基于XGBoost模型的沪深300指数交易策略研究.pdf

摘要

经过30年的改革与发展，我国股市的投融资作用日益凸显，也成为我国金

融市场的重要支柱之一。股票市场在金融市场当中具有特殊的地位，股票价格受

到舆情、信息、政策、经济等诸多国内外因素的影响，以上因素相互干扰、相互

制约，使得股票价格呈现随机波动的特点。在金融时间序列数据中，股票数据是

最被人们所熟知的数据种类，其具有多种特点如：非参数、高度嘈杂行和变量之

间是非线性等。合理构建股票市场的预测模型，对股市交易、规避风险、提高资

本收益率具有积极的意义。

指导。作为当前较为热门的机器学习模型，梯度提升决策树(XGBoost)模型不

仅拥有良好的数据预测表现，并且相比于传统方法，在特征选择上更具有优势。

本文在梯度提升决策树(XGBoost)模型构建时，对众多特征指标中，最能够影

响股票价格波动和走势的特征进行选择：成交量和估值与收盘价、开盘价、成交

额等组成特征数据集，最后建立了基于XGBoost模型的沪深300指数交易指导模

型，利用模型对沪深300数据进行预测，收益率跑赢大盘。实证分析得出，本文

所设计的基于XGBoost模型的交易策略在指数收益率上具有更好的表现。通过该

模型，其收益率超出大盘收益率，对指数投资的交易时机具有良好的指导意义。

关键词：沪深300；XGBoost模型；交易模型

Abstract

After30ofcontinuousandstockmarkethas

reform，China’S

yearsdevelopment

becomethemainchannelforChineseandan

graduallyfinancingenterprises

ofChina’Sfinancialmarket．Stocksanroleinthe

indispensablepartplayimportant

financialmarket．Thefluctuationofstockisaffectedvariousfactorssuchas

pricesby

economicathomeandabroadaswellasinformationand

public

policiesopinion．

thefluctuationtrend

Thesefactorsrestrictandinterferewitheachmakes

other,which

financialtimeseriesdata

ofstockinChina’Sstockmarketrandom．Indata，stock

prices

ofvariouscharacteristicssuchasnon

isthemostwell-known

typedata，with

betweenvariables．Thereasonable

noisyrows，andnonlinearity

param