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基于VMD-SGRU模型的股指期货交易策略设计

贺百益  
【摘要】:股指期货是以股票指数为标的金融期货产品,是我国金融市场的重要组成部分,在发挥价格发现、对冲股票风险等作用的同时,极大丰富了金融投资者的投资渠道,影响了投资者的投资策略。股指期货独有的做空机制在金融市场中起到了重要的作用。目前在股指期货价格预测方面经常使用的方法包括传统的时间序列预测方法,如:ARIMA、GARCH等;神经网络算法,如:LSTM、GRU、XGBoost等方法;或是时间序列预测方法与神经网络相结合,如:ARIMA-LSTM、ARIMA-GRU、GARCH-LSTM等等。近几年,随着学者们对神经网络算法研究的逐渐深入,越来越多的学者着手于对现有模型算法进行改进已实现模型计算性能的优化,其中较为典型的模型包括SRU、MGU等。这些新模型一般在MNIST数据集中进行验证,并且有着不错的表现。此外,包括经验模态分解法(EMD)、变分模态分解法(VMD)等信号处理方法在信号领域取得成功后开始逐渐应用于金融市场当中。目前,这类分解方法被广泛应用于处理股票价格序列数据,并且使用分解后的数据能够大幅度提高模型预测准确度,但在股指期货中的应用研究还很少。由此,本文提出了基于VMD-SGRU模型的股指期货交易策略构建方案。其中,SGRU模型为本文自主设计的模型,其模型算法及结构参照了GRU、SRU以及MGU的部分算法,通过测试与验证发现SGRU模型相较于GRU模型其预测准确度有一定程度的提升,但是提升较为有限。单纯的优化模型内部算法而不是突破原模型结构无法在预测准确性方面产生质的变化。但是,通过引入变分模态分解法对数据处理可以大幅的提高模型预测的准确性。值得注意的是,本文构建的VMD-SGRU模型在预测沪深300股指期货收盘价时表现较好,相较于GRU模型其运算速度提升了26.52%,并且预测准确度也远高于GRU模型。在构建股指期货交易策略方面,本文将传统技术指标与模型预测结果相结合提出了量价共振择时系统,将市场状态划分为多头市场、空头市场和震荡市场,并在不同的市场状态下设计相应的交易策略。在策略回测中,多头市场的年化收益率达到了281.33%,最大回撤为19.07%,空头市场的年化收益率达到了23.52%,最大回撤为11.34%,策略整体回测年化收益率为98.19%,最大回撤为7.04%。回测结果显示,该策略在不同市场状态下均取得了较为理想的收益,且收益大小与风险大小有所不同。


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