又是一次数学建模比赛,这次我大致写一下中青杯B题的建模思路, B题是一道数据分析题目,难度适中,适合大部分人选择,这里事先说明思路仅供参考,首先是问题回顾:

问题一:投资者购买目标指数中的资产,如果购买全部,从理论上讲能够完美跟踪指数,但是当指数成分股较多时,购买所有资产的成本过于高昂,同时也需要很高的管理成本,在实际中一般不可行。

(1)在附件数据的分析和处理的过程中,请对缺损数据进行补全。

(2)投资者购买成分股时,过多过少都不太合理。对于附件的成分股数据,请您通过建立模型,给出合理选股方案和投资组合方案。

问题二:尝试给出合理的评价指标来评估问题一中的模型,并给出您的分析结果。

问题三:通过附件股指数据和您补充的数据,对当前的指数波动和未来一年的指数波动进行合理建模,并给出您合理的投资建议和策略。

附件:十支股票的相关重要参数。

呢么首先是问题一的思路解答

对于第一小问:我大致查看了下附件中所给的数据,发现所群孙德数据是部分股票在2020年2月26日的成交量。缺损数据较少,且有给出时间,呢么我建议可以利用灰色预测模型,对成交量进行填补。

对于第二小问,在做这一小问前你需要先搞懂不同数据维度的意义:

开盘价:指每天成交中最先的一笔成交的价格。

收盘价:指每天成交中最后的一笔股票的价格,也就是收盘价格。

最高价:指当天股票成交的各种不同价格是最高的成交价格。

最低价:指当天成交的不同价格中最低成交价格。

成交量:股市成交量为股票买卖双方达成交易的数量。

呢么第二问,你需要对不同股票的收益和风险进行评估,以此来给出合理的投资方案,我建议大家可以查阅相关领域的论文,找到适合的模型进行解答,由于我不是相关专业的,所以我接下来的一些看法仅供参考:

首先股票的收益,我们可以将股票最高价减去最低价最为股票的历史最大收益,然后将股票的历史回报从大到小分别列成五个收入等级(当然也可以划分的更细致),利用历史数据,分别计算出单只股票回报达到五个等级的概率。然后将回报乘以概率加和,得到单只股票的预期回报,也就是单只股票的回报分析。

呢么投资组合的预期回报可以用以下公式计算

R=w1r1+……+wnrn计算其中R为投资组合的预期回报w为不同股票的权重,r为不同股票的预期回报,股票的权重是投资于该股票的金额与投资总额的比率,呢么回到具体问题我认为选取预期回报最高的几组股票,然后将预期回报归一化作为股票的权重即可。(当然这里我没有考虑股票的风险,同学也可以查阅相关资料对股票的风险进行计算,综合得出一个投资方案,这里我推荐一篇文章https://gitbook.cn/books/5a92180a08ca63647471c8d4/index.html (作者不是我)

对于问题二,需要大家查阅相关的文献找出合适的评价指标,可以综合考虑风险,收益以及其余一些参数进行分析

对于问题三,可以建立预测模型,对明年不同股票的相关数据进行预测,最后利用第一问的投资方法进行投资,以此给出合理的投资建议和策略,可以直接利用神经网络模型对数据进行预测,而且由于今年疫情是从2020年一月开始的,而数据已经给出了2020年一至三月的数据集,所以可以多加一维度的数据,即是否为疫情状态,是的话为0不是的话为一,以此加入神经网络的训练集中进行预测。

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