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基于低频分量EEMD-SVR预测建模的指数择时策略
被引量：
4
1
作者
高妮
贺毅岳
马新成
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2022年第2期140-145,共6页
以机器学习为基础设计高效的股票择时策略是量化投资领域的研究热点。文章结合集成经验模态分解(EEMD)和ε-不敏感支持向量回归(SVR)的优势,提出基于EEMD-SVR的指数低频分量预测模型,进而构建基于低频分量趋势预测的沪深300指数择时策...
以机器学习为基础设计高效的股票择时策略是量化投资领域的研究热点。文章结合集成经验模态分解(EEMD)和ε-不敏感支持向量回归(SVR)的优势,提出基于EEMD-SVR的指数低频分量预测模型,进而构建基于低频分量趋势预测的沪深300指数择时策略。首先,对沪深300指数进行EEMD分解,剔除高频IMFs后利用低频IMFs和趋势项重构指数低频分量;其次,运用ε-不敏感SVR构建低频分量预测模型;然后,根据低频分量预测结果制定交易信号生成规则,构建沪深300指数择时策略;最后,对构建的策略和MACD等多种择时策略进行对比评估,结果表明:构建的策略能更高效地把握指数的中长期主要趋势,在收益获取与风险控制等方面的表现显著超越了对照策略。
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关键词
沪深300指数
量化
择
时
策略
集合经验模态分解
支持向量回归
低频分量
下载PDF
职称材料
基于小波低频分量的量化择时策略及仿真模拟
被引量：
2
2
作者
王峰虎
齐祥会
贺毅岳
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2018年第4期143-147,共5页
文章运用Best Basis Selection（BBS）算法选取最优小波包基,对上证综指收盘价进行小波包非线性阈值消噪,在消除随机性干扰的基础上,针对传统均线策略买卖信号滞后性的不足,根据不同分解水平的小波低频分量能够反映信号基本和次级趋势...
文章运用Best Basis Selection（BBS）算法选取最优小波包基,对上证综指收盘价进行小波包非线性阈值消噪,在消除随机性干扰的基础上,针对传统均线策略买卖信号滞后性的不足,根据不同分解水平的小波低频分量能够反映信号基本和次级趋势且不具滞后性的特点,提出了一种基于小波低频分量的量化择时策略,并对该策略和传统的均线策略分别用R语言进行仿真模拟交易和回测,实验表明在类似风险的情况下,该策略在提示基本和次级趋势买卖信号的同时可以缩短交易信号的滞后性,具有更好的投资表现。
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关键词
小波包变换
金融
时
序消噪
小波低频分量
量化
择
时
策略
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职称材料
题名
基于低频分量EEMD-SVR预测建模的指数择时策略
被引量：
4
1
作者
高妮
贺毅岳
马新成
机构
西安外国语大学经济金融学院
西北大学经济管理学院
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2022年第2期140-145,共6页
基金
教育部人文社会科学研究青年基金项目(21YJCZH030)
陕西省社会科学基金资助项目(2021D067)
+1 种基金
西北大学国家社会科学基金孵化计划项目(17XNFH046)
西安外国语大学科研计划项目(21XWB02)。
文摘
以机器学习为基础设计高效的股票择时策略是量化投资领域的研究热点。文章结合集成经验模态分解(EEMD)和ε-不敏感支持向量回归(SVR)的优势,提出基于EEMD-SVR的指数低频分量预测模型,进而构建基于低频分量趋势预测的沪深300指数择时策略。首先,对沪深300指数进行EEMD分解,剔除高频IMFs后利用低频IMFs和趋势项重构指数低频分量;其次,运用ε-不敏感SVR构建低频分量预测模型;然后,根据低频分量预测结果制定交易信号生成规则,构建沪深300指数择时策略;最后,对构建的策略和MACD等多种择时策略进行对比评估,结果表明:构建的策略能更高效地把握指数的中长期主要趋势,在收益获取与风险控制等方面的表现显著超越了对照策略。
关键词
沪深300指数
量化
择
时
策略
集合经验模态分解
支持向量回归
低频分量
Keywords
CSI 300 index
quantitative timing strategy
EEMD
SVR
low frequency component
分类号
F830.91 [经济管理—金融学]
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职称材料
题名
基于小波低频分量的量化择时策略及仿真模拟
被引量：
2
2
作者
王峰虎
齐祥会
贺毅岳
机构
西北大学经济管理学院
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2018年第4期143-147,共5页
基金
教育部人文社会科学研究青年项目(16XJC630001)
陕西省自然科学基金资助项目(2015JQ7278)
陕西省教育厅科研项目(14JK1693)
文摘
文章运用Best Basis Selection（BBS）算法选取最优小波包基,对上证综指收盘价进行小波包非线性阈值消噪,在消除随机性干扰的基础上,针对传统均线策略买卖信号滞后性的不足,根据不同分解水平的小波低频分量能够反映信号基本和次级趋势且不具滞后性的特点,提出了一种基于小波低频分量的量化择时策略,并对该策略和传统的均线策略分别用R语言进行仿真模拟交易和回测,实验表明在类似风险的情况下,该策略在提示基本和次级趋势买卖信号的同时可以缩短交易信号的滞后性,具有更好的投资表现。
关键词
小波包变换
金融
时
序消噪
小波低频分量
量化
择
时
策略
Keywords
wavelet packet transform
financial time series denoising
wavelet low frequency component
quantitative timing strategy
分类号
F830 [经济管理—金融学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于低频分量EEMD-SVR预测建模的指数择时策略
高妮
贺毅岳
马新成
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2022
4
下载PDF
职称材料
2
基于小波低频分量的量化择时策略及仿真模拟
王峰虎
齐祥会
贺毅岳
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2018
2
下载PDF
职称材料
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