基于數據挖掘的量化投資系統(tǒng)的研究.pdf

1、量化投資概念如火如荼，伴隨著計算機的飛速發(fā)展，及大數據技術的興起，量化投資與數據挖掘技術的結合應用也受到越來越廣泛的關注。量化投資理論結合了數學與現代統(tǒng)計學等方法，通過計算機技術及智能算法篩選出能帶來巨大收益的各種“大概率”事件來制定投資策略，并使用量化模型驗證及固化這些規(guī)律和策略，準確規(guī)范的執(zhí)行已固化的策略，以獲求穩(wěn)定的、可持續(xù)的且高于平均水平的超額回報率。量化投資系統(tǒng)以先進擬合的數學模型替代人為的主觀判斷，能使投資者在過度狂熱或過度

2、悲觀的市場情緒下做出理性的投資決策。在量化投資系統(tǒng)的建立過程中，特別是量化投資模型的建立、模擬驗證、實盤驗證過程中，一直需要處理大量的數據，用到數據挖掘的各種技術。數據挖掘技術方法是量化投資系統(tǒng)建立產生的核心方法。
　　本論文著眼于理論應用，以鋼鐵企業(yè)參與商品期貨投資為背景，研究數據挖掘技術在商品期貨量化投資系統(tǒng)建立中的應用,將數據挖掘知識體系和數據挖掘流程應用到量化投資系統(tǒng)中。本論文以鋼鐵企業(yè)的套期保值為對象，研究黑色金屬產業(yè)鏈