基于分解-重构-集成框架的股指预测及行业轮动策略

doi:10.12012/CJoE2024-0091

KMS > 创业与管理学院

	基于分解-重构-集成框架的股指预测及行业轮动策略
其他题名	Stock Index Prediction and Industry Rotation Strategy Based on a Decomposition-Reconstruction-Integration Framework
	郑力 1,2,3; 李明琛 1,2,3; 魏云捷 1,3; 汪寿阳1,2,3,4
	2024-05-15
发表期刊	计量经济学报
ISSN	2096-9732
卷号	4 期号:03 页码:673-698
发表状态	已发表
DOI	10.12012/CJoE2024-0091
摘要	股指数据受到多重因素的影响,呈现出非线性、非平稳、高复杂度、高波动的特点,因此单一模型很难完整刻画其数据特征.本文提出了一个基于分解-重构-集成框架的股指收益率复合预测模型,利用变分模态分解(VMD)将原始的高复杂度股指时间序列进行分解,以复合多尺度熵(CMSE)作为重构指标,将股指数据分量重构为长期趋势项、中期影响项、短期扰动项,根据其数据特征分别利用ARIMA、BPNN、LSTM模型进行预测,最后将各频率项预测进行集成得到最终预测结果.本文将提出的方法应用于八个重要行业股指预测,并与以Fine to Coarse (FTC)、样本熵(SE)、模糊熵(FE)、多尺度排列熵(MSPE)作为重构方法的模型进行比较.随后,本文提出了两种行业轮动策略——等权投资与动态权重投资,从保守和激进两种角度验证所提出模型在实际交易中的性能.实证结果表明了在股指预测中,以复合多尺度熵作为重构指标优于其余重构指标.相较于基准模型,本文提出的复合模型能获得较低的预测误差及较高的方向精度,并且我们提出的行业轮动策略在风险及收益方面表现优异.
关键词	分解-重构-集成股指预测复合多尺度熵行业轮动
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收录类别	CSCD ; 中国科技核心期刊 ; AMI
语种	中文
原始文献类型	学术期刊
来源库	CNKI
中图分类号	F832.51
文献类型	期刊论文
条目标识符	https://kms.shanghaitech.edu.cn/handle/2MSLDSTB/407304
专题	创业与管理学院创业与管理学院_特聘教授组_汪寿阳组
作者单位	1.中国科学院数学与系统科学研究院; 2.中国科学院大学经济与管理学院; 3.中国科学院预测科学研究中心; 4.上海科技大学创业与管理学院
推荐引用方式 GB/T 7714	郑力,李明琛,魏云捷,等. 基于分解-重构-集成框架的股指预测及行业轮动策略[J]. 计量经济学报,2024,4(03):673-698.
APA	郑力,李明琛,魏云捷,&汪寿阳.(2024).基于分解-重构-集成框架的股指预测及行业轮动策略.计量经济学报,4(03),673-698.
MLA	郑力,et al."基于分解-重构-集成框架的股指预测及行业轮动策略".计量经济学报 4.03(2024):673-698.