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2016“品今杯”首届全国量化投资策略设计大赛决赛举行

来源:在职研究生招生网 时间:2016-06-21 20:24:54
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2016年6月11日,2016“品今杯”首届全国量化投资策略设计大赛决赛现场评审暨颁奖仪式在对外经济贸易大学诚信楼三层国际会议厅举行。 对外经济贸易大学校长助理、研究生院常务副院长丁志杰教授、我校优秀校友、品今控股集团副总裁杨凡先生、对外经贸大学金融市场研究中心主任张海云教授以及 大赛决赛评委北京丰圆投资管理有限公司创始合伙人及执行总裁崔相鹏、中国量化投资学会理事长丁鹏、曾任通联数据及优矿网数据团队负责人的刘志明、对外经贸 大学量化投资专硕项目主任潘慧峰、品今(北京)资产管理有限公司副总经理王颖贤、中国科学院大学经济与管理学院党委书记魏先华、格林大华期货有限公司副总 经理曾益红莅临决赛现场。对外经济贸易大学金融工程系主任余湄教授主持。

在现场评审环节,入围决赛现场的10支队伍根据现场抽 签顺序依次进行展示,第一个出场的是来自中国科学院大学的“皮小静”团队,该队的题目是“基于KNN和AdaBoost算法的动态多因子选股模型”。主讲 人杨波从多因子选股模型简介、基于机器学习的动态多因子模型、动态选股策略的实现和结果这几个方面对自己的策略进行了讲解。第二组是来自中央财经大学的 “BetaGo”团队。他们的题目是“大浪淘金,穿越牛熊——基于AdaBoost的动态因子模型”。他们从如何获取截面数据、数据处理、算法工作阶段、 迭代过程、回测结果等方面进行了介绍。第三组是来自对外经济贸易大学的“阿尔法贝塔”团队。其策略是将蝶式套利思想运用于股指期货跨品种交易。她们从策略 创新性和原理介绍、策略设计与构建、策略实施与评价、策略优化和敏感性分析等方面进行介绍。第四组是来自浙江大学的“ElecQuant”团队。他们所采 取的策略是Ada Boost算法。他们从Alpha多因子模型、基础因子池、AdaBoost评价系统、自适应动态多因子模型应用探索等方面进行了介绍。评审专家表示,这 个团队成员均是理工科背景的博士生,在他们的策略中展现出了极好的专业素养。第五个出场的是来自北京大学的“路人甲乙丙”团队。他们的题目是“基于机器学 习的动态因子策略”。他们从AdaBoost模型、训练样本、弱分类器&权重调整、数据处理、confidence选股策略表现等进行了介绍。他 们的策略着重于探索机器学习对于传统因子模型的改进。第六个出场的是来自上海师范大学的“凤凰涅槃”团队,他们的题目是“基于协整理论对沪深300股指期 货的期现套利策略”,通过基于动态预测区间的协调、不同合约品种相关数据的选取、最小二乘法的回测分析等,构建出了基于协整的期现套利策略。第七个出场的 是来自对外经济贸易大学的“小鳄鱼”团队,他们以“机器学习动态多因子选股模型”为题,在因子数据方面进行细致的处理,采用Ada Boost迭代算法对于传统的多因子模型进行了改进,在改进过程中考虑了过度拟合等问题。评审专家建议策略要尽量保持行业中性,在做真实的阿尔法交易时, 可以针对不同的行业做单独的训练。评审专家也肯定该小组采用夏普率进行优化的做法。第八个是来自江西财经大学的“高穷帅”团队,他们以“股票和股指期货的 混合策略”为题,构建了三个相对独立的策略,即股票策略、股指期货策略、期权投资策略。评审专家建议是将一个策略做深做透,如果策略之间的相关性很低,也 可以从资产配置的角度构建多元策略。第九个是来自南开大学“NK Quant”团队,他们以“基于BP神经网络算法预测的技术分析指标系统”,通过多层前馈神经网络和激励函数两个部分,运用多种方法调整参数和权重,最后 得出预测结果。第十组是来自西安电子科技大学的“Walkers”团队,他们的选题为“基于遗传算法以灰色关联分析法优化的市场中性策略”。他们通过建立 一个市场中性模型,用灰色关联分析法寻找有效的阿尔法因子。

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