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平安证券小波分析与支持向量机择时研究

发布时间:2019-08-16 17:25:03

平安证券:小波分析与支持向量机择时研究 2012-02-20 类别: 机构: 研究员:

[摘要]

模型对上证指数取得较好的择时收益本文采用小波分析加支持向量机的方法构建量化择时模型,并检验了在不同参数条件下预测模型对应交易策略的有效性。终发现预测模型得到的交易策略对上证指数具有较好择时效果,在训练时间窗为5个交易日的情况下,经过小波分析滤波后得到的预测模型单日预测正确概率可以达到56.01%,交易成功概率达到84.65%,每次交易扣除1%的交易成本后,从2000年2月21日到2011年12月31日,模型共获得84.28倍的收益。

模型对沪深300指数的择时收益尚待改进本文在使用小波分析和支持向量机的模型对沪深300指数进行建模后,发现无论是指数的日数据还是周数据,都取得了明显的预测效果,预测涨跌的正确概率都显著得高于55%,正确概率的均值达到60%。虽然如此,该模型的预测序列在对应的交易策略中并没有取得较高择时收益。总体来看,周数据交易模型收益率要高于日数据交易模型,滤波后效果的交易模型扣除单次1%的交易成本后也只创造4.5倍的收益。

小波分析对提升模型预测效果功勋卓著小波分析是目前进行时频分析应用广泛的工具,在信号异常分析、信号压缩、信号滤噪等方面有广泛的应用。本文在实证中发现,无论对于上证数据还是沪深300数据,无论对于日交易数据还是周交易数据,无论对于何种长度时间窗,在采用小波分析进行滤波之后,模型预测效果以及对应交易模型的效果都有显著提高。

模型在未来会进行两个方面的改进坦率的讲,该模型对小规模资金进行择时操作具有较好适应性,而对大资金的择时操作则显吃力,这主要是由于模型交易频率偏高所致。从对模型的实证检验的结果来看,过高的交易频率使得交易成本高企,如果资金规模较大,由于冲击成本提高将使交易成本显著超过1%。在未来,平安金融工程将会从两个方面改进模型,一个方向是降低模型的交易频率,使得模型更适合大资金操作;另一个方向是提高模型的交易频率,使得该模型更适合投资像股指期货等高交易频率、低交易成本的品种。

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