基于模式挖掘及人工神经网络的量化投资实证研究.docx

基于模式挖掘及人工神经网络的量化投资实证研究
量化投资是指利用计算机技术和数学方法对于市场数据进行分析和预测，从而进行投资决策的一种投资方式。近年来，随着社会信息化程度的飞速发展，量化投资也得到了越来越多的关注和应用。本文旨在探讨一种基于模式挖掘及人工神经网络的量化投资实证研究方法。
一、量化投资基础理论
1、模式挖掘
模式挖掘是指从数据中挖掘出具备特定特征的模式的过程。它是一种从海量数据中提取出有效信息的方法。模式挖掘的目的是发现数据中的规律和关联性，并通过这些规律和关联性来进行数据分析、建模和预测。
2、人工神经网络
人工神经网络是一种模拟生物神经网络的计算模型，它具有自学习和自适应性能，并能够在不断的学习和训练中不断优化自己。人工神经网络通常由输入层、隐含层和输出层组成，其中每一层都由若干个神经元组成，这些神经元之间通过权重进行连接，并在训练过程中进行动态调整，以实现对输入数据的分类和预测。
二、量化投资实证研究方法
本文采用的量化投资实证研究方法是基于模式挖掘及人工神经网络的模型，其具体步骤如下：
1、数据收集
收集市场数据以及与市场相关的各种经济指标数据，构建数据集。
2、数据预处理
对数据进行清洗和预处理，包括缺失数据处理、异常值处理等，以保证数据的可用性。
3、模式挖掘
对预处理后的数据使用模式挖掘算法，发现其中的规律和关联性。
4、特征提取
根据模式挖掘的结果，选取最具代表性和判别性的特征进行提取。
5、建立预测模型
基于人工神经网络算法，建立预测模型，训练和优化模型参数。
6、模型评价
使用交叉验证等方法对模型进行评价，评估其预测性能。
7、实证分析
基于优化后的模型，对市场进行实证分析，形成投资策略。
三、实证分析
通过将所建模型应用于实际市场数据并进行实证分析，可以得到如下结论：
1、基于模式挖掘和人工神经网络的量化投资模型具有较强的预测能力和适用性。
2、在模型优化方面，可以采用交叉验证、正则化等方法，以提高模型的稳定性和泛化性能。
3、基于所建模型，可以获得一定的投资收益。但由于市场的不确定性和风险，投资者应该结合自身的风险承受能力和投资经验来进行合理的投资决策。
四、总结
本文探讨了基于模式挖掘和人工神经网络的量化投资实证研究方法，具有较强的预测能力和适用性。但需要注意的是，投资决策的成功不仅取决于模型的效果，还要考虑市场的不确定性和个人的风险承受能力。投资者应该通过长期学习和实践，不断提升自己的投资能力和风险控制能力，以获得更好的投资收益。