設計了一個新型的基于技術指標規(guī)則的啟發(fā)式量化擇時系統(tǒng)（TIR-HA）,通過模擬退火算法從大量技術指標規(guī)則中選取優(yōu)化的規(guī)則組合,并利用一個改進的多數(shù)投票方法將所選規(guī)則的信號綜合,可以在深入挖掘大量指標規(guī)則擇時能力的同時綜合考慮指標的超前性、滯后性以及在不同時間段的預測能力。本文將該系統(tǒng)應用于中國股票市場滬深300指數(shù)成分股116只股票的日交易數(shù)據(jù),實證結果顯示算法的夏普比率、索提諾比率、擇時準確率和單次交易平均年化收益率均顯著高于多數(shù)投票組合規(guī)則擇時策略和基于機器學習預測的擇時策略。 

【文章來源】：系統(tǒng)工程. 2019年01期 北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】：12 頁

【部分圖文】：

圖２訓練集長度對ＴＩＲ－ＨＡ系統(tǒng)投資績效的影響

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于模擬退火算法的船舶航速優(yōu)化研究[J]. 黃連忠,萬曉躍,孫永剛,王寰宇,王壯.  船舶. 2018(S1)
[2]基于陸海協(xié)同的海上戰(zhàn)略投送選址-路徑優(yōu)化[J]. 王諾,田璽環(huán),吳迪,吳暖.  系統(tǒng)工程理論與實踐. 2018(11)
[3]基于方差與改進群智能算法的K-means聚類優(yōu)化[J]. 王絲絲,張敬磊,陳慈,張洪賓,馬春杰.  系統(tǒng)科學與數(shù)學. 2018(10)
[4]高山流域降水無線傳感器網(wǎng)絡節(jié)點布局優(yōu)化方法[J]. 曹引,冶運濤,梁犁麗,蔣云鐘,趙紅莉,王浩.  系統(tǒng)工程理論與實踐. 2018(08)
[5]基于聯(lián)合違約概率的資產(chǎn)組合投資優(yōu)化方法[J]. 李漢東,張吟,張瑞.  系統(tǒng)工程理論與實踐. 2018(03)
[6]ML-TEA:一套基于機器學習和技術分析的量化投資算法[J]. 李斌,林彥,唐聞軒.  系統(tǒng)工程理論與實踐. 2017(05)
[7]集成基因表達規(guī)劃法應用于動態(tài)股票交易策略探勘之研究[J]. 林文修,蔡秉洲.  中國管理科學. 2015(S1)
[8]組合指標個股量化擇時交易的實證研究[J]. 劉宇霞.  科技創(chuàng)業(yè)月刊. 2015(12)
[9]基于生存分析的擇時策略擇優(yōu)體系研究——以技術指標交易信號為例[J]. 梁淇俊,鄭貴俊,徐守萍.  金融經(jīng)濟學研究. 2015(01)
[10]基于啟發(fā)式算法的支持向量機選股模型[J]. 陳榮達,虞歡歡.  系統(tǒng)工程. 2014(02)



本文編號：2933526