动量效应

摘要： 当股票价格及收益的统计信息不足或无法构建精确概率分布时,股票占线投资问题获得广泛关注,即投资人能够运用在线算法和竞争分析设计出更好的占线投资策略以应对股价的不确定性。本文将投资人过度自信偏好这种认知偏差,引入到股票占线投资问题中,构建了离线对手与股票占线投资人的博弈模型,分别给出一般情形和存在动量效应情形下的最优混合策略和混合策略纳什均衡。结果发现,两种情形下的最优混合策略不仅克服了传统股票投资策略对股价或股票收益概率分布假设的过度依赖,并且更好地抽象了股票占线投资人过度自信、追涨杀跌等特征,对现有行为金融与金融占线交易问题的研究提供了有益补充。

摘要： 基于时间序列动量效应的视角,选取2013年1月4日—2020年12月31日我国沪深300股指期货及五年期国债期货的日度、周度数据,构建跨资产动量投资策略,对期货市场中两种不同资产的动量、反转效应的具体体现以及对资产收益性和资产之间相互作用进行实证研究,得出:在我国期货市场,过去国债期货的超额收益是未来股指期货收益率的积极预测因素,过去股指期货的超额收益是未来债券市场收益率的消极预测因素;在多种投资组合中,跨资产组合的收益率表现出优势,并且同时控制观察期和投资期时,跨资产时间序列动量策略相较于单纯买入持有和单资产时间序列动量策略能够提供更高的资产回报率。

摘要： 当前,区块链技术在各个领域广泛应用,引领着数字经济时代的发展。在资本市场,区块链板块也成为投资者关注的热点。运用动量策略方法,对我国股票市场2008—2019年98只区块链相关概念股价格进行实证分析,研究发现无论从短期还是长期看,区块链板块都存在稳定的动量效应;该效应在短期内显著,而在长期中可能会被短期效应长期化所带来的反转效应抵消,表现出一定程度的不显著,这与区块链板块产业链覆盖全、易产生协同效应和溢出效应等特殊性有关。因此,监管机构应对区块链板块的短期投资行为进行约束和引导,持续完善资本市场制度建设,引导公众在区块链板块进行价值投资,充分发挥区块链板块的优势与特点,更好地为实体经济服务。

摘要： 基于2008—2021年上证180指数和其成分股的周数据,具体实验设计考虑到中国股票市场普通投资者的实际局限,剔除建立动量效应投资组合中的做空操作,并且将动量效应有效性定义为投资组合收益率超过指数平均收益。初步实验结果表明,中国股票市场中动量效应持续性不明显,依据动量效应的策略建立投资组合的收益率还有改进空间。基于以往对于动量效应的理论解释,提出根据指数的风险因子对于市场中收益率能否保持惯性进行分类预测。考虑到传统线性模型的局限,以LSSVM模型作为分类器,最终分类预测结果显示选取的九个风险因子指标中的三个指标对于动量效应的持续性预测具有一定效力,同时根据BP神经网络的实验结果证明相关研究结论具有稳健性。

摘要： 近年来,大量研究探讨了股票投资者的决策行为,但是从信息传播效率角度展开的研究尚不充分。文章在HS模型的基础上,以2010—2019年中国A股沪深300指数300支成份股为研究样本,从信息传播效率的角度采用格兰杰检验与相关性分析等方法分析投资者决策行为。分析结果表明:信息传播效率对投资者关注度有一定影响,二者具有相关性;信息传播效率与股价波动幅度、股价波动频率正相关;投资者关注度越高,关注度与股价动量之间的因果关系越强。

摘要： 为改善单一的基于动量效应或价值效应的投资策略波动率高或收益低的问题,以沪深300市场与美国标普500市场为研究对象,在修正幸存者偏差等问题的基础上,分析单一的价值投资策略与动量策略的有效性,并构建“叠加”混合与“有机”混合这两种不同结合方式的策略。研究结果显示,在沪深300市场中,价值投资策略在不同持有期均可获得超额收益,动量策略在持有期为1个月时具有较高的超额收益,但波动率也较高,两种混合策略在拥有相对较高收益率的同时,均能有效降低波动率、提高夏普比率;而在标普500市场中,价值投资策略与混合策略均是失效的。通过对比分析中美市场的货币环境可知,美国的长期低利率和量化宽松政策降低了价值投资的效果,而中国稳健的货币政策有利于股市的价值发现,进而使混合策略的有效性得到充分体现。本研究结合行为金融学和社会心理学对投资策略的形成机理进行分析,可为投资者提供理论参考。

摘要： 通过技术分析对股价进行预测,目前已有较多方面的预测因子被学界发现并研究。本文主要从投资者情绪及动量效应两个角度,分析其对股价信息的预测作用。实证结果表明,相较于传统只采用价量信息的方式,单独加入情绪指标与动量指标均能使预测能力有所提高,且两者组合加入预测模型后效果更为明显。此结论对目前我国股市趋势预测的研究有一定理论与现实意义。

摘要： 采用2014—2018年中国农产品期货市场八个期货品种的周时间序列价格数据,基于不同期货品种价格波动性差异,实证分析农产品期货动量策略组合收益。结果表明:随着持有期增加,样本品种期货价格的动量效应和反转效应均会减弱,但波动性强的期货品种表现为明显的动量效应,波动性弱的期货品种则表现为明显的反转效应,并且波动性对赢家组合的收益影响较大,对输家组合的收益几乎没有影响,进一步运用CAPM模型检验,发现动量交易策略可获得一定程度的超额收益。

摘要： 动量效应长期存在于全球股票、债券、货币和商品市场中.同时,动量策略作为一种重要的趋势策略已广泛运用于CTA、ETF等金融产品中.然而,传统金融理论体系无法解释动量效应这一金融异象.本文在噪声交易理论基础上,引入动量交易者,构造扩展的噪声交易理论模型来重新解释中国股市动量效应.随后,基于噪声交易对动量效应的表现,在传统Jegadeesh和Titman的动量策略构造方法中加入噪声交易这一因素,利用上证180指数成分股数据构建了一种新的基于噪声交易的动量策略,策略结果显示:对于噪声交易水平较高的股票,投资者应选择动量策略;对于噪声交易水平较低的股票,投资者应选择反转策略.

摘要： 基于2012-2020年我国沪深两市132家上市房企数据,通过分析不同投资者投资策略模型,实证检验了房地产信托业务对上市房企股价异常波动的影响机制.研究发现:(1)当上市房企通过房地产信托计划融资时,股票市场投资者更容易产生"异质信念",进而采取更多"动量投资策略"与"反转投资策略",此时企业面临更大市场风险;(2)在信托公司管理层过度自信下,非理性投资者会受到管理层夸大产品收益、弱化产品风险的过度宣传影响,使得企业股价异象程度进一步提升.对信托公司兑付风险与经营风险的防范以及对股票市场投资者非理性行为进行预判,有利于稳定上市房企股价,提高信托业服务实体经济的能力.

摘要： 本发明提供了一种基于光场霍尔效应及轨道角动量谱的气体或溶液浓度测量方法，通过数值仿真验证了其在测量气体或溶液浓度方面的有效性。特定偏振态涡旋光束入射到由待测气体或溶液构成的反射面时，不同浓度气体或溶液下反射光场强分布及其轨道角动量谱不同，根据反射光场强分布轨道角动量谱与待测气体或溶液浓度之间关系即可获得待测气体或溶液浓度。本发明所提出的精密光学测量方法具有结构简单，灵敏度高，响应速度快，成本低以及抗干扰能力强等特点，在精密光学测量领域具有广泛应用价值。

摘要： 本发明公开了一种基于旋转多普勒效应的轨道角动量模式分析仪。包括激光器、空间相位板、分束器、旋转多普勒效应发生器、模式滤波器和光强探测装置；空间相位板和分束器依次设置在激光器的输出光路上，旋转多普勒效应发生器设置在分束器的输出光路上，用于将分束器输出的单束光中不同的OAM模式转换成基模，并且产生不同的多普勒频移，输出散射光，模式滤波器设置在旋转多普勒效应发生器的输出光路上，用于从散射光中滤出基模，光强探测装置连接模式滤波器，用于探测基模光强。本发明既能测量各个OAM模式的幅度分布，又能测量其相位分布，且只需一次或两次测量，方法简单，易于实现。

摘要： 图像处理ECU(30)具备图像获取部(41)以及图像处理模块(42)，作为移动量估计装置发挥作用。图像获取部(41)获取通过受光元件(12a)检测通过光照射而从物体反射的反射光得到的包含距离信息的反射光图像(ImR)和利用受光元件(12a)检测相对于反射光的背景光的包含亮度信息的背景光图像(ImL)。除此之外图像获取部(41)获取由与受光元件(12a)不同的照相机元件(22a)拍摄到的照相机图像(ImC)。图像处理模块(42)使用在反射光图像(ImR)、背景光图像(ImL)以及照相机图像(ImC)共同地检测到的被摄对象的信息，对估计对象的移动量进行估计。

摘要： 一种基于历史数据筛选与动量溢出效应的股票预测方法，包括：收集目标股票和与目标股票相关股票的历史交易数据和文本信息；数据预处理，将历史交易数据和文本信息分别转化为二维特征矩阵；构建N只股票之间的关系网络矩阵；构建具有通道域注意力机制的时间卷积网络结合图卷积网络的融合模型；对具有通道域注意力机制的时间卷积网络结合图卷积网络的融合模型进行训练，最后根据训练结果，选择交叉熵损失值最小的超参数组合作为最优的超参数组合。本发明在收集目标股票和相关股票历史交易数据的基础上收集了文本信息，实现了多源信息的融合；利用深度学习的方法对历史数据进行筛选，并对股票价格涨跌进行预测，提高对股票价格涨跌预测的精度。

摘要： 一种基于多模态融合与动量溢出效应的股票预测方法，包括：收集目标股票和N‑1只与目标股票相关股票的交易数据和文本数据；数据预处理；构建N只股票之间的关系矩阵；对N只股票的文本数据进行特征提取，转化为每个交易日下文本特征向量；设定股票预测模型的输入样本；建立股票预测模型；采用输入样本对股票预测模型进行迭代训练和预测，在训练中更新股票预测模型的可训练参数。本发明的一种基于多模态融合与动量溢出效应的股票预测方法，主要从多模态数据特征融合和利用市场动量溢出效应两个角度入手设计出适合的、有效的深度学习模块来提升股票预测模型的准确性和可靠性。

摘要： 本发明提供了一种基于光场霍尔效应及轨道角动量谱的气体或溶液浓度测量方法，通过数值仿真验证了其在测量气体或溶液浓度方面的有效性。特定偏振态涡旋光束入射到由待测气体或溶液构成的反射面时，不同浓度气体或溶液下反射光场强分布及其轨道角动量谱不同，根据反射光场强分布轨道角动量谱与待测气体或溶液浓度之间关系即可获得待测气体或溶液浓度。本发明所提出的精密光学测量方法具有结构简单，灵敏度高，响应速度快，成本低以及抗干扰能力强等特点，在精密光学测量领域具有广泛应用价值。

摘要： 本发明公开一种基于湍流效应的光学轨道角动量机器学习识别方法，解决了现有机器学习方法识别轨道角动量模式时需要庞大的训练样本，且难以实现多种湍流环境同步识别的问题。实现包括：在数值模拟条件下获得训练样本；采用遗传算法利用特征向量训练出参数更优化的支持向量机多分类模型；利用训练完成的支持向量机多分类模型进行轨道角动量识别；对识别范围较大的图像进行分组联合识别。本发明将物理机制和机器学习相结合用于光学轨道角动量识别。能够有效地识别多种大气湍流环境中涡旋光束的轨道角动量模式数，准确度远高于传统光学检测方法，相较于基于图像算法的机器学习方法，能有效减少训练样本，且学习难度更小。用于自由空间光通信。

摘要： 本发明公开了一种基于线性电光效应的高速光轨道角动量叠加态产生器。其特征是：它由相位调制器(1)封装材料(2)和电源接口(3)、(4)组成。所述相位调制器用于对光场相位进行调制。所述封装材料加装在相位调制器外对其进行保护。所述电源接口用于连接电源从而在相位调制器上施加电压。在所述光轨道角动量叠加态产生器中，激光器输出的激光从相位调制器的一端垂直入射，随后从相位调制器的另一端出射。当在相位调制器的两端施加电压时，经过相位调制器的激光可转变成携带光轨道角动量叠加态的光。

摘要： 本发明公开了一种基于旋转多普勒效应的轨道角动量模式分析仪。包括激光器、空间相位板、分束器、旋转多普勒效应发生器、模式滤波器和光强探测装置；空间相位板和分束器依次设置在激光器的输出光路上，旋转多普勒效应发生器设置在分束器的输出光路上，用于将分束器输出的单束光中不同的OAM模式转换成基模，并且产生不同的多普勒频移，输出散射光，模式滤波器设置在旋转多普勒效应发生器的输出光路上，用于从散射光中滤出基模，光强探测装置连接模式滤波器，用于探测基模光强。本发明既能测量各个OAM模式的幅度分布，又能测量其相位分布，且只需一次或两次测量，方法简单，易于实现。

摘要： 图像取得部(110)取得移动体的周围的图像作为图像数据(31)。点云取得部(120)取得进深点云数据(32)，该进深点云数据(32)通过点云而表示距存在于移动体的周围的物体的距离即进深。生成部(140)使用图像数据(31)和进深点云数据(32)，计算距由图像数据(31)所包含的像素表示的位置的进深，生成将计算出的进深附加于图像数据(31)所包含的像素的高分辨率点云数据(35)。估计部(150)使用高分辨率点云数据(35)，对移动体的移动量进行估计。