基于模糊信息粒化与支持向量机的上证50ETF量化择时研究

• 作者: 伍呈呈 夏平 胡蓉 雷帮军
• 来源期刊: 三峡大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 上证50ETF 期权 量化择时 模糊信息粒化 支持向量机(SVM)
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 机电工程
• 页码范围: 88-90,112
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.9:F830.91
• 字数: 2108字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13393/j.cnki.issn.1672-948X.2018.03.019

摘要

上证50ETF股指期权标的物为上证50ETF,对50ETF进行量化分析有助于指导50ETF以及50ETF期权等的投资,进而获得良好的收益,为此提出了基于模糊信息粒化与支持向量机(sup-port vector machine,SVM)的上证50ETF量化择时策略.根据上证50ETF的历史日数据,对某一时间段的开盘价、收盘价、最高价等作为SVM的输入信息,将未来5天收盘价进行模糊信息粒化,以粒化结果的涨跌作为 SVM的训练集标签,对系统进行标记训练;最后,应用已训练的系统对50ETF未来涨跌情形进行预测.实验结果表明,融合了 SVM与模糊信息粒化的预测算法较 SVM算法和融合了SVM的部分粒子化算法,局部行情下正确率提高了15 %以上,全局行情下正确率提高了16%以上,提升了择时性能.本文的量化择时策略对50ETF和50ETF期权投资具有实际的指导性,具有一定的应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	夏平	三峡大学水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室	63	238	9.0	12.0
5	伍呈呈	三峡大学水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室	3	8	2.0	2.0
9	雷帮军	三峡大学水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室	39	152	5.0	10.0
13	胡蓉	三峡大学水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室	5	9	2.0	2.0