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基于GRA--SVM的量化选股策略研究
基于GRA--SVM的量化选股策略研究
摘要：量化选股策略在金融投资领域中得到了越来越广泛的应用。本文基于灰色关联度分析（GRA）和支持向量机（SVM），研究了一种基于GRA--SVM的量化选股策略。首先，利用灰色关联度分析方法，对股票指标数据进行关联度分析，筛选出与股票相对价格走势关联度较高的指标。然后，将选取的指标作为输入变量，建立SVM模型，预测股票未来的相对价格走势。最后，通过历史数据的回测表现，评估该策略的实际效果。
关键词：量化选股策略，灰色关联度分析，支持向量机，相对价格走势，回测
一、引言
量化选股策略是通过利用数学建模和统计分析的方法，基于股票市场中的历史数据和特定指标，选取具有较高收益和较低风险的股票组合。相比于传统的基本面分析和技术分析，量化选股策略具有系统性、科学性和高效性等优势。而其中的模型组合技术，又可以通过自动化交易系统进行实际的操作。
本文旨在研究一种基于灰色关联度分析（GRA）和支持向量机（SVM）的量化选股策略。通过使用灰色关联度分析方法，筛选出与股票相对价格走势关联度较高的指标，然后利用支持向量机构建模型，进行未来的相对价格走势预测。通过历史数据的回测表现，评估该策略的实际效果。
二、研究方法
2.1灰色关联度分析（GRA）
灰色关联度分析是一种用于描述量化指标之间相关度的方法，它可以用来筛选与股票走势相关度较高的指标。首先，将股票指标数据进行序列化处理，然后利用灰色关联度分析方法，计算各个指标与股票相对价格走势之间的关联度。
2.2支持向量机（SVM）
支持向量机是一种常用的分类和回归分析方法，它能够通过构建高维特征空间中的最优超平面，进行预测和分类。在本文中，我们将利用支持向量机建立模型，通过输入灰色关联度分析筛选出的指标数据，进行股票相对价格走势的预测。
三、实证研究
3.1数据收集
本研究选择上证指数作为研究对象，收集了过去三年的历史数据，包括股价、成交量、市盈率、市净率等指标数据。
3.2灰色关联度分析
首先，对收集到的指标数据进行归一化处理，然后利用灰色关联度分析方法，计算各个指标与股票相对价格走势之间的关联度。将关联度较高的指标选取出来作为输入变量。
3.3SVM模型建立
将选取的指标作为输入变量，对应的相对价格走势作为输出变量，利用支持向量机建立回归模型。通过训练和调整参数，得到最优的预测模型。
3.4回测分析
通过历史数据的回测表现，评估该策略的实际效果。计算收益率、夏普比率、最大回撤等指标，对比该策略与基准指数的表现差异。
四、结果分析
经过实证研究，我们得到了如下结果：
首先，通过灰色关联度分析，筛选出了与股票相对价格走势关联度较高的指标，包括成交量、市盈率等。这些指标具有一定的预测能力。
其次，基于灰色关联度分析筛选的指标，利用支持向量机建立回归模型，成功预测了股票未来的相对价格走势。
最后，通过历史数据的回测分析，我们发现基于GRA--SVM的量化选股策略在收益率、夏普比率等方面具有优势，并且最大回撤相对较小，相比于基准指数，取得了较好的投资回报。
五、结论
本文提出了一种基于灰色关联度分析和支持向量机的量化选股策略。通过实证研究，我们发现该策略在股票市场中表现良好，具有一定的实际应用价值。然而，由于受到数据局限和模型参数的选择等因素的影响，该策略仍存在一定的不确定性。未来的研究可以进一步改进模型算法，提高预测精度，以及考虑更多的指标和因素，进行更全面的量化选股研究。