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金融数据中所包含的规律往往时效性非常强。随着时间的推移和环境的变化,金融序列中所蕴含的规律在不断地更迭。举例而言,在熊市中的某些规律往往到了牛市就不再起作用了,传统的趋势型策略需要人为判断趋势的方向,并且对于震荡走势并没有过多的办法,而运用数据挖掘技术可以在不断的获得新数据后动态更新以适应新的环境。而支持向量机作为数据挖掘领域应用于模式识别的新技术,它克服了传统的统计模式识别方法存在的以下所列举的缺点,因此其具备良好的机器识别能力。

股指期货的推出使得我们对大盘方向的判断具有可操作性,我们可以在判断后市涨的时候做多,判断后市跌的时候做空。甚至可以构建基于一定概率的交易策略,比如在以前,55%的择时准确率(这是很多模型都能达到的概率)可能还不足以产生利润,甚至在某些时候因为几笔重大失利导致亏损。股指期货推出后,通过设计好买卖的点位、止盈止损位,能使概率策略的盈利变为可行。

因此我们采用 SVM 方法,首先对股指期货标的沪深300 指数进行预测分析,来对市场较长时期进行择时判断,同时根据模型输出的信号进行回测来检验这一择时策略的好坏。同时,考虑到使用不同的特征会对不同的市场状态有着不同的表现,我们也同时使用多个模型,每一模型使用不同的指标进行学习,然后再设计一种评分方式,在将来一个窗口期使用评分最高的模型,将其输出结果作为操作的依据。