基于FASVR-FWKNN-MACD组合模型的股指交易策略研究

发布时间：2020-06-01 00:27

【摘要】：在量化投资中,投资者们都希望借助某种工具或策略来预测股票指数的变化趋势,从而获得稳定的投资收益。但由于造成股票指数涨跌变化的因素很多,预测起来比较困难。如何更好地预测股指点数的变化趋势对投资者来说是一个困难且重要的问题。基于历史股指数据,利用数理模型来预测变化趋势可以克服人为判断的主观性,捕捉更加合理的交易信号。为了解决上述问题,本文构建组合模型FASVR-FWKNN-MACD来预测股指收盘点数的变化趋势,并基于模型设计交易策略,然后利用所设计的交易策略对5个股票指数进行实证交易。本文从研究历程上分为四个部分:一、本文首先利用逐步回归法确定支持向量回归机(SVR)的输入变量:开盘点数、最高点数、最低点数、收盘点数、交易量、交易额。二、构建FASVR-FWKNN模型,并利用该模型根据前一天股指数据预测未来第一天的收盘点数。其间,首先基于萤火虫算法对SVR进行参数寻优,得到参数加强支持向量回归机(FASVR),然后利用加权K近邻算法(FWKNN)对FASVR的预测误差进行修正。三、由于FASVR-FWKNN涨跌预测的正确率不高,本文利用异同移动平均线(MACD)股指收盘点数的中长期预测对FASVR-FWKNN模型的短期预测进行过滤,得到更强的涨跌预测信号。从而构建组合模型FASVR-FWKNN-MACD并基于组合模型设计股指交易策略。四、利用所设计的交易策略,对5个股票指数进行实证交易。结果显示,基于FASVR-FWKNN-MACD构建的交易策略与其他交易策略相比具有较高的收益率和胜手率,其中,收益率介于6.2%-21%,胜手率介于56.2%-72%。本文的主要创新点包括:一、本文同时利用了 FASVR-FWKNN回归模型的涨跌方向预测和涨跌程度预测。模型的涨跌方向预测和技术指标MACD的涨跌预测结合进行交易择时;不同于通常的固定百分比止损和固定点数止损,本文根据FASVR-FWKNN对未来第一天收盘点数涨跌程度预测和对测试集预测误差来设置移动止损点来进一步控制交易风险。二、本文采用中长期预测过滤短期预测的方法来预测股指收盘点数的涨跌,同时也是技术指标和数理模型的结合。本文首先利用组合模型FASVR-FWKNN对未来第一天的股指收盘点数进行涨跌预测,然后利用技术指标MACD的中长期趋势预测对FASVR-FWKNN短期预测进行过滤,用以选择更强的涨跌信号。
【图文】：

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图２－２逡逑１８逡逑
【学位授予单位】：浙江工商大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：F830.91

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1 黄佐，

本文编号：2690685