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Libsvm+MACD指标时空序列量化交易算法研究

时间:2021-04-13 21:23来源:毕业论文
最后利用Libsvm工具分别对不同行业的不同买卖点进行了分类和预测,测试结果表明了该方法对某些行业有一定的效果

摘要量化交易投资已成为金融市场最重要的投资方式之一,其核心的内容是交易算法的选择。本课题主要研究了收益率反转策略和传统交易指标的SVM分类两种量化交易算法。针对收益率反转策略,本文研究了周收益反转效应、月收益反转效应和不同行业的反转效应,分别对不同观察期和不同行业进行了比较;在传统交易指标的分类中,本文主要以MACD指标为研究对象,首先提取各个买点的特征值作为样本,然后根据买点的收益率进行样本标注,当收益为正时标记为正样本,反之为负样本。最后利用Libsvm工具分别对不同行业的不同买卖点进行了分类和预测,测试结果表明了该方法对某些行业有一定的效果。65570

毕业论文关键词  收益率反转效应  行业  MACD  SVM  

毕业设计说明书(论文)外文摘要

Title   Research on spatio-temporal sequence of quantitative trading algorithms                                                                        

Abstract

Quantitative trading investment has become the most important investment in the financial markets one way, its core content is a trading algorithm selection. The main subject of study the yield inversion strategies and trading indicators traditional SVM classifier two kinds of quantitative trading algorithms. Contrarian strategies for yield, we study the weekly return reversal effect, the monthly income reversal effects and reverse effects of different industries, respectively, for different observation period and a comparison of different industries; trading indicators in the traditional classification, the paper mainly in the MACD indicator for the study, first of all buy feature value extracted as a sample, and then buy the yield of the sample label, when income is positive labeled as positive samples, and vice versa for negative samples. Finally Libsvm tools were traded for different industries with different points of classification and prediction, the test results show that the method certain industries have a certain effect.

Keywords  Yields Contrarian effect  Industry  MACD  SVM

目   次

1  绪论 1

1.1  研究背景 1

1.2  研究的内容 2

1.3  研究意义 3

1.4  本文主要工作 4

2  收益率反转效应的研究 5

2.1  运用matlab来实现反转交易的算法 5

2.2  收益率反转效应的时间特征 10

2.3 收益率反转策略的行业特征 13

2.4  对收益率反转研究的不足之处 16

3  基于支持向量机(SVM)的量化算法研究 17

3.1  SVM简介 17

3.2  MACD买卖点的计算方法 18

  3.3 基于SVM的MACD买卖点分类 19

3.4 结果分析 22

结论 24

致谢 25

参考文献 26

1  绪论

1.1  研究背景

早在1611年,就有一些商人在荷兰的阿姆斯特丹买卖海外贸易公司的股票,形成了股票交易所的雏形。1773年,在伦敦正式成立了英国第一个证券交易所。1792年,纽约证券交易所诞生。20世纪以后,世界发达资本zhuyi国家的股票市场发展迅速,在经济生活中产生着越来越重要的影响。   股票在中国的历史,可以追溯到19世纪洋务运动时期。当时中国出现了一批官办与官商合办的股份制企业。1873年成立的轮船招商局,发行了中国最早的股票。1914年,中国北洋政府颁布证券交易所法,1917年成立了北京证券交易所。到抗日战争前,上市股票已达百余种。但后来几经挫折,股市始终没有发展起来。   新中国成立之后很长一段时间内,一直把股份制作为资本zhuyi独有的东西予以排斥。改革开放以来,随着经济体制改革的深入,对股份制的性质和作用又有了新的认识,开始冲破那种认定股份制只姓“资”不姓“社”的思想禁锢,股票市场再次应运而生。   1984年7月20日,全国第一家股份有限公司——北京天桥百货股份有限公司成立,拉开了企业股份制改造的大幕。1986年9月26日,中国工商银行上海信托投资公司静安分公司挂牌代理买卖飞乐音响公司和延中实业公司股票。这是上海第一家经营证券柜台交易业务的场所,也是新中国首次开办股票交易。1990年11月26日,新中国第一家证券交易所——上海证券交易所成立,同年12月19日开业。1990年12月1日深圳证券交易所成立,1991年7月3日正式营业。这两个交易所的成立和开业,标志着新中国的证券市场脱离了银行体系独立发展。1992年,中国证券监督管理委员会成立,中国的股票交易逐渐走上了正规和法制化的轨道。   十几年来,沪深股市牵动着千千万万人的心。1990年深交所试营业时,仅仅有一只股票挂牌交易,第二年也只有6只。而到2007年7月,在上交所挂牌的股票达950多只,在深交所挂牌的股票达500多只。1991年深交所全年的成交金额只有35亿元,而2007年5月30日,沪深两市成交量创下4163.37亿元的历史纪录。当年知道股票市场的人很少,参与股市投资的人更少,到2007年6月底,沪深股市账户总数达107045.64万。中国股市从无到有、从小到大,经历风风雨雨,正逐步发展和成熟起来[16]。 Libsvm+MACD指标时空序列量化交易算法研究:http://www.751com.cn/zidonghua/lunwen_73241.html

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