發(fā)布時間：2020-06-01 00:27

【摘要】：在量化投資中,投資者們都希望借助某種工具或策略來預測股票指數(shù)的變化趨勢,從而獲得穩(wěn)定的投資收益。但由于造成股票指數(shù)漲跌變化的因素很多,預測起來比較困難。如何更好地預測股指點數(shù)的變化趨勢對投資者來說是一個困難且重要的問題。基于歷史股指數(shù)據(jù),利用數(shù)理模型來預測變化趨勢可以克服人為判斷的主觀性,捕捉更加合理的交易信號。為了解決上述問題,本文構建組合模型FASVR-FWKNN-MACD來預測股指收盤點數(shù)的變化趨勢,并基于模型設計交易策略,然后利用所設計的交易策略對5個股票指數(shù)進行實證交易。本文從研究歷程上分為四個部分:一、本文首先利用逐步回歸法確定支持向量回歸機(SVR)的輸入變量:開盤點數(shù)、最高點數(shù)、最低點數(shù)、收盤點數(shù)、交易量、交易額。二、構建FASVR-FWKNN模型,并利用該模型根據(jù)前一天股指數(shù)據(jù)預測未來第一天的收盤點數(shù)。其間,首先基于螢火蟲算法對SVR進行參數(shù)尋優(yōu),得到參數(shù)加強支持向量回歸機(FASVR),然后利用加權K近鄰算法(FWKNN)對FASVR的預測誤差進行修正。三、由于FASVR-FWKNN漲跌預測的正確率不高,本文利用異同移動平均線(MACD)股指收盤點數(shù)的中長期預測對FASVR-FWKNN模型的短期預測進行過濾,得到更強的漲跌預測信號。從而構建組合模型FASVR-FWKNN-MACD并基于組合模型設計股指交易策略。四、利用所設計的交易策略,對5個股票指數(shù)進行實證交易。結果顯示,基于FASVR-FWKNN-MACD構建的交易策略與其他交易策略相比具有較高的收益率和勝手率,其中,收益率介于6.2%-21%,勝手率介于56.2%-72%。本文的主要創(chuàng)新點包括:一、本文同時利用了 FASVR-FWKNN回歸模型的漲跌方向預測和漲跌程度預測。模型的漲跌方向預測和技術指標MACD的漲跌預測結合進行交易擇時;不同于通常的固定百分比止損和固定點數(shù)止損,本文根據(jù)FASVR-FWKNN對未來第一天收盤點數(shù)漲跌程度預測和對測試集預測誤差來設置移動止損點來進一步控制交易風險。二、本文采用中長期預測過濾短期預測的方法來預測股指收盤點數(shù)的漲跌,同時也是技術指標和數(shù)理模型的結合。本文首先利用組合模型FASVR-FWKNN對未來第一天的股指收盤點數(shù)進行漲跌預測,然后利用技術指標MACD的中長期趨勢預測對FASVR-FWKNN短期預測進行過濾,用以選擇更強的漲跌信號。
【圖文】：

圖２－１逡逑１６逡逑

圖２－２逡逑１８逡逑
【學位授予單位】：浙江工商大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：F830.91

【相似文獻】

相關期刊論文 前10條

1 黃佐，

本文編號：2690685