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基于多人工智能方法的交易策略研究
  • ISSN号：1001-7011
  • 期刊名称：黑龙江大学自然科学学报
  • 时间：2013
  • 页码：549-552
  • 分类：F830.91[经济管理—金融学]
  • 作者机构：[1]哈尔滨工业大学经济与管理学院,哈尔滨150001
  • 相关基金：国家自然科学基金资助项目（71173060）;国家自然科学基金重点资助项目（71031003）
  • 相关项目：多市场间金融危机传染的非线性动力学研究
作者： 吴亚军|惠晓峰|
关键词： 支持向量机, NSGA—Ⅱ, 交易策略, support vector machine, NSGA-II, trading strategies
中文摘要：

利用RAVI等5种趋向技术指标将股票价格时间序列映射到高维特征空间，建构了支持向量机分类器，在不同趋势中选择相适应的不同的交易策略。为获得风险与收益的帕累托最优解，运用NSGA—Ⅱ算法对MA策略和KD策略进行了参数优化。经过测试，所建立的交易策略在上证指数2000至2009年中取得明显的收益，远远高于简单持有策略。

英文摘要：

The time series of stock price are reflected into high dimensional character space, using RAVI and four other technical indicators of tendency,SVM classifier is constructed to assort trends. Furthermore, trade decisions can be chosen responding to different kinds of trends respectively. In order to obtain the Pareto optimal solution be- tween risk and earnings, NSGA - Ⅱ is utilized to optimize parameters of both the MA and the KD strategy. 2000 2009 SSE composite index data is used in empirical study, and the profit gained from the trading strategy constructed above is much higher than the counterpart which owns a simple buy and hold investment scenario.

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期刊信息
  • 《黑龙江大学自然科学学报》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:黑龙江省教育厅
  • 主办单位:黑龙江大学
  • 主编：霍丽华
  • 地址：哈尔滨市学府路74号
  • 邮编：150080
  • 邮箱：hdxb@vip.sohu.com
  • 电话：0451-86608818
  • 国际标准刊号：ISSN：1001-7011
  • 国内统一刊号：ISSN：23-1181/N
  • 邮发代号:14-114
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘（网络版）,美国数学评论（网络版）,德国数学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）
  • 被引量:4204