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2017-06-05 发布于湖北
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GA优化的SVM在量化择时中的应用.pdf

第 17卷第 1期南京师范大学学报(工程技术版) Vol．17 No．1 2017年3月 JOURNAL OF NANJING NORMAL UNIVERSITY(ENGINEERING ANDTECHNOLOGY EDITION) Mar,2017 ■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■ - doi:10.3969/ j.issn.1672 1292.2017.01.011 GA优化的SVM在量化择时中的应用 1 2 1 黄宏运 ,吴礼斌 ,李诗争 (1.安徽财经大学金融学院,安徽蚌埠 233000) (2.安徽财经大学统计与应用数学学院,安徽蚌埠 233000) [摘要]　针对量化投资过程中因交易信号判断不准确而导致的择时难问题,利用具有优良非线性可分能力的支持向量机建立基于历史价量信息(开盘价、收盘价、最高价、最低价、成交量和短长期移动平均指数)的量化择时模 - - 型.在策略模型的具体应用中,为了确定LIBSVM ToolBox 中的“ c”和“ g”参数,本文首先通过遗传算法对其寻优,然后利用MATLAB软件实现了对个股(浦发银行)自2012年1月4 日至2016年6月22 日的策略回测,最后以沪深300指数为基准从年化收益率、相关绩效指标和最大回撤等角度对回测结果进行了分析,得出GA-SVM可被有效运用到量化择时中去的结论. [关键词]　遗传算法,支持向量机,量化投资,择时,LIBSVM工具箱 - - - [中图分类号]TP183;F830.91　 [文献标志码]A　 [文章编号]1672 1292(2017)01 0072 08 Application of SVM Optimized by Genetic Algorithm in Quantization Timing Selection 1 2 1 Huang Hongyun ,Wu Libin ,Li Shizheng (1.School of Finance,Anhui University of Finance and Economics,Bengbu 233000,China) (2.Institute of Statistics and Applied Mathematics,Anhui University of Finance and Economics,Bengbu 233000,China) Abstract:For quantitative investment caused by inaccurate trading signal judgment during the process of the timing of difficul