基于小波包降噪后量价关系的择时策略研究

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1、分类号：F832学校代码：10697密级：公开学号：201520118硕士学位论文MASTER’SDISSERTATION基于小波包降噪后量价关系的择时策略研究学科名称：金融学作者:许冉指导老师：王峰虎西北大学学位评定委员会二○一八年QuantitiveTimingStrategyBasedonRelationshipofPriceandVolumeafterWaveletPacketNoiseReductionAthesissubmittedtoNorthwestUniversityinpartialfulfillmentoftherequirementsforthedegreeofM

2、asterinEconomicsBy:XuRanSupervisor:WangFenghuJuly2018摘要摘要技术分析理论中，价格和成交量作为描述金融资产收益和风险特征的最基本变量，具有易于获得、监测的优点。如果假设“市场行为涵盖一切”，则可根据对股票市场价格和成交量关系的分析来构建择时策略。然而，价格与成交量作为时间序列，受偶然性因素的影响，往往存在信噪比高、不平稳、非线性的特征，对进一步分析带来了严重的影响。因此，在深入分析量价关系及构建择时策略之前，首要任务是数据的降噪。然而，这些特征使传统的降噪方法表现不如人意，小波变换具有多分辨率的特征，非常适合非平稳信号的处理，所以研究者

3、们开始将小波引入经济与金融领域，对经济金融现象进行量化和分析。为了找到较好的降噪方法和投资策略，本文按照提出问题―分析问题―解决问题的逻辑思路进行了撰写。首先，本文以中国A股股票市场上月度价格与月度成交量作为研究对象，对二者进行了协整分析，发现了成交量对价格变动有着显著的解释作用。其次，对比传统方法在金融时间序列应用上的局限性，本文采用小波包非线性阈值降噪的方法。经过小波包分解、计算最佳树、阈值设定及系数处理和小波包重构等几个步骤降低了噪声影响，保留了信号的原有特征。最后，在前面研究的基础上构建了基于量价关系的择时策略，并进行了模拟交易，比较了降噪前后策略的绩效，证明了本文策略的优越性。

4、本文研究发现，对数据进行小波包降噪处理之后，月度价格和成交量在存在长期均衡关系；并且成交量是价格变动的格兰杰原因，但价格变动不是成交量变动的格兰杰原因；当成交量的同比上升且大于零时价格上升的几率非常大，达到64.23%；小波降噪后的量价策略相比降噪前在夏普比率、最大回撤、年化收益方面都有更好的表现。以此也就证明了基于量价关系的量化投资策略的有效性及小波理论在金融数据降噪方面的可用性。关键词：量价关系，小波包降噪，量化择时策略I西北大学硕士论文IIABSTRACTABSTRACTThevariablesofpriceandvolume,intheoryoftechnicalanalysis

5、,arethemostbasicelementsindescribingthecharacteristicsofincomeandriskoffinancialassets,andmeanwhiletheyhavetheadvantagesofeasyaccessandmonitoring.Weassumethat"marketbehaviorcoverseverything",thenwecanbuildatimingstrategybasedontheanalysisoftherelationshipbetweenpriceandthetradingvolumeofthestockm

6、arket.However,priceandvolumeareinfluencedbycontingencyfactorsastimeseriesdata.UsuallytheyhavethefeaturesoflowSNR,unstabilityandnonlinearity,whichhaveanegativeinfluenceonfurtheranalysis.Therefore,thefirsttaskistominimizethenegativeimpactdatabeforeanalyzingtherelationshipandconstructingthetimingstr

7、ategy.Buttraditionalmethods’performancesofnoisereductionarenotsatisfactory.Bycontrast,wavelettransformhasatraitofmuti-resolution,whichmakesitverysuitablefornon-stationarysignalprocessing.Asaresult,waveletisintroducedto