ML-TEA:一套基于机器学习和技术分析的量化投资算法

量化投资尝试利用计算机算法来预测证券的价格和进行证券的交易,并从中获取超额收益,是系统工程在金融投资领域的重要应用.本文设计了一套基于机器学习和技术指标的量化投资算法ML-TEA(machine learning and technical analysis).该模型以技术指标作为输入变量,再分别通过不同的机器学习算法来预测股票数日之后的涨跌方向,并根据预测的方向来构建投资组合.实证结果显示:第一,三种模型的年化收益率都在25%以上,远超大盘指数的10.60%、买入持有策略的3%以及现有策略.从风险调节绩效(夏普比率、特雷纳比率和詹森绩效)来看,三种策略也都远超基准策略和现有策略.以夏普比率为例,三种策略均在1.50以上,而市场指数的夏普比率为0.38.第二,Ada-TEA和SVM-TEA都可以容忍远高于市场实际成本的交易成本.     

数字金融促进企业创新投资的机制及效应研究

构建数字金融影响企业创新投资的动态决策模型,通过模型推导和数值分析发现,数字金融具有很强的创新激励效应,其金融资源的优化配置能力能够缓解因不确定性引发的融资约束,数字金融越发展,企业创新投资的积极性越高,其投资临界值就越低,创新投资价值越高。因此,企业的创新投资,一方面需要企业的自我积累和自我发展,另一方面需要从外部推动数字金融的发展。     

几个决策型的概率问题

本文用概率统计的思想方法对体育比赛,风险投资,可靠性中的决策型问题进行研究,体现了用概率统计知识进行决策的重要性。     

过度自信对企业投资行为影响研究——基于CEO权力调节效应视角

基于管理者自大假说,以2006-2010年沪深两市A股上市公司为样本,运用多元线性回归模型检验和分析CEO过度自信和CEO权力对上市公司投资行为的影响.研究结果表明,CEO过度自信对企业投资支出具有显著的促进作用,而CEO权力对企业投资支出的影响并不显著,但却强化了CEO过度自信对企业投资行为的促进作用.研究还发现,在不同CEO权力强度条件下,CEO过度自信对企业投资支出的影响存在差异;在CEO是否过度自信条件下,CEO权力对企业投资支出的影响也存在差异.     

关于铁路基本建设投资时序的探讨

对铁路建设项目投资时序进行了探讨，提出投资时滞这一新的概念，介绍了铁路建设项目投资时滞的计算方法，并结合实例进行了计算。     

试论开发区的第三次创业

开发区与改革开放相伴而生,是体制与机制的先行先试区和经济发展的引擎。在中国经济全面融入世界经济以及转方式、调结构的大背景下,先发地区的国家级开发区应不失时机地走出去投资创业。     

基于协同理论的模糊多因素消防安全决策模型

为了选择降低火灾风险的消防安全隐患治理方案,针对消防安全决策具有多因素制约的特征,结合协同理论和模糊数学方法,构建了消防安全隐患治理方案的多因素决策模型。通过确定消防安全隐患治理方案的评选因素及各评选因素的权重,采用消防安全隐患治理方案决策模型获得最优的消防安全隐患治理方案。以苏州市古城区为研究对象,提出了三种消防安全隐患治理方案,采用构建的决策模型进行消防安全决策。结果表明:该决策模型能够反映消防安全隐患治理方案的效果、投资和工期。采用该决策模型优选获得的消防安全隐患治理方案符合古城区区域火灾风险实际,验证了其实用性。     

关于继续加强财政支持下科技投入的政策思考

本文对我国财政科技投入的特点及问题进行了具体分析 ,并在此基础上就如何完善我国财政科技投入等问题作了相应讨论。我们认为 ,财政在科技投入总量、分配结构、政策扶持以及融资渠道多元化等几个方面应作出更大的努力     

我国高等教育拨款体制问题研究

改革现行高等教育财政拨款体制,使之与日臻完善的社会主义市场经济体制相适应,已成为一个重要的课题。现行高等教学拨款体制存在着高等教育财事权分离、经费投入不足的矛盾突出、财政拨款制度亟待改革、投入不足和经费使用效益不高等问题,本文通过对这些问题进行分析,提出了保证国家对教育的投入、建立高等教育基金制度、高等教育投入的多元化的建议,做为高等教育财政拨款体制改革的方向及解决问题的对策。     

从财务角度思考外商独资化成因

随着国内宏观经济的持续发展和市场条件的成熟,外商直接投资加快了独资化的趋势。采集苏州和宁波两地相关数据,分析比较了其相关财务指标,说明了外商直接投资的独资化成因。