基于BigQuant大数据平台的股票投资策略开发

摘要：

文中基于BigQuant平台股票投顾系统,利用StockRanker算法和回测机制,对中国股市在整个样本期2010年1月1日至2019年2月5日具有正常交易的全部A股中剔除沪深300指数成份股后的1848只股票特征数据进行分析,给出最有投资价值的股票排序,从而为具有不同风险偏好的投资者提供智能化、个性化的资产配置建议.文中基于标准指数基金中证500指数,通过策略判断,用业绩优异的非成份股代替业绩较差的成份股,开发出一款D产品,它具有超越标准指数基金更好、更稳定的投资收益.

关键词：BigQuant平台、大数据、StockRanker算法、投资策略

所属期刊栏目：47

分类号：TP399(计算技术、计算机技术)

资助基金：教育部人文社科基金19YJA790046

在线出版日期：2020-07-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：612-615