Resumen

Las volatilidades a largo y corto plazo del mercado financiero, combinadas con la compleja influencia de la información lineal y no lineal, dificultan enormemente la predicción del precio de las acciones. Este artículo rompe con el marco de investigación tradicional de aumentar el número de variables explicativas para mejorar la capacidad explicativa del modelo multifactorial y proporciona un nuevo sistema de estrategia de negociación financiera introduciendo el algoritmo Light Gradient Boosting Machine (LightGBM) en la predicción del precio de las acciones y construyendo la cartera de varianza mínima del modelo de varianza media con la restricción del Valor en Riesgo Condicional (CVaR). El nuevo sistema puede captar la relación no lineal entre factores de fijación de precios sin distribuciones específicas. Además, la evaluación del riesgo basada en el CVaR del sistema es más suficiente y coherente que la teoría tradicional de carteras. Los experimentos en el mercado de valores de China desde 2008 hasta 2018 muestran que el sistema de estrategia de negociación proporciona una sólida base lógica y un efecto práctico para la decisión del mercado financiero de China.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:precio de las acciones, nuevo sistema de estrategia de negociación financiera, agrupación exclusiva de características, matriz dimensional de características, puntuación de la importancia de los factores, decisión del mercado financiero, cartera de varianza mínima, predicción del precio de las acciones, base lógica sólida, sistema de estrategia de negociación
• Keywords:stock price, new financial trading strategy system, exclusive feature bundling, dimensional feature matrix, factor importance score, financial market decision, minimum variance portfolio, stock price prediction, strong logical basis, trading strategy system