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-230403

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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(%)、上一交易周收益率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2023-03-31的表现如下: 沪深300指数:期末净值为1.01,累计收益为0.72%,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22.72%,超额收益率为22.00%,最大回撤为21.47%; 双向多空策略:期末净值为1.49,策略累计收益49.47%,超额收益率为48.75%,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2023-03-31)单向做多策略期末净值为0.81,双向多空策略期末净值为0.79,沪深300指数期末净值为0.83,单向做多和双向多空策略相对300ETF的超额收益率分别为-2.25%和-4.35%。 策略择时预测 模型对本周(2023-04-03至2022-04-07)进行择时,结果显示为买入,即单向做多策略买入指数,双向多空策略买入指数。 市场概览及投资建议 上周沪深300指数上涨0.59%,CCI顺势指标和MTM动力指标均为正值,根据支持向量机模型计算结果显示策略建议买入指数。 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(%)、上一交易周收益率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2023-03-31的表现如下: 沪深300指数:期末净值为1.01,累计收益为0.72%,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22.72%,超额收益率为22.00%,最大回撤为21.47%; 双向多空策略:期末净值为1.49,策略累计收益49.47%,超额收益率为48.75%,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2023-03-31)单向做多策略期末净值为0.81,双向多空策略期末净值为0.79,沪深300指数期末净值为0.83,单向做多和双向多空策略相对300ETF的超额收益率分别为-2.25%和-4.35%。 策略择时预测 模型对本周(2023-04-03至2022-04-07)进行择时,结果显示为买入,即单向做多策略买入指数,双向多空策略买入指数。 市场概览及投资建议 上周沪深300指数上涨0.59%,CCI顺势指标和MTM动力指标均为正值,根据支持向量机模型计算结果显示策略建议买入指数。 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。