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基于RCFAHP的股票投资优化研究 胡惠霞 张哲 孙梓栋 生雅婧 南京理工大学经济管理学院 X 关注成功！ 加关注后您将方便地在 我的关注中得到本文献的被引频次变化的通知！ 新浪微博 腾讯微博 人人网 开心网 豆瓣网 网易微博 摘????要： 基于公司的成长与价值信息建立了模糊层次分析结构, 应用修正的带约束的模糊层次分析方法 (Revised Constrained Fuzzy Analytic Hierarchy Process) 计算出各选股指标的权重, 并以随机抽取的沪深300中的60支股票为研究对象, 运用功效系数法对60支股票的各个指标的测度值进行无量纲化处理, 最后以无量纲值加权求和来确定60支股票的综合排序。根据排序结果, 选取前6支股票, 结合技术分析法中的移动平均线 (Moving Average) 方法确定这6支股票的买入时机并持有股票一定时期, 将其投资结果与直接买入持有沪深300股指基金 (300ETF) 进行对比, 结果表明: (1) 引入移动平均线方法后, 投资者的买入股票的价格较直接买入更为合理, 跑赢大市的可能性也有较大提高。 (2) 在同一技术指标及同一持有期条件下, 这6支股票的收益率跑赢大市的可能性为55.56%, 这一定程度上表明了股票投资优化方法的有效性。 关键词： 三角模糊数; 层次分析法; RCFAHP; 移动平均线; 0 引言 股票投资者十分关注选股方法以期获得超额收益。选择具有投资价值的股票是一个多目标、多层次、结构复杂、因素众多的过程。随着Satty (1980) 引入层次分析法, 越来越多的学者开始将层次分析法应用于解决多属性决策问题, 包括投资选股、项目选择。但是, 张吉军 (2000) 发现了层次分析法的缺陷, 从而引入了模糊层次分析法。这是因为模糊数更能反映人的思维特性, 进而有利于提高模型的有效性。 目前, 国内外已有不少关于模糊层次法的股票选择模型的研究, 然而对选取的股票进一步确定其合适的买入时机的研究还很鲜见。但仅基于模糊层次法选择出基本面表现良好的股票并随机买入, 很有可能被套牢或者是股价来回地震荡。因此可以吸取技术分析的长处, 选择合适的买入时机, 从而为投资者提供更为有效的选股策略。移动平均线法是当今应用最广泛的技术分析法之一, 也是最简单的交易方法。许多学者的研究也证明了移动平均线方法的有效性。综上, 本文以沪深300中随机抽取的60支股票为研究对象, 基于公司的成长与价值信息建立模糊层次分析结构, 利用RCFAHP法建立股票选择模型并选取排序在前的6支股票, 结合移动平均线投资方法确定这6支股票买入时机, 并用股市实际数据进行验证此股票投资优化方法的有效性。 1 文献综述 选取优质股是一个受普遍关注的问题, 大量的学者为如何选股建立了多种多样的模型, 自从Satty (1980) 引入层次分析法, 层次分析法被不断应用于投资选股并被认为是一个有效的选股方法。影响股票选择的因素众多, 因此建立的递阶层次结构也有所区别。例如, 初凤荣等 (1998) 考虑了股票的收益性、成长性以及风险性等选股因素;高岩等 (2004) 选取了主观、宏观及客观三方面因素;郭佳 (2005) 则考虑行业发展力、公司发展力以及投资者偏好等三方面来衡量股票的优劣;王翠香 (2008) 则在考虑宏观、微观、主观等因素基础上还考虑技术因素。他们考虑的子指标既包含定量也包含定性指标, 但定性指标往往难以描述, 并且定性指标的衡量的不准确性将给结果带来一定影响。 鉴于此, 本文将选用定量指标来建立递阶层次结构。相关学者已建立了运用定量指标的层次分析结构, 陈莉 (2010) 基于公司成长与价值的信息, 选出了5个指标来衡量股票价值, 指标包括该季度每股收益的同比增长, 该季度的营业收入同比增长, 每股现金流同比增长, 经营活动产生的现金流量净额与净利润之比, 净资产收益率, 并验证了这5个指标选股的有效性;陈芳平 (2011) 运用了盈利能力、成长能力、营运能力、偿债能力等方面的财务指标;戴立新 (2013) 则在考虑成长性、收益性、风险性的子指标中不引入定性指标来衡量股票价值。 以上学者大多运用层次分析法进行选股, 但是, 层次分析法本身存在着一系列的缺陷和问题。张吉军 (2000) 发现了层次分析法的缺陷, 从而引入了模糊层次分析法以改进层次分析法。此后, 吕跃进 (2002) 给出并证明模糊一致矩阵的一些重要性质, 获得模糊互补矩阵下的一个简明排序计算公式, 完善了模糊层次分析法的排序原理。覃柏英 (2005) 重点研究了三角模糊数模糊标度系统以及三角模糊判断矩阵排序方法和构造模糊一致矩阵的方法。Fatma等 (2009) 改进了Enea和Piazza