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選擇交易特定模型

要獲利,那我們需要通過選擇市場特定/選擇交易模型。

選擇交易模型的穩健性,指的是該模型的利潤率曲線的波動性較小,沒有大起大落。針對一個基於支持向量回歸(SVR)技術的算法交易模型的穩健性問題,提出了使用若干導出指標訓練統一的交易模型的策略,以及投資組合多樣化的方法。

首先,介紹基於支持向量回歸技術的算法交易模型;
然後,基於常用指標,構造了若干導出指標,用於股票價格的短期預測。

這些指標,刻畫了近期價格運動的典型模式、超買/超賣市場狀態,以及背離市場狀態。對這些指標進行了規範化,用於訓練交易模型,使得模型可以泛化到不同的股票;最後,設計了投資組合多樣化方法。

在投資組合裡,各個股票之間的相關性,有時會導致較大的投資損失;因為具有較強相關關係的股票,其價格朝相同方向變化。如果交易模型預測的價格走勢不正確,引起停損,那麼這些具有較強相關關係的股票,將引發雪崩式的止損,於是導致損失加劇。把股票根據相似性聚類到不同類別,通過從不同聚類類別中選擇若干股票來構成多樣化的投資組合,其中,股票的相似性,通過交易模型在不同股票上近期的利潤曲線的相似度進行計算。

在900隻股票10年的價格大數據上進行了實驗,實驗結果顯示,交易模型能夠獲得超過定期存款的超額利潤率,年化利潤率為8.06%。交易模型的最大回撤由13.23%降為5.32%,夏普指數由81.23%提高到88.79%,交易模型的利潤率曲線波動性降低,說明交易模型的穩健性獲得了提高。

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