股票型基金

摘要： 基于中国当前基金市场快速发展,产品种类与数量日趋庞大的背景下,为了给投资者、监管者以及基金公司提出合理化建议与对策,本文选取中国15只股票型基金作为样本,利用DEA方法中的Malmquist指数法、Super-SBM模型对基金的绩效评价展开分析。通过研究基金的相对效率问题,为读者展示不同模型的优缺点以及使用范围,同时对15只样本基金进行合理分析并排序。最终发现,中国基金虽表现较好,但依旧存在投资集中度高、资金使用效率低等问题。

摘要： 2020年混合型基金冠军赵诣:农银汇理工业4.0收益率166.56%;2020年股票型基金冠军陆彬:汇丰晋信低碳先锋收益率134.41%。两位基金经理如何看2021年投资?哪些行业更有机会?2020年主动权益基金业绩排位战最终收官,最终结果也正式出炉。两大主要类别的冠军“闪亮登场”:混合型基金冠军为2020年业绩达到166.56%的农银汇理工业4.0,其基金经理为赵诣,而股票型基金冠军--汇丰晋信低碳先锋基金经理陆彬,该基金2020年获得了134.41%的收益。

摘要： 随着基金市场规模的不断扩大,为增加竞争力,基金公司更加注重基金产品的差异化和多样化.本文对2015～2019年开放式股票基金的招募说明书中的投资策略文本进行分析,构建基于文本的投资策略独特性指标来测度基金投资策略的差异化程度.研究结果显示:(1)文本独特性测度能有效识别绿色环保、国企改革、高股息和事件驱动等独特的主题型基金;(2)基金Alpha收益与业绩投资策略的文本独特性负相关,说明差异化高的基金在投资收益外的其他方面满足了投资者效用;(3)基金文本独特性越高,其初始发行募集到的基金份额越多,但基金开始运行后,投资策略的独特性无法吸引更多资金流入;(4)基金的文本独特性越高,资金流对业绩的敏感程度越低,表明文本独特性为基金管理人带来了更稳定的资金流.本文的研究结果为基金公司开展差异化竞争策略提供了支持,不仅有利于其自身风险管理,也有利于形成金融市场的多元特征,促进金融市场的稳定健康发展.

摘要： 从微观角度分析家庭股市参与方式的影响因素与机理,对引导居民理性投资、改善资本市场投资者结构具有重要意义.本文使用2015年中国家庭金融调查数据(CHFS),实证检验了金融知识及其他因素对家庭购买股票及基金行为的影响.结果 显示:金融知识在整体上能够促进家庭参与股市并提升股权类证券投资在家庭资产配置中的比重;就股市参与方式而言,金融知识水平高的家庭更倾向于通过基金间接入市,而非直接持股.这意味着普及金融知识有助于降低我国股市散户比率、促进基金等机构投资者的发展.

摘要： 本文以我国股票型基金及基金经理为研究对象,实证检验了基金经理研习经历特征对其风险承担行为的影响。研究结果发现:(1)具有学士学位的基金经理风险承担能力显著低于具有硕士及以上学历的基金经理,而硕士与博士学历的基金经理风险承担能力不具有显著差异性;(2)男性基金经理的风险承担能力要优于女性基金经理;(3)海外留学经历对于基金经理的风险承担行为具有正向效应,但海外从业经验却相反;(4)CFA证书对于基金经理的风险承担行为具有正向效应,但基金从业资格证相反,这说明CFA证书比基金从业资格证的含金量要高;(5)过往从业经历变动次数越多的基金经理风险承担行为越出色,表明丰富的从业阅历提高了风险承担能力;(6)资管年限越长,基金的最大回撤率与下行风险越高。文章最后探讨了基金经理研习经历对风险承担行为影响的原因,并为投资者和基金公司提供了决策参考。

摘要： 本文以我国股票型基金及基金经理为研究对象,实证检验了基金经理研习经历特征对其风险承担行为的影响.研究结果发现:(1)具有学士学位的基金经理风险承担能力显著低于具有硕士及以上学历的基金经理,而硕士与博士学历的基金经理风险承担能力不具有显著差异性;(2)男性基金经理的风险承担能力要优于女性基金经理;(3)海外留学经历对于基金经理的风险承担行为具有正向效应,但海外从业经验却相反;(4)CFA证书对于基金经理的风险承担行为具有正向效应,但基金从业资格证相反,这说明CFA证书比基金从业资格证的含金量要高;(5)过往从业经历变动次数越多的基金经理风险承担行为越出色,表明丰富的从业阅历提高了风险承担能力;(6)资管年限越长,基金的最大回撤率与下行风险越高.文章最后探讨了基金经理研习经历对风险承担行为影响的原因,并为投资者和基金公司提供了决策参考.

摘要： 5月19日,中国证券投资基金业协会(以下简称“中基协”)披露最新数据显示,截至4月底,公募基金规模已实现7连升,增至17.78万亿元,刷新历史纪录,环比涨幅也为近7个月之最。记者注意到,规模大增的背后,离不开货币基金和债券型基金的强势增长,同时,包括股票型基金和混合型基金在内的权益类产品也在稳步发展,规模占比随之提升。

摘要： "专业人,做专业事"。现在越来越多的家庭主动放弃亲自进入股市搏杀,他们更理性地选购股票型基金或股权类资管产品,以替代自己炒股,并将家庭财富交由公募基金之类的"投资专家"去打理,以获取稳定的"长期投资收益率"。从"散户市"切换到"机构市",这是中国股市开门30年后必经的过程,也是中国在基本解决温饱问题之后家庭理财模式的转型升级。

摘要： 进入21世纪,证券基金市场作为金融市场的重要组成部分在不断发展和完善,投资者越来越喜爱并认可基金。基金的信用评级一直在发展,投资者在投资的时候更关注基金的评级结果。评价了我国股票型基金的业绩,将基金评级的方法与机构进行分类,从基金的业绩指标、管理公司指标以及基金经理指标3方面进行评价,采用因子分析与聚类分析法确定指标的权重并计算出最终的得分。选取我国基金市场2012-2015年的数据进行实证分析,评价基金绩效,监督基金的管理者,指导投资者理性投资。

摘要： 本文实证分析了2004年到2006年韩国国内股票型基金的绩效持续性。韩国国内股票型基金急剧上升的同期，跟踪观察股票型基金的生存偏性，通过双向表和回归分析检验了股票型基金绩效持续性。

摘要： 文章首次从参与成本角度对国内股票型基金的“净赎回悖论”现象进行了理论分析,并基于2002-2012年的非平衡面板数据,采用多种资金流量指标与业绩指标进行了系统地检验.主要发现是:“净赎回悖论”仅出现在牛市阶段的“中等基金”组,其原因不是“赎回异象”而是“申购异象”,内在的机制是高参与成本导致了投资者申购时的逆向选择.进一步的证据表明,降低投资者参与基金的成本,可以缓解其申购时的逆向选择,以及“净赎回悖论”.研究结论表明,完善基金业绩激励机制不仅要提高基金业绩的持续能力,而且要降低投资者参与基金的成本.

摘要： 本发明提供了一种股票基金的投资者情绪指数构建方法、累计净值收益率预测方法、装置及设备，其中的投资者情绪指数构建方法包括：采用网络爬虫技术从股评网络平台爬取到发表于预定时期的若干关于所述股票基金的基金评论数据；采用训练好的情绪文本分类模型对获取到的各所述基金评论数据实施分类，获得各所述基金评论数据的情绪类别，其中，所述情绪类别包括乐观情绪和悲观情绪两种；基于各所述基金评论数据的情绪类别构建出所述股票基金在所述预定时期的投资者情绪指数。本发明提供的投资者情绪指数构建方法，其通过对基金评论数据进行文本挖掘实施对基金评论的类型划分，并在此基础上获取到股票基金的投资者情绪指数，为股票基金投资收益预测模型的构建奠定了基础。

摘要： 在选择股票公文包时，取得包含知识资产关联指标在内的多个企业评价指标关联数据(步骤S1～S6)，采用取得了的企业评价指标关联数据进行分析，作成与给定的至少一个指标对应的企业排序(步骤S7～S13及S19)，根据作成了的企业排序来选择给定数的企业(步骤S14)，对选择了的各企业选定投资比率(步骤S15)，基于所获得的投资比率的分配结果，作成、输出跟选择了的企业对应的股票公文包(步骤S16，S17)。由此提供一种采用包含知识资产关联指标在内的企业评价指标对企业综合性地进行评价，基于评价结果，自动地选择更优选的股票公文包的装置。

摘要： 本发明提出了一种股票价格的预测方法、股票价格的预测装置和存储介质，股票价格的预测方法包括：获取与目标股票相关的新闻信息；对新闻信息进行结构化处理，得到结构化新闻信息；将结构化新闻信息输入编码模型，生成信息编码；将信息编码输入预测模型，生成预测结果。本发明提供的股票价格的预测方法，通过将与目标股票相关的新闻信息进行结构化处理，得到结构化新闻信息，从而可以去除新闻信息中的无价值信息，保留有价值信息，通过预测模型，根据结构化新闻信息的信息编码实现股票价格的预测。实现了根据新闻信息对目标股票的价格进行预测的完整过程，并且通过对新闻信息的结构化处理，提高了预测结果的准确性。

摘要： 本发明公开了一种利用股票历史K线数据的相似性进行股票价格预测的方法，涉及有价证券投资信息处理领域，其包括以下步骤：步骤S1.预处理股票历史K线数据；步骤S2.计算所有股票之间的相似度，针对目标股票选出与其相似度最高的若干个股票作为相似股票；步骤S3.利用相似股票的历史K线数据进行训练得到模型；步骤S4.利用模型预测目标股票未来若干天的价格。

摘要： 本发明披露了一种股票交易系统、方法以及股票交易操作平台系统，包括实盘交易模型组件以及若干交易模型，所述交易模型包括时间控制组件、选股范围组件、市场条件组件、仓位分配组件、若干买入模型组件和若干卖出模型组件；所述时间控制组件，包括交易时段变量；所述选股范围组件，包括至少一组标签组，每一标签组对应一组以上股票信息；所述市场条件组件，包括市场趋势变量；所述仓位分配组件，包括仓位限制变量；每一所述买入模型组件，包括一组以上买入策略变量配置组件；每一所述卖出模型组件，包括一组以上卖出策略变量配置组件。是一种模块化、可组装的股票量化交易系统，便于用户快速构建策略、调整策略的股票交易系统。

摘要： 本发明提供一种基于高送转股票预测的集成模型的股票预测方法，包括步骤：S1：建立高送转股票预测的集成模型；S2：确定个体分类器；S3：利用差分进化算法对个体分类器的参数进行优化；S4：对数据进行预处理，对数据进行因子筛选和因子合成；S5：利用数据集对个体分类器进行训练；S6：利用训练后的个体分类器对数据集进行预测；S7：采用线性模型作为元学习器，利用新的训练集对线性模型进行训练；S8：利用训练后的个体分类器进行预测获得初步预测结果；再将初步预测结果输入训练后的线性模型获得最终预测结果。本发明是一种基于高送转股票预测的集成模型的股票预测方法，集成模型得到更好的训练，进一步确保投资的安全性。

摘要： 本发明提供一种股票资讯新闻关键词和相关股票的关联度量方法，包括：步骤S10、读取预备的股票资讯新闻文件中的数据，并构造事务数据库D；步骤S20、从事务数据库D中穷尽所有的频繁项集，并生成频繁项集数据库L与频繁项集组Lk；步骤S30、从所述频繁项集Fk,m计算出有共现关系的若干个关联规则α→β，项集α为Fk.m的非空真子集，项集β为所述项集α关于所述频繁项集Fk.m的补集，并将所述关联规则α→β归入词共现数据库。本发明的股票资讯新闻关键词和相关股票的关联度量方法通过挖掘算法对股票资讯新闻关键词和相关股票在不同新闻中出现的次数进行计数，使用关联度公式进行股票资讯新闻关键词与相关股票的关联度量，计算效率高，快捷可靠。

摘要： 本发明公开了一种自动识别股票代码并展示股票行情的方法，该方法基于一模块实现，模块包括有消息列表和消息处理器，消息列表设有单元视窗，单元视窗包括有股票信息设置单元，股票信息设置单元包括有股票信息查看单元，方法包括有如下步骤：步骤S1，股票信息查看单元将鼠标进入事件与鼠标退出事件分别代理给股票信息设置单元处理；步骤S2，股票信息设置单元将事件代理给消息处理器进行处理；步骤S3，消息处理器根据事件类型执行相应进程：若事件类型为鼠标进入事件，则拉取并展示股票图表详情窗口；若事件类型为鼠标退出事件，则关闭股票图表详情窗口。本发明可有效降低出错率、节省用户时间，能有效提高用户作出决策的效率。

摘要： 本发明涉及一种股票型基金排序方法，是基于第一神经网络g(X、Y)和第二神经网络f(g(X、Y))构建的深度对比神经网络进行所述股票型基金排序，主要包括如下步骤：获取大盘数据X和基金收益数据Y；用第一神经网络g(X、Y)对大盘数据X和基金收益数据Y之间的关系建模；用第二神经网络f(g(X、Y))对所述关系进行打分；用排序损失函数驱动所述第一神经网络和所述第二神经网络进行训练学习，训练后的深度对比神经网络模型用于预测股票型基金的收益率优劣并进行排序。本发明的有益效果在于可以较好的预测股票基金每个月的收益的优劣排序，准确率较高。

摘要： 本申请公开了一种股票型基金的净值确定方法及系统，方法包括：获取股票型基金的行情数据及持仓数据，将所述行情数据和所述持仓数据输入hadoop数据库，hadoop数据库基于所述行情数据和所述持仓数据依据计算并输出净值信息。所述股票型基金的净值确定方法及系统充分利用hadoop数据库容量大及计算速度快的特点，能够帮助客户实时获取股票型基金的净值，进而进行股票型基金的走势判断，辅助客户做出理财行为决定。