【摘 要】
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隐源模型作为一个非参数的,需要少量前提假设的,对时间序列进行分类的模型在社交网络热点话题预测、金融时间序列分析等方面都取得了显著的效果。波动率作为衡量金融市场投资风险的重要且常用的指标,它在金融衍生品的定价、交易策略以及风险控制中都起着重要的作用。波动率表示了资产收益率在一段时间内的波动程度。本文根据隐源模型的理论设计交易策略,并将波动率作为变量引入模型,改善了交易策略的表现。同时,对交易策略在上
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隐源模型作为一个非参数的,需要少量前提假设的,对时间序列进行分类的模型在社交网络热点话题预测、金融时间序列分析等方面都取得了显著的效果。波动率作为衡量金融市场投资风险的重要且常用的指标,它在金融衍生品的定价、交易策略以及风险控制中都起着重要的作用。波动率表示了资产收益率在一段时间内的波动程度。本文根据隐源模型的理论设计交易策略,并将波动率作为变量引入模型,改善了交易策略的表现。同时,对交易策略在上证50指数和创业板指数上进行实证。在交易策略设计方面,本文从理论设计上提出了基于隐源模型的价格预测方法和交易策略,并在实际应用时针对隐源模型的大计算量使用了简化方案,提高了计算效率。在实证数据方面,本文分别选取了上证50指数和创业板指数的5分钟数据作为实证数据,数据跨度从2016年1月4日至2020年9月30日。本文通过实证发现:隐源模型确实可以捕捉到上证50指数和创业板指数的特征,具备让策略盈利的能力;通过增加波动率变量确实改善策略了的表现。改进后,策略累计收益率在上证50指数上提升比例为40.02%,在创业板指数上提升比例11.86%;策略交易胜率在上证50指数上提升比例为12.51%,在创业板指数上提升比例18.09%;策略最大回撤在上证50指数上减少比例为43.58%,在创业板指数上减少比例为37.88%。
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