基于遗传算法的量化投资策略的优化与决策.pdf

第33卷第5期 上海管理科学 V01．33NO．5 201 Science Oct．2011 1年10月 ShanghaiManagement 1)05—0019—06 文章编号：1005—9679(201 基于遗传算法的量化投资策略的优化与决策 赵建霍佳震 (同济大学经济与管理学院，上海 200092) 摘要 面对数量众多的基于数量化模型的交易策略及其多变的参数，采用遗传算法的思想实现了策略 参数的优化、多种策略的组合优化以及通过进化产生新的策略。同时发现-3前最优策略在未来一段时期的 表现也较为优异，于是通过动态调整交易策略，即总是选用当前的最优策略来进行仿真交易，实证结果表明 该方法比大多数单一策略具有更稳定和可观的投资回报，可以作为证券投资的一种辅助决策依据。 关键词遗传算法；程序化交易；量化投资；策略优化 中图分类号：F830．9 文献标识码：A 引言 存在的，同时给出了其求解方法。王永宏、赵学军 证券投资策略是人们基于对市场规律和人性 对于中国股市惯性策略和反转策略进行了实证分 的理解认识，并根据这种认识制定的用来指导投 析，并指出反转策略较惯性策略成功的可能性大， 资的规则体系和计划方案。在证券投资领域，投 而且其期望超常收益可观。何宜庆、王芸从E—Sh 资策略数量众多，其中很多策略都可以用数学模 风险的角度研究了允许卖空和不允许卖空情形下 型来表示。近年来，随着金融学理论、数量统计理 的证券组合投资多目标决策模型。杨桂元、唐小 论的发展和进一步完善，特别是随着信息技术、 我在综合考虑收益率与风险的情况下，给出了单 优化算法的不断发展和创新，证券分析和投资手 位风险收益率最大和有风险偏好系数两种情况下 段也在不断地推陈出新，日益复杂化、自动化。 的组合证券投资决策模型。刘善存、汪寿阳提出 Trading)因为其在交 程序化交易(Program 了一种证券组合投资分析的对策论方法。阳建伟 易过程中的巨大优势，正在被越来越多的人所了 研究了行为金融及其投资策略，着重对反向投资 解和使用。程序化交易就是利用计算机和通讯技 策略、动量交易策略以及成本平均和时间分散化 术，集成资讯、行情等客观数据，按照交易模型的 策略进行了深入探讨。宋德章系统研究了中国股 规则自动发出交易信号或交易指令的交易行为。 票市场投资策略，并提出了一套财务分析方法和 程序化交易最早起源于1975年美国出现的“股票投资策略组合。姜国华阐述了基于会计信息进行 组合转让与交易”，其特点是对买卖时点的判断基 证券投资策略研究的问题。高培旺、周艺讨论了 于交易模型、决策客观理性、运算速度快等。目前 证券组合投资决策的新方法，该方法可以动态调 程序化交易主要应用于基于数量化模型的技术指 整证券组合的期望收益率、风险和组合的投资分 标交易、金融产品的错误定价以及算法交易等方 配。 面。其中基于数量化模型的技术指标交易近年来 但是，多数学者的研究都是基于某些具体的 发展最为迅速，它主要是指依据于一个混合的数 交易策略展开，很少涉及不同交易策略之间的对 量模型或技术指标产生的交易信号来进行一揽子 比研究；其次对于交易策略的优化，往往是只是针 证券的买卖。