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机器学习资产配置系列之一:HMM模型择时及配置策略-20210909-华西证券-24页

# 机器学习 # 资产配置 大小:2.91M | 页数:24 | 上架时间:2021-09-10 | 语言:中文

类型: 策略

上传者: XR0209

撰写机构: 华西证券

出版日期: 2021-09-09

摘要:

投资要点► 资产配置的本质是资产选择以及市场择时资产配置就是在给定的预期收益条件下,期望组合风险最小;在给定期望组合风险条件下,期望投资收益最大。实现其目标主要包括资产选择和权重配置两部分。

► 隐马尔可夫模型的本质是对复杂数据进行降维,学习低维隐藏状态的转移进行预测隐马尔可夫模型将每一个可观测值的产生对应着市场状态的变化,通过观测序列得知对于目前市场状态建模,进而帮助择时判断。市场状态是隐藏状态不可观测的,其通过可观测变量来进行推断。模型本质上是将市场观测状态用隐藏状态进行降维,之后再对低维的隐藏状态空间拟合状态转移,根据状态转移概率对未来市场状态形成预测。

► 基于隐马尔可夫模型的择时策略具有高收益,高胜率,高夏普比率,低回撤率等特点由于隐马尔科夫模型可以对市场变化有着较高的拟合优度,所以可以根据模型对市场变化的判断进行交易,通过在沪深300上的回测表明模型具有高收益,高胜率,高夏普比率,低回撤率的优点。优秀的择时策略是资产配置策略的基础。

► 基于HMM 模型择时在风险和收益两个维度有着很好的表现由于HMM 模型对市场变化趋势有着较高的拟合度,所以可以根据模型对市场变化的判断进行交易。对沪深300 指数的回测结果表明模型具有高收益,高胜率,高夏普比率,低回撤率的优点。

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