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东吴证券研究所内容目录

东吴证券研究所

前言 4

理解弱式有效市场 4

什么是弱式有效市场 4

如何证明市场为非弱式有效 4

数据描述及预处理 5

数据来源 5

数据预处理 5

平稳性检验 6

白噪声检验 7

ARMA-GARCH模型 8

ARMA-GARCH模型介绍 8

ARMA-GARCH模型构建 8

模型训练结果 10

策略回测与结果分析 11

LSTM模型 13

LSTM模型介绍 13

LSTM模型构建 14

模型训练结果 16

策略回测与结果分析 16

6.总结 17

7.附录 17

7.1.参考文献 17

风险提示 17

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东吴证券研究所图表目录

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图1：沪深300价格走势（2005/1-2024/8） 6

图2：沪深300指数的对数收益率 6

图3：对数收益率ACF 8

图4：对数收益率PACF 8

图5：ARMA(5,3)模型残差 9

图6：ARMA-GARCH策略净值（含多空，2012/1-2024/8） 11

图7：抛硬币预测与ARMA-GARCH预测效果展示（2012/1-2024/8） 12

图8：抛硬币预测年化收益率直方分布图 12

图9：LSTM工作原理 13

图10：LSTM模型预测下的沪深300择时效果（2008/6/18-2023/12/29） 17

表1：沪深300指数对数收益率ADF检验结果 7

表2：沪深300指数对数收益率LB检验结果 7

表3：ARMA模型残差LB检验结果 9

表4：ARMA模型残差ARCH检验结果 9

表5：ARMA-GARCH模型残差LB检验结果 10

表6：ARMA-GARCH模型残差ARCH检验结果 10

表7：二元评价指标 10

表8：相关指标 12

表9：LSTM模型步长20训练集、验证集及测试集划分 15

表10：各步长不同轮次准确率 16

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东吴证券研究所前言

东吴证券研究所

自1970年尤金·法玛提出市场弱式有效假说（EfficientMarketsHypothesis，简称EMH）以来，关于市场是否真正达到了弱式有效的争论在业界与学界从未停歇。市场是否达到弱式有效，直接决定了技术分析的可行性。在技术分析的品格》报告中，我们使用了BDS检验和方差比检验对市场弱式有效性进行检验，得出的结论是市场尚未达到弱式有效。为了进一步探讨这一问题，本报告将采用更加实证化的方法进行验证。

本报告的第一部分将构建ARMA-GARCH模型，旨在捕捉市场中的线性关系。顾名思义，ARMA-GARCH模型由ARMA和GARCH两部分组成，能够有效处理时间序列中的线性依赖结构与波动性特征，尤其适用于金融市场中常见的波动聚集现象。

本报告的第二部分将构建LSTM模型，用于捕捉市场中的非线性关系。LSTM模型是一种特殊的递归神经网络（RNN），专为处理和预测时间序列数据中的长期依赖性。LSTM通过其独特的遗忘门、输入门和输出门机制，可在金融市场中大展拳脚。在股市中，K线指标，交易量等会存在长期的趋势（如历史高点、政策等），LSTM模型能够对重要市场信息进行记忆，同时遗忘门能够让模型选择性记忆信息，在面对大量噪声以及短期波动时也能应对自如。

本报告采用时间序列分析和机器学习中的两种常用模型对沪深300指数进行预测。如果市场已经达到了弱式有效状态，那么过去的信息将无法用于预测未来价格，两个模型的预测能力应当失效。相反，如果其中一个模型具备预测能力，则可以认为市场尚未达到弱式有效。

理解弱式有效市场

什么是弱式有效市场

弱式有效市场假说认为，市场价格已经充分反映出过去所有历史的证券价格信息，包括股票的成交价、成交量等，隐藏在历史信息中关于股票未来表现的信息会迅速被大众通过买卖交易反映在股价变动中。因此，投资者无法通过各种方法分析过去的股票价格来获取超额回报。随着弱式效率的提高，基于过去价格和成交量的技术分析将会变得越来越不准确。

如何证明市场为非弱式有效

当现在的价格充分反映价格历史序列数据中所包含的一切信息，即由过去股价构成的信息集，投资者不可能通过股价的历史变动来预测未来股价的变动，此时的市场为弱

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东吴证券研究所式有效。

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其中，?????1={?????1,?????2…}为t-1期的信息集。

当市场为弱式有效市场时，线性预