1. 研究目的与意义
从理论研究意义的角度来看，我国对于量化选股、量化投资方面的研究较为缺乏，对于选股策略尤其是动量反转策略的研究虽有涉及，但理论应用较为单一，实证分析与中国股市实际情况不能很好地契合，假设条件过多，导致理论的应用效果不佳。本文能够从中国股市的实情出发，探讨适合中国当前情况的选股策略，重点研究动量反转策略的创新性应用问题，为量化选股在中国的应用提供理论和实证上的支持。
从现实意义讲，诚然，中国金融市场尚不成熟，在市场机制、市场有效性等等方面还有待进一步的发展，尤其是在卖空机制不健全，衍生品种类不够丰富的情况下，量化投资在中国还并不能很好的发挥出它的巨大作用。但量化投资中的选股策略可以通过数据挖掘和计算机数据处理等方式，将具有可投资性的股票蹄选出来，在中国具有现实、可行的意义。
与此同时，介绍量化投资的相关理论，打开量化投资的黑箱，详细展示量化选股策略在中国a股市场实际应用过程中的操作流程和投资效果，并通过对量化选股策略中的动量反转策略的实证研究，可以对量化投资引入中国具有一定的推动作用，也从实证的角度论证了量化投资在中国的可行性。
2. 研究内容和预期目标
本文试图从量化投资的选股策略出发，在理论研究的基础上尝试建立适合中国股票市场的选股模型，并最终进行实证分析。理论研究方面，首先对国内外的研究现状进行综述，其次介绍量化选股策略的相关概念和动量反转策略的具体理论与相关研究。实证方面，首先对无卖空机制下的股票市场进行实证研究，尤其是对不同层次股票市场中动量反转策略的表现情况进行分析，并通过对模型样本数据之外的股票数据进行检验，探讨该策略的实际收益情况。之后，结合当前中国股票市场的情况，构建有卖空约束条件下的动量反转量化选股模型，并进行有条件的实证分析，最终得到研究结论。
引言
1 多因素量化择股理论概述
3. 国内外研究现状
关于量化选股的研究，学术界既有从理论方法角度的研究又有从实际角度对超额收益的存在性和稳定性的讨论。
在股票选择和组合优化领域，包括但不限于模糊理论、em算法、人工神经网络及svm等基于机器的方法理论，且发展迅速。国外最初期的研究主要以模糊理论为基础，具体包括:chu等(1996)运用了模糊多属性的决策方法进行选股模型的构建；zargham和sayeh(1999)通过用模糊法则来对一组股票的表现进行系统评估。以上所述的模糊方法虽然能够在智能计算和金融实践领域取得成果较显著，但学习能力仍较为缺乏。此外，quah和srinivasan（1999）利用ann方法来构建选股系统，从而选择出最佳表现的股票。通过验证，选股系统选择出的股票实际的复合收益率能够在多次验证中超过了大盘收益率，投资价值较高。chapados和bengio(2001）将ann用于资产评估和预测，以进行资产的优化与配置。这些方法对股票的选择起到了一定的作用，但存在过度拟合的问题，并且对股票的选择只复合局部最优。
kim和11311(2000)针对投资组合的最优化问题提出了一种运用特征提取的遗传算法对股指进行预测的方法，并得出该方法不但能够提高预测能力，且降维作用也十分突出的结论。capan和becker(2004)通过遗传编程(gp)自主开发了一种能进行股票排序模型，可依据事先设定的目标函数将目标股票由低到高进行排序，并将该方法运用在美国股票市场中的高科技制造业版块，实验结果能够获得一定的收益。但由于股票市场的干扰性因素较多，影响了样本数据的分布特性，模型的预测效果并不理想。vapnik在1995年提出了svm模型，该模型早期应用于模式识别领域。后来，由于vapnik等人将s不敏感损失函数导入了模型中，使svm可以用于解决非线性回归的估值问题上，弥补了经典线性模型解决复杂问题时的不足，svr模型也由此产生。相关研究者已证明，应用于非线性回归估值的svr模型，操作绩效非常优秀。
4. 计划与进度安排
1. 选题，领取任务书，搜集论文相关资料。
2. 第一阶段：编写论文开题报告，纲目、摘要、关键词。
3. 第二阶段：学生根据论文纲目、要求，整理收集资料、实施论文编写、完成初稿等。
5. 参考文献
[1] 冯科,郑琛.短期动量效应与收益反转效应研究--基于中国中小板市场数据实证分析[j]. 财经理论与实践. 2013(02)
[2] 刘佳琪.公司信息披露质量与股票动量交易的关系--基于深圳证券交易所的实证研究[j]. 当代经济. 2014(20)
[3] 王苏生,李志超,舒建平,兰召华.中国股市跨行业动量效应和反转效应研究[j]. 运筹与管理. 2014(03)
