【摘 要】
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隐马尔科夫模型模型是一种可以识别出观测向量包含的隐藏状态的数学模型。通过计算隐藏状态出现的概率,我们可以找到历史数据中和当前数据模式相似的样本,从而对未来做出预测
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隐马尔科夫模型模型是一种可以识别出观测向量包含的隐藏状态的数学模型。通过计算隐藏状态出现的概率,我们可以找到历史数据中和当前数据模式相似的样本,从而对未来做出预测。本文使用高斯隐马尔科夫模型建模,纳入技术分析指标作为特征向量组对期货的未来收益率做出预测,继而提出基于加权预测的交易策略并进行样本外回测。通过对单一期货品种下的交易策略模型进行参数敏感性分析,发现模型在高频率的交易中有更好的表现。再用15分钟频数据建模并进行样本外的交易测试,取得了较高的收益率和夏普比率。在敏感性分析过程中,发现了交易模型的一系列特性,如价格波动较大大的期货品种的交易次数越多收益也越高。由于建模中只考虑了交易手续费和最小手数,而没有考虑冲击成本、市场结构改变等因素,实际交易中并非一定有效。本文验证了隐马尔科夫模型在期货的市场状态识别和预测上的有效性,并提出了期货收益率的加权预测模型,探讨了基于隐马尔科夫模型的交易策略在期货市场的可行性,为实际交易作参考。
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