【摘 要】
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在传统的技术分析方法中,学者们对量、价因素有着大量的定性研究:例如,具有长上(下)影线的蜡烛图往往预示着趋势的反转.价格下跌,而成交量、持仓量增加,预示着价格仍将下行.
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在传统的技术分析方法中,学者们对量、价因素有着大量的定性研究:例如,具有长上(下)影线的蜡烛图往往预示着趋势的反转.价格下跌,而成交量、持仓量增加,预示着价格仍将下行.然而多长的上(下)影线才会预示着趋势反转? 成交量、持仓量的变化需要达到什么样幅度才会对价格趋势产生影响?如果基于价格形态上看涨,但从量的因素分析上看跌,投资者们该如何综合分析?诸如此类问题,仅仅依靠定性分析是无法解答的.投资者们不得不加入更多的主观判断.随着科技的日益发达,投资者们获得交易数据的途径更加便捷,通过对这些数据进行挖掘,找出潜在的量化信息,弥补了传统技术分析方法上的不足.因此,近年来,通过大数据学习制定交易策略的方法越来越受到青睐.本文采用无监督学习的方法对伦敦金属交易所的锌三月期货合约(以下简称“伦锌”)进行分析,挖掘背后蕴藏的定量关系并将具有相似量价关系的交易日归为一类,通过对交易日进行分类,找出最优的交易策略.
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