金融工程hmm指数择时研究之理论篇.pdfVIP

[Table_MainInfo] [Table_Title] [Table_Invest] 证券研究报告 发布时间：2017-01-17 证券研究报告/投资策略报告 金融工程：HMM 指数择时研究之理论篇 报告摘要： [Table_Summary] 本篇报告是HMM 指数择时系列研究报告的第二篇——理论篇，我们 [Table_Report] 相关报告 在上一篇实战篇的基础上，首先回顾了HMM 三大算法：概率计算算 《金融工程：基金仓位估测模型之一》 法、学习算法及预测算法；同时，我们也提供了五个案例解析。其次 2016-06-17 提出了基于无监督学习HMM 评估方法，得到dist 是一个很好的评估 《金融工程之择时：期现回复S型动量指标》 模型估计误差、状态估计精度及状态估计稳定性的指标。最后，我们 2016-06-23 根据 dist 值进一步对上一篇报告中的观测变量日收益率指标进行反 《金融工程：偏度调整的收益率MACD 择时 思，同时把日MAshort /long 指标和日收益率指标进行对比，根据dist 的 信号》 大小与对 的敏感度，得出当训练长度足够长时，日MAshort /long 指标 2016-07-13 较日收益率指标更适合作为HMM 的观测变量。 《金融工程：偏度调整的收益率MACD 择时 信号(二）》 1、HMM 通常是用 Baum-Welch 算法估计参数，而Baum-Welch 算法 2016-07-25 并非是一个全局最优的算法，因此如何评估 HMM 模型的解和真 《金融工程：基金仓位估测模型之二—误差 实的解的差距？我们通过构造“最小距离”——来刻画 HMM 的 修正》 参数估计误差和状态估计精度。 2016-08-04 《金融工程：个股及基金绩效分析与风险归 2、HMM 在进行预测的时候，我们希望预测的结果(例如隐状态)从事 因分析》 后来看尽可能是稳定的，因此我们可以定义一个状态的稳定性指