技术交易系统:数学基础、实证分析与人工智能

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技术分析自19世纪诞生以来,已成为投资者投资决策使用最多的工具之一.技术分析方法种类繁多,使用较多的是形态分析法和指标分析法.对于指标分析法,该文以上综合指数(1990年12月至2002年2月8日)和深圳成份股指数(1991年4月3日至2002年2月8日)为研究对象,检验了布劳克、拉科尼肖克和莱巴龙(1992)的简单技术分析交易规则:移动平均线和阻力线-支撑线.结果发现,在中国证券市场上,参数较小的VMA有一定的预测能力;FMA不能获得超额利润;阻力线-支撑线(TRB)能获得超额利润.该文对其中原因进行了探讨,对技术分析而言有一定的参考价值.此外,该文还利用BOOTSTRAP对随机游动模型、GARCH-M模型、EGARCH模型进行了检验,结果发现,上述模型并没有很好地刻画中国的沪深股票市场.不可否认,传统的技术分析本身有一定的缺陷,随着人工智能的逐渐成熟,其在许多领域都得到了广泛的应用,该文介绍了人工智能在技术分析中的应用情况.
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本文采用2000年12月至2015年7月的WTI原油期货价格的月数据作为研究对象。定性分析部分,首先回顾了国际通行的商品期货定价理论和原油价格预测方面的研究现状,接着从基本面和经济金融等角度总结了影响原油中长期和短期价格波动的主要因素,为后面的实证分析确定模型输入变量提供逻辑基础。实证分析中,首先对ARIMA、传统多元线性回归、人工神经网络等广泛应用的单一模型的原理、优点和局限性做了分析,然后将多