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[期刊] 统计与决策
[作者]
高妮 贺毅岳 马新成
以机器学习为基础设计高效的股票择时策略是量化投资领域的研究热点。文章结合集成经验模态分解(EEMD)和ε-不敏感支持向量回归(SVR)的优势,提出基于EEMD-SVR的指数低频分量预测模型,进而构建基于低频分量趋势预测的沪深300指数择时策略。首先,对沪深300指数进行EEMD分解,剔除高频IMFs后利用低频IMFs和趋势项重构指数低频分量;其次,运用ε-不敏感SVR构建低频分量预测模型;然后,根据低频分量预测结果制定交易信号生成规则,构建沪深300指数择时策略;最后,对构建的策略和MACD等多种择时策略进行对比评估,结果表明:构建的策略能更高效地把握指数的中长期主要趋势,在收益获取与风险控制等方面的表现显著超越了对照策略。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王峰虎 齐祥会 贺毅岳
文章运用Best Basis Selection(BBS)算法选取最优小波包基,对上证综指收盘价进行小波包非线性阈值消噪,在消除随机性干扰的基础上,针对传统均线策略买卖信号滞后性的不足,根据不同分解水平的小波低频分量能够反映信号基本和次级趋势且不具滞后性的特点,提出了一种基于小波低频分量的量化择时策略,并对该策略和传统的均线策略分别用R语言进行仿真模拟交易和回测,实验表明在类似风险的情况下,该策略在提示基本和次级趋势买卖信号的同时可以缩短交易信号的滞后性,具有更好的投资表现。
[期刊] 统计与决策
[作者]
孙彬 李铁克
文章将v-SVR(Support Vector Regression)应用于金融股指预测,并研究证券投资中的选时问题。以上证指数为研究对象,确定模型输入指标并研究模型主要参数与预测评价指标的关系。通过与ε-SVR及传统BP算法的比较分析,表明在有限样本情况下,v-SVR模型的预测偏差较小、预测方向的准确性较高;根据预测结果,提出了一种基于v-SVR模型的投资选时策略。
[期刊] 统计与决策
[作者]
查进道
文章在现有研究的基础上,选取引起上证综合指数波动的八个主要因素,建立一种改进的基于微分进化算法的支持向量机的上证指数预测模型,并与多元回归、多维灰色模型、基于微分进化算法的多维灰色模型、DE-SVR预测模型的预测效果与精度进行对比分析,证实该模型具有较高的预测精度,是一进行有效预测的新方法。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘丽萍
使用高频与低频数据对预测的协方差阵的比较,目前国内相关的研究还非常的少。文章将高频数据的研究拓展至多维,建立了模型,并将基于高频与低频数据预测的协方差阵,进行了比较研究。
[期刊] 金融理论与实践
[作者]
何凯 苏梽芳 何卫平
上证基金指数反映了基金市场的整体变动情况,研究其波动结构特征对基金市场参与者具有重要作用。研究结果表明:(1)上证基金指数序列可由经济基本面决定的趋势项、重大事件带来的低频分量和短期不均衡导致的高频分量构成,而且趋势项主导上证基金指数的长期走势,低频分量在中期对该指数有较大影响,而高频分量的影响可忽略不计;(2)与直接SVM预测法相比,EEMD-SVM组合预测法有更高的预测精度,说明EEMD分解得到的各结构分量有效地刻画了上证基金指数的内在运行特征。
[期刊] 统计与决策
[作者]
郑薇 王灿强 李维德
为有效提高农产品价格预测的可靠性及精确度,文章根据农产品市场的规律及农产品价格波动的特征,提出了基于季节指数调整与HGWO-SVR算法的混合模型。并结合我国2005年1月至2016年12月农产品批发价格指数月度数据,运用该混合模型对农产品价格进行预测。结果表明:提出的混合模型具有更好的预测精度,是一种有效的农产品价格预测模型。
[期刊] 统计研究
[作者]
吴翌琳 南金伶
神经网络模型对大样本时间序列的拟合效果优于传统时间序列模型,但对于年度、月度、日度等低频时间序列的预测则难以发挥其优势。鉴于此,本文应用传统时间序列模型和神经网络模型,建立Holtwinters-BP组合模型,利用Holtwinters模型分别拟合各解释变量序列,利用BP模型拟合解释变量和自变量的非线性关系,基于某社交新闻类APP的日广告收入数据进行互联网企业广告收入预测研究。通过与循环神经网络(RNN)模型、长短期记忆神经网络(LSTM)模型等预测结果的对比发现:Holtwinters-BP组合模型的预测精度和稳定性更高;证明多维变量对于广告收入的显著影响,多变量模型的预测准确性高于单变量模型;构建的Holtwinters-BP组合模型对于低频数据预测有较好的有效性和适用性。
[期刊] 证券市场导报
[作者]
黄付生 吴启权
风格投资对基金业绩有重要影响,但风格固定并不是最优的投资策略,紧随风格变化、切换风格投资组合是战胜市场的关键。我们采用Logistic二元选择对风格轮换进行预测,得到较好的效果。研究发现,利用Logistic预测结果进行风格择时,能够获得相对于固定风格的显著的超额收益。
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
蓝贤钢
波罗的海干散货运价指数是全球航运市场主要运价指数之一，在一定程度上反映航运市场的变动。分析并掌握波罗的海干散货运价指数的主要特征，对提高波罗的海干散货运价指数预测的准确性，从而把握海运价格的变化规律、辅助航运风险管理等都有着十分重要的意义。而燃油成本是航运企业的重要成本，其成本波动对波罗的海干散货运价指数有着较大影响。本文基于2012年以来的波罗的海干散货运价指数数据和国际原油价格数据，探讨波罗的海干散货运价指数与国际原油价格的变化关系，并分别构建SVR模型、LSTM模型和SVR-Adam-LSTM组合模型对波罗的海干散货运价指数进行预测。结果表明：SVR-Adam-LSTM组合模型相较于单一模型，结合国际油价数据后，表现出更高的预测精度和更强的指数趋势把控能力。预测结果显示：波罗的海干散货运价指数短期内保持上升趋势，后期受疫情、地缘政治等影响出现小幅震荡回调。据此，政府及相关部门应加强对波罗的海干散货运价指数与其他影响因素的研究，同时准确发布能够体现我国市场特色的干散货指数，为我国航运市场平稳发展保驾护航。
[期刊] 物流技术
[作者]
游攀 徐林伟 孙丹 董刘
应用Ｆｌｅｘｓｉｍ软件比较分析了配送中心两种不同拣货策略的差异。提出了拣货作业系统的评价指标，定性分析了这两种拣货策略的适用范围和优缺点。在Ｆｌｅｘｓｉｍ仿真软件中对不同拣选策略进行仿真与比较研究，根据数据实验结果，明确了各种拣选策略的性能特性，为实际订单业务提供了有效的决策支持。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘道文 樊明智
为提高预测精度,采用基于支持向量机理论的预测方法对股票价格指数进行预测。文章在分析支持向量机预测基本原理基础上,以交叉验证法确定了最佳回归参数并以此建立了预测模型。对上海证券交易所的股票价格指数进行预测,研究结果表明基于支持向量机预测法能较准确地反映股票价格指数的变化趋势且提高了预测精度,验证了此方法在股票价格指数预测中的可行性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
温有栋 杨君 黄婷 辛韵
文章收集了海关总署自2005年2月以来的进口价值总指数等有关数据,引入最新的PDP变量降维技术,在用GA算法优化ELM神经网络的基础上,组建了PDP-GA-ELM预测模型。结果发现,对进口价值总指数影响最重要的三个预测变量分别是塑料、橡胶制品类进口价值指数,矿产品类进口价值指数,化学工业及其相关工业产品类进口价值指数。PDP-GA-ELM的隐含层最佳神经元个数是87,同其他六种模型相比,PDP-GA-ELM预测模型的拟合精度最高,均方误差最小,性能最优。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
李永武 秦怡雯 李健 王雅实
汇率波动率是刻画外汇金融资产收益变化程度的指标，也是度量外汇风险的方法之一，汇率波动对经济与金融系统都有重要的影响。由于非平稳和非线性的特征，准确预测汇率波动率一直是金融研究的重点和难点。为了提高预测汇率波动率的准确性，本文采用基于人民币汇率高频数据计算的已实现波动率和机器学习方法，对数据进行分解集成和建模，提出了一种有效的多尺度EEMD-PSR-SVR-ARIMA预测模型。具体过程如下：首先，采用集合经验模态分解(EEMD)的方法将复杂的时间序列分解成不同尺度的本征模态函数和趋势项；然后采用支持向量回归(SVR)的方法对本征模态函数进行预测，并利用相空间重构和粒子群优化的方法来确定SVR模型的输入维数与参数。同时，使用差分自回归移动平均模型(ARIMA)预测趋势项；最后集成得到模型预测的结果。实证结果表明EEMD-PSR-SVR-ARIMA模型可以有效地提高汇率波动率预测的精度。
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