湘财证券-基于沪深300指数:支持向量机在股票择时中的应用-221017

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投资要点: 策略逻辑 本策略采用机器学习中的支持向量机模型对沪深300指数进行择时。策略最终采用换手率、ADTM、ATR、CCI、MACD、MTM、ROC、SOBV、STD26、STD5、两融交易额占A股成交额(%)、前一周收益率12个指标作为特征向量,用训练集数据训练模型,并对未来市场趋势进行预判。 策略自2020年以来表现 采用支持向量机对沪深300指数进行周度择时,策略在2020-01-02至2022-10-14的表现如下: 沪深300指数:期末净值为0.96,累计收益为-4.46%,最大回撤为34.49%;单向做多策略:期末净值为1.24,策略累计收益24.38%,超额收益率为28.85%,最大回撤为18.55%; 双向多空策略:期末净值为1.62,策略累计收益61.89%,超额收益率为66.35%,最大回撤25.24%。 策略自2022年以来模拟实盘交易表现 策略自2022年以来(2022-01-04至2022-10-14)单向做多策略期末净值为0.83,双向多空策略期末净值为0.88,沪深300指数期末净值为0.79,单向做多和双向多空策略相对300ETF的超额收益率分别为3.73%和9.14%。 策略择时预测 模型对未来一周(2022-10-17至2022-10-21)进行择时,结果显示为卖出,即单向做多策略空仓,双向多空策略卖出指数。 市场概览及投资建议 上周沪深300指数上涨0.99%。上周市场成交量、两融规模有所上升;CCI顺势指标和MTM动力指标仍为负值,策略建议卖出指数。 风险提示 市场环境变动风险,模型失效风险。
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(以下内容从湘财证券《基于沪深300指数:支持向量机在股票择时中的应用》研报附件原文摘录)投资要点: 策略逻辑 本策略采用机器学习中的支持向量机模型对沪深300指数进行择时。策略最终采用换手率、ADTM、ATR、CCI、MACD、MTM、ROC、SOBV、STD26、STD5、两融交易额占A股成交额(%)、前一周收益率12个指标作为特征向量,用训练集数据训练模型,并对未来市场趋势进行预判。 策略自2020年以来表现 采用支持向量机对沪深300指数进行周度择时,策略在2020-01-02至2022-10-14的表现如下: 沪深300指数:期末净值为0.96,累计收益为-4.46%,最大回撤为34.49%;单向做多策略:期末净值为1.24,策略累计收益24.38%,超额收益率为28.85%,最大回撤为18.55%; 双向多空策略:期末净值为1.62,策略累计收益61.89%,超额收益率为66.35%,最大回撤25.24%。 策略自2022年以来模拟实盘交易表现 策略自2022年以来(2022-01-04至2022-10-14)单向做多策略期末净值为0.83,双向多空策略期末净值为0.88,沪深300指数期末净值为0.79,单向做多和双向多空策略相对300ETF的超额收益率分别为3.73%和9.14%。 策略择时预测 模型对未来一周(2022-10-17至2022-10-21)进行择时,结果显示为卖出,即单向做多策略空仓,双向多空策略卖出指数。 市场概览及投资建议 上周沪深300指数上涨0.99%。上周市场成交量、两融规模有所上升;CCI顺势指标和MTM动力指标仍为负值,策略建议卖出指数。 风险提示 市场环境变动风险,模型失效风险。