20180403-广发证券-交易性择时策略研究之十三_基于条件随机场的周频择时策略_21页_1mb

基于条件随机场的周频择时策略总结

核心内容

本报告探讨了基于条件随机场（CRF）的周频择时策略，旨在通过机器学习方法识别市场走势模式，从而提高择时的准确性和稳健性。报告分析了多个股票指数的择时表现，并对模型的结构和参数进行了优化选择。

主要观点

• 条件随机场模型简介：CRF是一种判别式模型，用于建模给定输入条件下输出变量的条件概率分布，其优势在于不需要估计输入变量的边际分布，因此能更准确地估计参数。
• 与HMM的对比：CRF与HMM是一对“生成判别对”，HMM是生成式模型，而CRF是判别式模型。CRF可以更灵活地建模复杂的依赖关系，并允许状态间关系随时间变化。
• 模型结构选择：在周频择时中，最终选择三结点链式结构作为模型框架，因为它在样本外表现良好，且避免了完全图结构带来的过拟合问题。
• 预测指标提取：基于涨跌幅、换手率等指标，通过升维后降维的方法，筛选出一组稳健的预测指标，包括涨跌幅、涨跌幅波动率和收盘价连涨连跌序列。
• 模型训练与预测：采用LBFGS算法进行参数估计，通过维特比算法进行状态预测，实现涨跌模式识别。
• 实证结果：模型在多个指数上表现良好，尤其在沪深300指数上，不考虑交易成本时年化收益率约为14.03%，考虑交易成本后为12.41%。部分指数如上证50在考虑交易成本后表现较差，甚至出现负收益。

关键信息

预测指标组

• 涨跌幅：表示当日价格变化比例。
• 涨跌幅波动率：衡量涨跌幅的波动程度。
• 收盘价连涨连跌序列：反映价格趋势的持续性。

模型结构

• 三结点链式结构：输出状态序列具有线性链式依赖关系，适用于周频择时。
• 完全图结构：虽然样本内表现较好，但样本外泛化能力较弱，容易过拟合。

实证测算结果（样本外）

模型优势

• 稳健性：通过引入多个预测指标，避免了对单一指标的过度依赖。
• 灵活性：能够建模复杂的依赖关系，适应市场变化。
• 泛化能力：在样本外表现良好，具有较强的适用性。

指标相关性矩阵（全样本）

风险提示

本报告仅作为基于条件随机场择时的研究，不提供任何投资建议。模型的预测结果需结合实际情况进行评估，投资决策应基于个人风险承受能力和投资目标。

投资评级说明

• 买入：预期未来12个月内，股价表现强于大盘10%以上。
• 持有：预期未来12个月内，股价相对大盘的变动幅度介于-10%～+10%。
• 卖出：预期未来12个月内，股价表现弱于大盘10%以上。

联系方式

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