基于隐马尔科夫模型的量化择时策略

发布时间：2021-12-28 01:05

　　人工智能的迅速发展推动了技术进步,使各行各业都发生了翻天覆地的变化,同样对金融投资领域产生了深远影响。在投资实务中,量化投资和算法交易已经得到银行、保险、券商等顶级机构的青睐,成为常态化的操作模式。2013年成立的“华泰柏瑞量化增强混合A”基金到2017年底已实现170%的投资收益。量化投资以其纪律性、系统性、及时性和准确性等优势正受到学界和实操界的广泛关注。本文将要讨论的趋势择时策略则是量化投资策略的重要组成部分。隐马尔科夫模型最早用于语音识别领域,其理论基础是马尔科夫随机过程,是一连串随机事件的动态关系的定量描述。该理论模型所预测的目标为随机改变的动态体系,其预测是根据状态之间的转移概率来推测系统未来的发展。针对此类模型而言,我国金融投资行业的有关研究重点集中在时间序列分析,还没有与量化择时策略结合的研究,此外,相关文献侧重于对模型算法的研究,忽视了将模型与策略相结合所产生的巨大价值。因此,本文试图研究量化趋势择时策略和隐马尔科夫模型,并且将二者结合,构建基于隐马尔科夫模型的量化趋势择时策略。首先,本文介绍量化投资的相关概念,简要梳理量化投资的发展脉络;解释量化择时策略的概念和特征... 

【文章来源】：华中科技大学湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：56 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

数量化投资系统框图

一日对数收益率的频数分布直方图

五日对数收益率的频数分布直方图

【参考文献】：
期刊论文
[1]马氏环境下的股市大盘指数预测模型[J]. 邹杨,朱芸.  湘潭大学自然科学学报. 2013(02)
[2]基于马尔科夫分析法的A股市场股价预测[J]. 魏传奇.  商业会计. 2012(24)
[3]基于隐马尔科夫模型的人脸识别[J]. 余龙华,王宏,钟洪声.  计算机技术与发展. 2012(02)
[4]沪深300指数马氏性检验及预测[J]. 方卫东,怀博.  科学技术与工程. 2011(20)
[5]股票价格的马氏链预测模型[J]. 孟银凤,李荣华.  数学理论与应用. 2010(03)
[6]基于隐马尔可夫模型的股票价格预测组合模型[J]. 朱嘉瑜,叶海燕,高鹰.  计算机工程与设计. 2009(21)
[7]支持向量机在股票价格预测中的应用[J]. 张玉川,张作泉.  北京交通大学学报. 2007(06)
[8]基于支持向量机的股市预测[J]. 王彦峰,高风.  计算机仿真. 2006(11)
[9]基于支持向量机的复杂时间序列预测研究[J]. 曲文龙,樊广佺,杨炳儒.  计算机工程. 2005(23)
[10]关于高维、相依和不完全数据的统计分析[J]. 李国英.  数学进展. 2002(03)

硕士论文
[1]基于支持向量机的量化择时策略及实证研究[D]. 宋文达.西安工业大学 2017
[2]量化交易在中国股市的应用[D]. 王俊杰.南京大学 2013
[3]基于隐马尔科夫模型的波动率预测[D]. 张珍.华南理工大学 2012
[4]基于隐马尔科夫模型的股价走势预测[D]. 吴漫君.华南理工大学 2011
[5]技术指标投资策略的优化及其在量化交易中的应用[D]. 张登明.华中科技大学 2010



本文编号：3553097