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相似性匹配量化模型研究之二:基于历史状态空间相似性匹配的行业

发布时间:2019-06-12 09:13 来源:未知 编辑:admin

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  相似性匹配量化模型研究之二:基于历史状态空间相似性匹配的行业配置SMIA模型

  随机过程可以划分为有记忆性特征和无记忆性特征两种。行业轮动具有记忆性,即当期行业的相对表现会影响下一期行业的相对表现,这是由行业之间错综复杂的经济关系所决定的。我们通过寻找历史状态空间中与当期行业收益率排名相似的一些时间点,观察这些时间点之后一期行业轮动的变化特征,从中选取统计上表现较好的行业,作为当前时间点下一期的推荐超配行业,从而实现相似性匹配行业配置(SimilarityMatchingIndustryAllocation,缩写为SMIA)量化模型的构建。

  行业市场排名存在一定的记忆性每一期行业收益率的排名在一定程度上依赖于上一期的排名,这也正是行业轮动的外在表现。理论上来说,我们可以从历史上找到一些和当期行业排名相同的样本,观察他们下一期行业轮动所产生的变化,然后从统计上找到下一期表现持续较好的一些行业进行超配,并回避一些表现持续较差的行业。

  但是在实际操作中遇到的问题是,由于A股市场成立时间相对较短,对于很多的行业划分来看,不可能在历史上找到足够多的和当期行业收益率具有一致排名的样本。因此,我们只能在有限的历史状态空间中寻找和当前行业排名状态最为相似的几个状态。我们通过序列之间的距离来寻找最相似的历史相对排名,即通过求解当前序列与历史状态空间中序列两两之间的距离,并且经过简单的排序,就可以找到历史数据库中最为匹配的相似序列。只寻找一期最相似的行业市场排序容易造成预测结果波动较大、预测风险较高,因此,我们需要在历史上寻找几期最为相似的排名状态,观察他们之后一期的行业轮动与变化。通过一定的分析,我们采用观察历史相似时点之后一期排名非常靠前的行业,并对他们取并集的方法进行计算。

  按照上述SMIA模型构建思路,我们首先选取申万一级行业指数中除“综合”以外的22个行业作为预配置标的,每月进行一次行业配置预测与推荐。历史状态空间样本从2000年的开始取起,样本数据库窗口的截止时间为预测期的前一期。从实际投资应用的角度,我们采用沪深300指数作为比较基准,从2006年开始对SMIA量化行业配置模型进行回测。从回测结果来看,SMIA量化资产配置模型可以在统计上有效筛选出相对表现较好的一些行业。在2005年12月30日至2012年7月31日的80次预测中,有54次预测正确(我们将推荐行业组合平均收益率超过沪深300指数基准收益率定义为正确),26次失败,预测正确率达到67.5%;并且在绝对值上,盈利平均超额收益率略高于亏损平均超额收益率。从统计上来看,牛市中的预测效果要好于熊市中的预测效果。不过2012年以来的7次预测中,仍然有5次正确。(广发证券)

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