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摘要:
在线投资组合是近年来计算金融领域热门的研究课题,目前已有的策略,对股票价格的预测效果并不十分理想,而对股价的准确预测对投资组合方式有重要的指导意义.考虑到股价的滞后性及其分布的复杂性,首次利用股价中的二阶信息,提出了DMAR (DMA (Double Moving Average) Reversion)、DEAR(DEA (Double Exponential Average) Reversion)、GMR (GM Reversion)、DA-GMR (DA-GM Reversion)4种投资组合策略:分别通过二次移动平均法、二次指数滑动预测法、灰色预测法,对下一期的价格数据进行了预测、集成学习;将二次平滑预测和灰色预测的结果进行了优化,得到了下一期的预测价格;再利用被动攻击(Passive-Aggressive,PA)算法更新投资组合,最终得到了4种投资组合策略,并在真实的金融市场的数据集中验证了策略的有效性.结果表明,与已有的算法相比,在NYSE (O)、NYSE (N)、DJIA和MSCI这4个真实的金融市场的数据集上,所提出的4种投资组合策略都达到了较高的累计收益.
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内容分析
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文献信息
篇名 基于二次平滑-灰色预测的在线投资组合选择
来源期刊 华东师范大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 在线学习 投资组合选择 二次平滑预测
年,卷(期) 2020,(6) 所属期刊栏目 计算机科学
研究方向 页码范围 115-128
页数 14页 分类号 TP399
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-5641.201921020
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘晓玉 1 0 0.0 0.0
2 黄定江 5 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
在线学习
投资组合选择
二次平滑预测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
华东师范大学学报(自然科学版)
双月刊
1000-5641
31-1298/N
16开
上海市中山北路3663号
4-359
1955
chi
出版文献量(篇)
2430
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