基于在线机器学习的组合算法交易策略研究

项目名称： 基于在线机器学习的组合算法交易策略研究

项目编号： No.71401128

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2014

项目学科： 管理科学

项目作者： 李斌

作者单位： 武汉大学

项目金额： 23万元

中文摘要： 算法交易是利用计算机算法进行证券交易的一种创新交易手段。机器学习专门研究从数据中学习出有效的预测模型，从而被用来解决算法交易中的问题。本项目针对当前组合算法交易策略在仿真测试中性能不足以支撑合理交易成本的问题，设计新策略来提升回溯测试的性能。主要研究内容包括：（1）在现有基于机器学习的交易框架上，设计综合考虑金融市场动量和均值回归特性的策略，以提升当前策略在零交易成本时的性能；（2）并利用机器学习正则化的理念，设计一套主动考虑交易成本的组合算法交易策略，以提升现有策略在非零交易成本时的性能；（3）针对现有策略没有解释收益的薄弱环节，拟运用常见的定价模型来解释策略的收益。另外，本项目拟公开研究中实现的仿真交易系统及策略，以供同行参考。本项目对于深入理解金融市场的特性，探索组合交易策略的机理，促进市场的有效性和研究计算方法论在金融中的应用具有一定的理论意义和实践指导价值。

中文关键词： 量化投资；机器学习；投资组合选择；；

英文摘要： Algorithmic trading, which utilizes computational algorithms for trading securities, is an innovative trading techniques. Machine learning specializes on learning efficient predictive models from data, and thus becomes a nature candidate for algorithmic t

英文关键词： Quantitative Investments；Machine Learning；Portfolio Selection；；