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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
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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。 展开更多
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
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基于小波低频分量的量化择时策略及仿真模拟 被引量:2
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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。 展开更多
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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双均线择时策略的循环优化与绩效研究——来自上证50指数的证据
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作者 魏来 李杨 《中国证券期货》 2023年第5期81-88,共8页
均线策略是业界趋势择时的常用策略,但由于其参数优化的理论研究匮乏,致使均线策略的预测能力常被学界低估。本文系统地回顾了国内外均线择时的建模方法,按照循环迭代的方式寻找双均线策略的最优化解,并将数据可视化,为科学使用双均线... 均线策略是业界趋势择时的常用策略,但由于其参数优化的理论研究匮乏,致使均线策略的预测能力常被学界低估。本文系统地回顾了国内外均线择时的建模方法,按照循环迭代的方式寻找双均线策略的最优化解,并将数据可视化,为科学使用双均线策略提供了思路。本文以上证50指数为标的,实证得出的迭代最优解突破了以往对长短周期的常规限制,一定程度上解决了均线交易信号频繁产生导致高交易成本的弊病,相比买入持有策略,较大程度地提升了交易绩效。 展开更多
关键词 择时策略 参数优化 移动平均 自相关 数据可视化
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