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2009/07/27 金融工程 数量化策略 利用模式识别进行短线择时 相关研究 本报告主要利用股票价格序列的模式识别进行短线择时，模式识别从价格 形态相似性的角度来挖掘交易行为中所蕴含的预期，以提高未来交易的胜 率，这种短线择时方法将有助于提高指数基金申购赎回的现金管理效率。 我们认为最后交易时段价格的波动比其余时段包含了更多预期因素，更有 可能预示第二日的行情演绎，本报告主要采用最后半小时股价序列相似性 聚类的模式识别方法进行隔日择时判断。 在沪深 300 指数 2005~2009 年的模式识别实证研究表明，在适当的参数组 合下，整体判对概率为 54.34 ％，而当判断做多时第二日盈利的概率为 63.3%。模式识别交易在市场大跌的 08 年抗跌性很强，但在单边牛市中不 如买入持有策略，总的来说，模式识别交易属于业绩比较稳健的交易策略。 对于个股模式识别交易，从实务角度考虑模式识别必须解决 T+1 交易制度 限制，可利用 14:30~14:55 的价格序列的模式识别进行隔日交易，以西山 煤电为例，个股模式识别策略的实证结论也是牛市弱、熊市强。 总的来讲，模式识别交易策略虽然业绩稳健，但胜率有待提高，在接下来 的研究中我们将从两个方面入手提高胜率，一是进一步过滤价格序列中的 噪音，例如通过报告中特征点的方法以提取价格序列中主要的信息含量， 二是股价形态甑选上进一步过滤无效形态。 分 析 师 王红兵 (0755) 8249 2185 wanghb@ 罗捷 (0755) luojie@ 谨请参阅尾页重要申明及联合证券股票和行业评级标准。 1 / 12 金融工程-数量化策略 090727 ：利用模式识别进行短线择时.doc Jul-2009 目 录 一、如何从价格波动中分解出投资者预期 3 1、提取特征点 3 2、股价序列相似性模式识别 3 二、股价序列模式识别交易策略的开发 5 1、寻找适合做多的类别 5 2、考虑有效类别的时效性：T-N1 →T+N2 5 3、一个模式识别交易的案例 5 4 、目前指数基金现金管理时应警惕的价格形态 7