聚类算法在股票分类和板块分析中如何应用?对量化策略有何帮助?​
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聚类算法在股票分类和板块分析中如何应用?对量化策略有何帮助?​

叩富问财 浏览:35 人 分享分享

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应用方法:
股票分类:基于财务指标(如 PE、ROE)或价格特征(如波动率、贝塔系数),将股票聚为不同类别(如价值股、成长股、周期股)。

常用算法:K-means、层次聚类、DBSCAN(处理非球形簇)。

板块轮动分析:按行业、概念或地域聚类,识别资金流向热点板块(如通过成交量、收益率相关性判断板块联动性)。

风险分散:将低相关性股票聚为一类,构建跨簇组合以降低整体波动(如股债混合组合)。
对量化策略的帮助:
策略定制化:针对不同簇设计专属策略(如成长股用趋势跟踪,价值股用均值回归)。

组合构建:通过聚类选择不相关资产,优化马克维茨组合(如降低组合波动率)。

事件驱动策略:当某只股票出现利好时,快速定位同簇股票(如同行业龙头),捕捉联动机会。

异常检测:某股票收益率偏离其簇均值时,可能预示基本面变化或市场错误定价。

发布于2025-5-21 15:38 武汉

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