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技术择时模型最新信号(2024年5月24日)

招商定量任瞳团队  · 公众号  ·  · 2024-05-25 13:31

正文

技术择时模型最新信号

DTW择时模型是基于相似性原理和DTW算法的量价择时模型,样本外表现出色。模型最新信号及历史表现上线万得PMS平台——“DTW择时模型_000300”,欢迎关注

  • 截至周五, DTW择时模型信号在大部分宽基指数转为看空,在全市场指数上为看多

  • 2022年11月以来为择时模型样本外表现, 绝对收益13.99%,相对沪深300超额18.39%,最大回撤20.07%

  • DTW择时模型是基于相似性思路和DTW(动态时间弯曲)算法的量价择时模型,具体模型细节可参考报告《引入宏观维度的改进DTW算法在择时模型中的应用——技术择时系列研究》


* 风险提示:历史数据不代表未来,模型存在失效风险。

我们于去年初发布报告《引入宏观维度的改进DTW算法在择时模型中的应用——技术择时系列研究》,构建了基于相似性思路和 Ita-DTW 算法的技术择时模型。自2023年以来,模型样本外的择时表现较为出色,下面给出最新的择时信号及模型表现回顾。

I

DTW择时模型最新信号


截至周五,DTW择时模型在常见宽基指数上的信号如下:

II

DTW择时模型样本外表现回顾

2022年11月以来为择时模型样本外表现, 绝对收益13.99%,相对沪深300超额18.39%,最大回撤20.07% 模型主要是在2023年三季度遭遇一定回撤,源于当时宏观和资本市场突发政策较多(降印花税、降准降息等),而技术面模型无法把握宏观政策的突然变化。在一般市场环境下,择时模型超额较为稳定

III

DTW择时模型介绍

下面简单回顾一下DTW择时模型的原理思路: 基于相似性思路 考察当下指数行情与历史行情的相似度,筛选出相似度较高的若干历史行情片段作为参照,计算筛选出的历史行情片段的未来5日或1日的加权平均涨跌幅和加权标准差(权重取距离的倒数),依据未来涨跌幅的平均值和标准差得到交易信号。

另外,模型采用了DTW距离算法而非一般的欧氏距离作为相似性度量的标准,因为以欧氏距离为代表的锁步度量方法容易产生时间序列间的错配,而DTW距离为代表的弹性度量方法能够较好地解决该问题。DTW距离更适用于时间序列方面的问题,因此以DTW算法构建的择时模型效果也优于其他方法。

重要申明

分析师承诺







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