数据对该股票选股模型进行训练，并计算测试其预测准确率及投资收益率；
5.将模型的预测准确率及投资收益率于传统的多因子选择模型进行比较，评估该股票选股模型的优劣。
项目结果：
1.实现一套AdaBoost算法，并将其应用到股票选股模型中；
2.设计一种新型的股票选股模型，该模型具有动态的多因子评估模式；
3.编写计算机程序进行模拟测试，比对该股票选股模型与传统多因子选择模型，验证其预测准确率及投资收益率的优劣。
项目计划：
第一周：学习多因子模型的相关理论，分析模型的缺陷；
第二周：学习AdaBoost算法的相关理论，掌握基本算法的实现方式；
第三周：深化AdaBoost算法的学习，掌握更多相关算法并应用于实践；
第四周：将学习成果运用到股票选股模型的设计中；
第五周：编写股票选股模型的计算机程序，进行模拟测试；
第六周：对测试结果进行分析，整理评估报告。
风险控制：
本项目因涉及模型设计、算法实现等多个方面，需要考虑如下风险：
1.对AdaBoost算法的不熟悉导致实现不完全；
2.股票市场中的复杂性，需要考虑特殊情况产生的影响；
项目组将对不同风险点进行分析，并制定相应的风险应对策略，以确保项目能够按时完成，并得到问题解决与进一步优化。
参考资料：
1.Ding,Y.,Zhang,W.,&Tian,S.(2015).Animprovedstockselectionmodelbasedonmulti-factoranalysis.JournalofComputationalInformationSystems,11(10),3599-3606.
2.Freund,Y.,&Schapire,R.E.(1997).Adecision-theoreticgeneralizationofon-linelearningandanapplicationtoboosting.Journalofcomputerandsystemsciences,55(1),119-139.
3.Zhang,L.,Chen,W.,&Liu,X.(2014).Stockselectionmodelbasedonbalancedmulti-factoranalysis.JournalofComputationalInformationSystems,10(19),8673-8681.