【摘 要】
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量化择时是量化投资领域的重要组成,主要负责评判何时进行交易.为了验证隐马尔科夫模型(hidden Markov model,HMM)应用到量化择时的可行性,基于股票市场原始数据计算得到候选
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量化择时是量化投资领域的重要组成,主要负责评判何时进行交易.为了验证隐马尔科夫模型(hidden Markov model,HMM)应用到量化择时的可行性,基于股票市场原始数据计算得到候选特征集,并利用HMM对各个单特征进行特征筛选,最后使用选出的特征集训练得到综合模型,预测交易日的市场状态.实验结果表明,基于HMM的交易策略比双均线策略和基于k-均值(k-means)聚类的策略都有更好的表现,且具有较强的识别市场状态、规避系统性风险以及获取超额收益的能力.
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