A Survey of Research on Risk Factors in the Chinese Stock Market

doi:10.11871/jfdc.issn.2096-742X.2024.06.014

Abstract

Abstract:

[Background] The stock market plays a crucial role in the modern financial system, providing a favorable financing environment and healthy financing channels for the economic development of the country. However, as a risk investment market, the stock market exhibits high sensitivity and volatility, making the quantification and prevention of systemic risks particularly important. [Methods] Risk factors, as important indicators for measuring stock market risk, are essential to constructing effective risk factors for the Chinese stock market. This paper analyzes and summarizes the relevant research by domestic scholars on constructing risk factors based on statistical and machine learning methods and looks forward to future development directions. [Conclusions] Currently, there is still relatively little domestic research on constructing China-specific risk factors based on high-frequency data. With the application of high-frequency trading data, machine learning has broad prospects in the field of constructing risk factors.

Key words: risk factors, stock market risk, factor model, machine learning, high-frequency data

ZHANG Bin,LI Chen,LU Zhonghua. A Survey of Research on Risk Factors in the Chinese Stock Market[J]. Frontiers of Data and Computing, 2024, 6(6): 146-159, https://cstr.cn/32002.14.jfdc.CN10-1649/TP.2024.06.014.

Figures/Tables 8

Table 1

Table 2

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Table 3

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Table 4

Table 5

Table 6

References 88

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模型	增加因子
CAPM	市场因子
三因子模型	市值因子、账面市值比
多因子模型	投资因子、盈利能力因子、情绪因子、波动率因子等

	人工	机器学习
数据类型	大部分只可拟合线性数据	可拟合线性和非线性数据
数据量	较少	较多
可解释性	较强	较差
算力要求	较低	较高
适用范围	较广	大多数只应用于大盘或个股

文献	因子类型	数据	模型
[53]	预测涨跌	开盘价、收盘价、高价、低价、成交量	CNN
[56]	预测价格		RNN-CNN
[57]	预测价格		RNN-MRF
[54]	预测涨跌	最高价	CNN-SVM
[55]	预测价格	技术特征、内容特征	RNN-Boost

文献	因子类型	数据	模型
[58]	预测收益	收盘价、成交量	LSTM
[59]	预测价格	收盘价	Kmeans-LSTM
[60]	预测价格	日振幅、成交量波动等	LSTM
[61]	预测价格	开盘价、收盘价、成交量和情绪数据	LSTM
[62]	预测涨跌	情绪数据	LSTM
[63]	预测价格	新闻数据、交易数据	LSTM-Attention
[64]	预测价格	收盘价、成交量和EMA等特征指标	LSTM-WD
[65]	预测价格	开盘价	LSTM-MI
[66]	预测收益	开盘价、收盘价、高价等11个指标	LSTM
[67]	预测买卖	开盘价、收盘价、ARIMA输出等	ARIMA-LSTM
[68]	预测价格	5分钟高频数据	ARIMA-LSTM
[69]	预测价格	交易信息和市场信息	BiLSTM
[70]	预测价格	最高价、最低价、利率、汇率等	LSTM-GA
[71]	预测涨跌	构建14个特征	LSTM-CNN
[72]	预测价格	开盘价、收盘价、高价、低价、成交量、换手率	LSTM-GCN
[73]	预测波动率	5分钟高频数据	LSTM
[75]	预测波动率	5分钟高频数据	LSTM
[76]	预测波动率	高频波动率序列、技术指标、时间序列参数	LSTM-HIT
[77]	预测波动率	5分钟高频数据	RG-RD-LSTM
[78]	预测波动率	5分钟高频数据、开盘价、收盘价等	LSTM

文献	因子类型	数据	模型
[79]	预测收益	开盘价、高价、低价、收盘价、成交量	MFNN
[80]	预测价格	新闻	HAN
[81]	预测价格	开盘价、收盘价、高价、低价、	DRL
[82]	预测价格	价格信息、异同移动平均线、随机指标	Stockformer
[83]	预测收益	5分钟高频数据	XGBoost
[84]	预测涨跌	5分钟高频数据和技术指标	SVM
[85]	预测波动率	5分钟高频数据	EEMD-XGBoost
[86]	预测价格	每5分钟、1小时高频数据	CEEMDAN_lineformer
[87]	预测波动率	50ETF基金高频交易数据集	Transformer
[88]	预测价格	新闻	SPMPN