基于隐马尔科夫模型的股指预测和股指期货模拟交易研究

发布时间：2017-05-26 10:25

  本文关键词：基于隐马尔科夫模型的股指预测和股指期货模拟交易研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：本文从金融工程的角度将隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model,HMM）运用于沪深300指数的日预测上，纳入技术分析指标，探求模型的最优观测值向量组，并且基于模型给出对股指期货当月连续合约的交易策略，尝试为股指期货中频量化交易提供一种新方法和新思路。 HMM是一种双重嵌套的随机过程。本文的理论研究部分初步探讨了HMM模型预测沪深300指数的方法，探讨了单日预测与多日加权预测，通过估算工作量确定了K均值聚类的方法来选取初始值。 在实证部分，本文分析了传统的技术分析的缺憾，提出将技术分析指标纳入HMM模型的输入观测值向量组，，通过主成份分析对指标过多的指标组降维处理，并且找到了百分比绝对平均误差和预测单日胜率都比较理想的HMM模型。 在策略研究部分，本文提出了一种基于HMM模型发出的单日预测信号的股指期货当月连续合约的交易策略。并测算了备选模型的模拟交易累积收益。通过对比两种不同的高累积收益模型的具体情况，探讨了HMM实际运用到股指期货量化交易上的可行条件。
【关键词】：隐马尔科夫模型 股指期货 交易策略 胜率
【学位授予单位】：上海师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：F224;F832.51
【目录】：

• 中文摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 绪论8-11
• 1.1 选题背景和意义8-9
• 1.2 国内外研究现状9-10
• 1.3 本文的创新点10-11
• 第二章 理论研究11-24
• 2.1 马尔科夫过程11
• 2.2 隐马尔科夫模型11-12
• 2.3 隐马尔科夫模型的参数表示12-13
• 2.4 隐马尔科夫的三个经典问题13-15
• 2.4.1 评估问题14
• 2.4.2 解码问题14-15
• 2.4.3 学习问题15
• 2.5 隐马尔科夫算法15-19
• 2.5.1 Forward-backward 算法15-16
• 2.5.2 Viterbi 算法16-17
• 2.5.3 Baum-Welch 算法17-19
• 2.6 应用隐马尔科夫模型预测沪深 300 指数的思路19-24
• 2.6.1 沪深 300 指数19
• 2.6.2 建模取样方法19-20
• 2.6.3 预测方法20-21
• 2.6.4 判别模型的标准21
• 2.6.5 迭代初始值的选取21-24
• 第三章 实证分析24-41
• 3.1 提取备选指标24-25
• 3.2 技术分析指标计算方法介绍和参数定义25-36
• 3.2.1 趋向指标组25-27
• 3.2.2 反趋向指标组27-29
• 3.2.3 能量指标组29-31
• 3.2.4 价量指标组31-32
• 3.2.5 压力支撑指标组32-33
• 3.2.6 成交量指标组33-34
• 3.2.7 超买超卖指标组34
• 3.2.8 摆动指标组34-35
• 3.2.9 强弱指标组35
• 3.2.10 波动指标组35-36
• 3.3 数据的处理36-39
• 3.4 实证结果39-41
• 第四章 基于隐马尔科夫模型的股指期货交易策略41-48
• 4.1 股指期货当月连续合约41-42
• 4.2 交易策略42-43
• 4.3 模拟交易的效果43-48
• 第五章 本文的结论与不足48-50
• 致谢50-51
• 参考文献51-54
• 附录54-61
• 附录一 组合号代表的组合（部分）54
• 附录二 MATLAB代码54-61

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前7条

1 李四信,覃景繁,韦岗;隐马尔可夫模型(HMM)参数迭代算法的改进[J];电路与系统学报;1998年01期

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  本文关键词：基于隐马尔科夫模型的股指预测和股指期货模拟交易研究，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：396536