量化交易 7.7分
读书笔记 状态转换拐点预测
超级露

1. 最常见的金融或经济状态研究,包括通货膨胀与经济衰退状态,高波动率与低波动率状态以及均值回归与趋势状态。

2. 学术界一般沿用以下思路对股票价格的状态转换进行建模:

(1) 假设价格在两个(或多个)状态的概率分布不同。最简单的情况,两个状态的价格都服从对数正态分布,但均值和(或)标准差不同。

(2) 假设状态之间存在某种转移概率。

(3) 使用诸如最大似然估计这样的标准统计方法,通过拟合历史数据,来确定状态概率分布和转移概率的参数。

(4) 根据上述拟合模型,找出下一个时间步长的期望状态,更重要的是,找出股票的期望价格。

这种方法通常被称为“马尔科夫状态转换模型”或“隐马尔科夫模型”,这一模型通常基于贝叶斯概率框架。

虽然理论框架完美,马尔科夫状态转换模型在实际交易中的用途却不大。这是因为模型假设状态之间的转移概率都是固定的。

3. 拐点模型使用了数据挖掘方法:输入所有可能预测拐点或状态转换的变量。变量包括当前的波动率、最近一期收益,以及消费者信心指数、石油价格变化、债券价格变化等宏观经济数据的变化等。

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