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基于隐马尔可夫模型择时的FOF基金动量效应投资策略研究

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目录

摘要

第1章绪论

1.1研究背景

1.2研究目的和意义

1.3研究方法与创新

1.4研究内容和框架

第2章文献综述和相关理论

2.1文献综述

2.1.1 FOF基金大类资产配置策略的相关研究

2.1.2基金筛选策略的相关研究

2.2相关理论

2.2.1量化投资相关理论

2.2.2动量效应理论

2.2.3隐马尔可失模型理论

第3章FOF基金的国内外发展历史与现状

3.1 FOF基金国外发展历史及现状

3.1.1 FOF基金的数量与规模分析

3.1.2美国FOF基金的管理模式与产品类型

3.1.3美国FOF发展脉络及特点

3.2 FOF基金在中国的发展历史及现状

3.3 FOF基金投资策略概述

第4章FOF基金投资策略的方案设计思路

4.1基于隐马尔可夫模型择时的FOF基金动量效应投资策略设计思路

4.2基于动量效应的选基策略设计思路

4.2.1整体设计思路

4.2.2建模方法

4.2.3数据与参数选择

4.3基于隐马尔科夫模型择时策略的设计思路

4.3.1整体设计思路

4.3.2建模方法

4.3.3预测方法

4.3.4数据及参数选择

4.4 FOF基金投资策略对比模型的建立

第5章FOF基金投资策略方案策划的实施

5.1基于动量效应选基策略的回测结果分析

5.1.1基金指数基准的净值曲线

5.1.2股票型基金回测结果及分析

5.1.3债券型基金回测结果及分析

5.1.4混合型基金回测结果及分析

5.2基于隐马尔可夫模型的择时策略的回测结果分析

5.3基于隐马尔可夫模型择时的FOF基金动量效应投资策略的实施结果

5.3.1不同持仓策略下的回测结果对比

5.3.2不同模型组合之间的回测结果对比

第6章结论

6.1研究总结

6.2论文不足之处

6.3研究展望

参考文献

附录

致谢

声明

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摘要

基金中的基金(FOF)作为一种特殊的基金,在金融市场上担任着重要角色。虽然FOF基金在中国市场起步较晚,但是随着国内基金市场规模的快速壮大和2016年中国证监会《公开募集证券投资基金运作指引2号——基金中的基金指引》的正式落地,公募FOF有望发展成为一类重要的投资品种,市场前景广阔。在此背景下,如何有效地从众多基金中筛选出优质的投资标的、如何在不同的市场周期下进行相应的资产切换成为了拓展FOF基金业务、提升投资绩效过程中亟待解决的问题。 本文采取量化投资的方法,探索出一套根据市场周期切换动态调整FOF基金大类资产配置和基金投资组合的方案策划:运用动量效应选基策略结合基于隐马尔可夫模型对市场趋势的择时判断形成完整的选基+择时的资产配置方案,以期在保证较小投资回撤的条件下达到较为理想的投资收益。 为此,本方案策划首先以动量效应理论为选基策略的指导基础,将不同类别基金分别在样本周期内根据不同选基指标的表现情况好坏分别进行排序,并按前2.5%的比例选出各个指标表现最好的基金等权构成投资组合,同时,安排以月度、季度和半年度的持仓期在整个回测区间内定期按照上述方法更换持仓组合,以绝对收益和相对收益的角度观察不同类别基金在不同选基指标及不同持仓周期内的动量效应表现情况,以此选出最佳参数组合的选基策略。 其次,运用隐马尔科夫模型的进行市场择时。本文对样本周期长度和隐状态个数通过绝对收益和相对收益的比较挑选出最佳的模型参数组合。然后选取最优样本期长度的上证指数一日对数收益差、上证指数五日对数收益差、上证指数当日对数高低价差、上证指数日成交量、两市对数融资余额差作为隐马尔可夫模型的观测向量,对隐马尔科夫模型进行参数训练,并按月度区间为调参周期定期更新参数,对模型预测期内的每一个交易日的市场状态进行逐日预测。 最后,综合上述思路,建立动量效应表现较好的基金类别作为主要持仓,少量与大盘走势相关性不强,动量效应不明显的基金类别作为次要持仓的持仓策略,并选取两类持仓资产相应的最优选基指标和持仓周期作为隐马尔科夫模型预测大盘上涨状态中的选基策略;根据动量效应表现相对较差,对市场波动不敏感的基金类别作为主要持仓,少量动量效应明显且波动相对较小的基金类别作为次要持仓的持仓策略,并选取两类持仓资产相应的最优选基指标和持仓周期构成隐马尔科夫模型预测大盘下跌状态中降低风险的选基策略。 在上述投资方案下,本文在2012年1月1日-2018年6月1日的回测区间内,在80%混基+20%债基(上涨)/80%债基+20%混基(下跌)的持仓策略下,由债券型基金的月度信息比率选基指标和混合型基金的月度X比率选基指标组成的“IR(Bund)+XR(Hybrid)”选基策略在长达六年半的回测区间里平均年化收益达到15%,取得了接近11%的超额收益率,同时将最大回撤控制在了10%的区间内。 根据本文提出的方案设计,首先本文认为动量效应在证券投资市场上确实存在,但持续时间较短,可以利用此效应作为短线投资的参考,在具体的投资过程中可以搭配动量效应表现不同的基金类别在不同的市场周期下进行资产切换以取得稳定增长的收益和较小的回撤水平。其次,隐马尔科夫模型作为一种模式识别的方法,在预测市场趋势方面能够达到较好的效果,在具体的操作过程中,由于证券投资市场的波动瞬息万变,训练集的样本周期时间跨度选择不宜过大,并需要定期进行模型调参,以动态调参的隐马尔科夫模型进行市场趋势的预测能够取得更好地效果。

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