【摘 要】
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以复杂网络视角,采用自适应仿射传播聚类算法,从沪深300指数中选择分散化程度高的聚类中心作为标的,同时对比市值排序选股和权重排序选股,构建二次指数跟踪最优化模型,并进行
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(71101068,71171109);中央高校基本科研业务费专项资金资助(011814380027);江苏省自然基金面上项目(BK20161398);江苏省金融工程重点实验室课题(NSK2015-09)
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以复杂网络视角,采用自适应仿射传播聚类算法,从沪深300指数中选择分散化程度高的聚类中心作为标的,同时对比市值排序选股和权重排序选股,构建二次指数跟踪最优化模型,并进行实证分析与稳健性检验。研究发现：复杂网络聚类选股方法只需50只以内股票,即可实现较高精度的沪深300指数跟踪;当股票数量选择31只时,AAP聚类的误差相对较小且股票数目适中,样本内31只股票的日均跟踪误差为6.35×10~（-5）,分别比市值排序和权重排序降低了36.50%和24.85%,样本外31只股票的日均跟踪误差为3.10&
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