基于数据挖掘的量化交易系统设计——西门子TDC控制器编程手册应用

"基于数据挖掘方法的量化交易系统设计与研究" 本文是关于量化交易系统设计与研究的学术论文，作者张文俊，专业为应用数学，由岭ｇ先教授指导。该系统以数据挖掘为核心，涵盖了量化选股、策略回测、拓展功能与组合管理四个主要模块，以及一个数据预处理的附属功能。研究旨在构建一个能够辅助实际交易决策的系统。 1. 量化选股： - 多因子模型：系统采用了最经典的多因子模型，通过分析多个经济、财务指标选择股票，结果显示，这种策略能长期超越业绩基准，产生稳定的超额收益。 - 分类算法与聚类算法：系统利用支持向量机（SVM）进行股票涨跌分类，通过层次聚类与K-均值聚类相结合，选择出盈利能力最强的股票类别，这些方法分别依赖于股价技术面数据和公司财务数据，形成互补。 2. 策略回测： - 由于策略回测的重要性，文中虽未深入探讨，但通过沪深300股指期货合约的5分钟收盘数据，对双均线趋势策略进行了回测，通过参数扫描优化策略，展示了策略在样本内的高年化夏普比率，提供了一个简单的回测实例。 3. 拓展功能： - 时间序列预测：系统使用了传统的时间序列分析方法（如ARIMA模型和灰色预测模型）和机器学习算法（如马氏预测模型和SVM回归模型）预测股价和大盘指数。ARIMA和灰色预测模型在高波动的股价预测上表现不佳，马氏模型预测市场状态概率，而SVM回归模型在预测指数方面有较好表现。 4. 组合管理： 虽然文中未详细展开，但组合管理是量化交易系统不可或缺的一部分，通常涉及风险管理、资产配置和再平衡策略，以优化投资组合的整体风险收益比。 5. 系统评价与展望： 系统设计相对完整，但仍有改进空间，比如策略回测的深入研究和预测模型的优化，以及如何更好地将数据挖掘技术应用于交易决策中。 整体来看，该研究为量化交易领域的实践提供了理论和技术支持，展示了数据挖掘在金融投资中的巨大潜力，同时也提醒未来的研究者关注系统的持续优化和适应市场变化的能力。