典型文献
基于TWSVM的核函数评估及其在量化投资中的应用
文献摘要：
由于股票数据存在噪声,传统的机器学习模型并不能很好地预测股票的涨跌.为了帮助投资者了解金融市场的发展趋势,构造有效的投资组合从而赢得超额收益,将对噪声数据具有良好鲁棒性的TWSVM算法应用到量化投资中.构造不同分类数据,以预测的正确率作为评价指标对TWSVM的核函数进行评估,发现poly核函数在TWSVM算法中具有稳定性.建立基于TWSVM的量化投资策略,以上证50股选股实验为例模拟交易并与RF、SVM、Logistic算法对比说明策略的有效性,实验结果表明,基于TWSVM量化投资策略的年化收益率比其他三者提高约3百分点至11百分点.
文献关键词：
TWSVM;核函数;量化投资
中图分类号：
作者姓名：
邓晶;李路
作者机构：
上海工程技术大学数理统计学院 上海 200000
文献出处：
引用格式：
[1]邓晶;李路-.基于TWSVM的核函数评估及其在量化投资中的应用)[J].计算机应用与软件,2022(10):87-93
A类：
B类：
TWSVM,核函数,量化投资,资中,股票数,机器学习模型,涨跌,投资者,金融市场,投资组合,超额收益,噪声数据,算法应用,分类数据,poly,投资策略,上证,RF,算法对比,收益率,百分点
AB值：
0.330044
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