文章参考当前流行的量化择时模型，基于多种机器学习方法，对技术分析中常用的多技术指标建模，用于研究证券价格波动与多种技术指标之间的关系，以此作为量化择时信号用于量化交易。研究结果表明：机器学习择时模型的预测精度和回溯精度差异不大；在模拟交易中，相较于买入并长期持有的情况，文章两种量化择时模型在实盘交易中均取得较高收益率；特别是在证券价格波动较大时能取得更好的交易收益。
科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
