基于极值过滤思想的择时交易策略——比赛论文

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1、第九届广东大中专学生科技学术节----首届广东大学生金融建模大赛基于极值过滤思想的择时交易策略摘要首先，结合核回归、指数滑动平均模型，对价格序列进行去噪、光滑化。然后，通过对极值建立过滤规则，筛选出一系列具有“代表性”的极值，极值序列有两方面的信息具有重要意义：第一，能够很好地反映价格序列过去的走势；第二，最后一个极值有可能成为趋势扭转的信号。因此，适当添加限制条件，使得尽可能在趋势扭转时进行开仓。本文基于第二点，通过构造标准差区间确定买卖信号，在三年多的股指期货的分钟数据回测中，收益达到133万，收益风险比接近2.3。最后，本文最大的成功之处在于提出了一种创新的方法描述过去的价格走势，能够将

2、过去的价格走势极大程度地提取到一个低维的向量中，因此能够有效地为机器学习模型提供“前处理”工作,模型发展潜力较大。12第九届广东大中专学生科技学术节----首届广东大学生金融建模大赛基于极值过滤思想的择时交易策略一建模目的与问题分析本文希望从历史价格走势中提取有用信息，预测价格未来走势，建立能够获得超额收益的择时交易策略，即“趋势模型”。首先面临的第一个问题：如何描述历史的价格走势信息。如果直接采用过去的价格信息，不仅面临噪声数据的干扰，而且维度过高，每个变量的信息量过少。因此第一步需要对价格序列进行去噪和光滑化；第二步需要提取数据，用一些特征信息反映过去一段时间价格走势的反映。即用低维的数据

3、反映高维数据的大部分信息。针对问题一，有如下的想法：如果在价格序列中选定一系列具有“代表性”的极值，按照它们的时间间隔与先后顺序排列，连接起来，就可以反映价格序列大致的走势，因此可认为这一系列具有“代表性”极值序列蕴含了价格走势的大量信息。面临的第二个问题：如何利用提取后的信息假设我们已经筛选得到一系列具有“代表性”的极值，那么如何利用这些信息呢？如果这些极值的相对大小、出现间隔具有一定的模式，可以采用机器学习模型进行挖掘；另一方面，极值是趋势扭转的必要条件，当前产生的极值具有代表性意义，因此也可以只利用当前的少数极值，建立交易模型。二模型思路首先，通过核回归、指数滑动平均等模型，对价格序列进

4、行去噪、光滑化。再者，价格序列总是在“波动中上升”、“波动中下降”，因此，在一个大趋势中可能有多个极值，因此，即使这些极值并不是由噪声交易产生，但仍不是本轮趋势的终点，是“不具有代表性”的，因此，需要对这些极值进行过滤。最后，利用过滤后的极值的信息，建立择时交易策略。三模型建立3.1价格序列的去噪与光滑由于交易噪声、市场扰动等原因，会产生噪声，导致价格序列频繁产生极值，不利于对极值的分析，因此对股价序列进行去噪是重要且必要的。我们采用核回归与指数平滑结合的方法去噪。12第九届广东大中专学生科技学术节----首届广东大学生金融建模大赛核回归由于使用到数据中心点两侧的信息，因此其效果往往较好，但在

5、做回测的过程中，近期数据不能使用右侧的数据进行核回归，否则就会使用未来信息。因此，对核回归进行了改良：当核回归中心点的右侧尚未使用到未来信息时，使用核回归对股价进行去噪，随着核回归的中心点的移动，当中心点右侧已经超过当前时刻，以最后一次核回归的预测结果作为基准，使用指数平滑。3.1.1核回归(KernelRegression)①核函数使用高斯核：为回归中心点为以中心时间窗口内的数据点为时间窗口为核宽度②核回归结果:3.1.2指数平滑为t时刻指数平滑的结果为指数平滑的时间参数3.2极值过滤极值过滤的目的是在不使用未来信息的前提下，选取一系列具有“代表性”12第九届广东大中专学生科技学术节----

6、首届广东大学生金融建模大赛的极值，通过这些极值点，反映价格的走势。但是，即使是光滑化后的序列，除了仍存在一些噪声产生的极值，而且还存在“震荡期”，在“震荡期”会产生许多极值点，但价格的总体趋势并不向下或向下，因此，并不是“所有光滑化序列中的极值点都具有代表性”。因此，需要对产生的极值进行过滤。3.2.1极值的过滤规则：过滤的规则则有两条：（1）如果当前的极值点与前两个极值点反映的趋势不一致，则它们相差的价格应大于一定的“阈值”才能真正说明当前价格趋势已扭转。（2）如果当前的极值点与前两个极值点反映的趋势一致，则保留而且并且替换掉上一个极值点。原因是认为当前趋势仍在延续，而上一个极值点不是本次趋

7、势的终点，从而被替换掉。3.2.2极值过滤的阈值关于极值的阈值，有如下的想法：“当近期价格总体波动较大，则最近一次极值点需要偏离上次极值点较大才能说明价格趋势已扭转，而当近期价格总体波动较小，则最近一次极值点需要偏离上次极值点相对较少即可说明价格趋势已扭转。”采取以下做法：选定标准差的时间窗口，，计算这段时间的标准差过滤阈值为标准差的一定倍数，即可通过“过滤”。3.2.3极值过滤规则的完整表达将上