几种统计学习方法的研究及应用
随着我国金融市场的日趋成熟,投资已经成为了比拼判断精准度和交易速度的博弈,投资者对掌握程序化交易和量化投资提出了迫切要求,大量的金融市场数据亟待挖掘,统计学习方法为我们提供了充足的模型和有效的数据处理手段,可以从繁杂的数据中发现客观规律,为投资者提供投资参考,因此研究统计学习方法在金融领域的应用具有重大意义。本文首先研究了股票走势曲线的量化模式问题,给出了波段结构、成交量比值和指标曲线交叉模式的定义,提出了“形态-量-指标”的三维量化模式,并通过MATLAB编程,实现了对华夏银行(600015)股票日线数据的量化,将波段形态数据化,得到了华夏银行的日线结构数据集。
本文采用了二项逻辑回归、朴素贝叶斯方法和分类与回归树三种统计学习方法,研究分析了华夏银行的日线结构数据。应用SPSS软件对数据集合进行了二项逻辑回归分析,拟合结果显示该方法对于建仓点的选取比较准确;运用MATLAB编程实现了朴素贝叶斯分类算法,结果表明该方法规避风险的效果较好;应用数据挖掘软件SPSS Clementine建立了数据集合的分类与回归树,计算结果说明该方法对于选取建仓点、指导持仓操 ...


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