【作者】 曹健；

【导师】 袁宇；

【作者基本信息】 上海交通大学 ， 金融， 2017， 硕士

【摘要】 本文探讨了基于语法遗传算法的多因子选股模型在A股市场有效性。我们发现通过语法遗传算法建立的多因子选股模型的样本内和样本外结果的一致性较高,对交易策略的计划和实施很有帮助。但是语法遗传算法的有效性只能在样本内数据一致性较强时显现出来。所以我们还建立了一种基于k均值簇的机制将样本内数据分组,增强组内样本的一致性。通过对四种交易策略的比较,我们发现使用组内样本数量赋权可以减少投资组合的波动性,使用样本内结果赋权,可以增强投资组合的收益。更多还原

【Abstract】 This study explores potential of grammatical evolution algorithm in building up a stock-selection model in the A-share market.We find that there is consistency between the in-sample and out-sample performances of our stock-selection model but the effectiveness of the evolutionary algorithm is only evident in the group of homogeneous stocks.We also find a method to increase the within-group homogeneity while reducing the group size.4 trading strategies are compared progressively whose result is consistent with our intuition that weighing on in-sample performance and number of stocks would benefit the portfolio performance.更多还原