水致清则鱼自现——小波分析及支持向量机择时研究.PDFVIP

金 融 2012 年 2 月 20 日 工 程 量化择时系列二 水致清则鱼自现——小波分析与支持向量机择时研究 量化择时模型收益比较图中小企业板量化选股模型收益比较图  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。最终发现预测模型得到的交易策略 专 公 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 题 司 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 报 深 年 12 月 31 日，模型共获得 84.28 倍的收益。 告 度  模型对沪深 300 指数的择时收益尚待改进 报 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 相关研究报告相关研究报告 告 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 《期现套利中现货构成方法研究——股指期《基金仓位估算模型》 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 货研究系列一》《欲寻良驹，先觅伯乐——量化选股系列报告 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 一》《高频数据下期货对现货的影响力分析》 收益率要高于日数据交易模型，滤波后效果最好的交易模型扣除单次 1%的交易 《日数据下看股指期货“领先效应”》《众推之下无弱股——量化选股系列报告之 成本后也只创造 4.5 倍的收益。 二》《依据行业特点构建最优成份股组合——股 指期货研究系列二》《寻找黑金中的黑马——采掘行业量化选股  小波分析对提升模型预测效果功勋卓著 报告》《关注冲击成本，提高套利效率——股指期货 研究系列三》《寻觅小公司中的大机会——中小盘量化选 小波分析是目前进行时频分析应用最广泛的工具，在信号异常分析、信号压缩、 股报告》《运用合理差价，把握套利时点——股指期货 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