加入VIP免费下载湘财证券-基于沪深300指数：支持向量机在股票择时中的应用-221212
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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2022-12-09 的表现如下： 沪深 300 指数： 期末净值为 0.99，累计收益为-0.59%，最大回撤为 39.02%；单向做多策略：期末净值为 1.23，策略累计收益 23.46%， 超额收益率为24.05%，最大回撤为 19.15%； 双向多空策略：期末净值为 1.53，策略累计收益 53.29%， 超额收益率为53.88%， 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 2022-12-09）单向做多策略期末净值为0.81，双向多空策略期末净值为 0.80，沪深 300 指数期末净值为 0.82，单向做多和双向多空策略相对 300ETF 的超额收益率分别为-0.75%和-1.71%。 策略择时预测 模型对未来一周（2022-12-12 至 2022-12-16）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 3.29%。上周市场成交量、换手率和两融规模都略有上升； CCI 顺势指标和 MTM 动力指标转为正值。但根据机器学习模型计算的结果来看策略建议卖出指数。 风险提示 金融工程研究报告的观点基于历史数据与量化模型，存在市场环境变动和量化模型失效的风险。
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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2022-12-09 的表现如下： 沪深 300 指数： 期末净值为 0.99，累计收益为-0.59%，最大回撤为 39.02%；单向做多策略：期末净值为 1.23，策略累计收益 23.46%， 超额收益率为24.05%，最大回撤为 19.15%； 双向多空策略：期末净值为 1.53，策略累计收益 53.29%， 超额收益率为53.88%， 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 2022-12-09）单向做多策略期末净值为0.81，双向多空策略期末净值为 0.80，沪深 300 指数期末净值为 0.82，单向做多和双向多空策略相对 300ETF 的超额收益率分别为-0.75%和-1.71%。 策略择时预测 模型对未来一周（2022-12-12 至 2022-12-16）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 3.29%。上周市场成交量、换手率和两融规模都略有上升； CCI 顺势指标和 MTM 动力指标转为正值。但根据机器学习模型计算的结果来看策略建议卖出指数。 风险提示 金融工程研究报告的观点基于历史数据与量化模型，存在市场环境变动和量化模型失效的风险。
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