基于趋势熵维数识别时间序列动量与反转效应的转换研究

发布时间：2021-04-30 05:22

　　识别时间序列动量与反转效应的转换对构建市场时机选择策略至关重要。文章结合证券价格时间序列具有分形波动特征的实际情况,研究了趋势熵维数识别时间序列动量和反转效应的转换情况,并基于识别结果构建了市场时机选择策略。研究表明,趋势熵维数能有效识别时间序列动量与反转效应的转换,可为投资者构建市场时机选择策略提供参考。 

【文章来源】：统计与决策. 2019,35(18)北大核心CSSCI

【文章页数】：4 页

【文章目录】：
0 引言
1 效应转换的趋势熵维数识别
2 效应转换识别的实证分析
3 基于识别结果的投资策略分析
4 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于趋势熵维数的股票市场动量生命周期阶段识别[J]. 燕汝贞,吴栩.  系统工程. 2017(09)
[2]中国A股市场动量效应与“动量崩盘”现象研究[J]. 曾啸波.  金融与经济. 2016(09)
[3]中国股市的反转修正周期测算——以行业指数为例[J]. 吴栩,王雪飞.  系统工程. 2016(03)
[4]基于广大极值分布的高频极值条件VaR模型[J]. 王春峰,庄泓刚,房振明,卢涛.  系统管理学报. 2008(03)
[5]中国股市收益率长记忆性R/S非线性分析[J]. 郝清民.  管理工程学报. 2007(02)



本文编号：3168919