【摘 要】
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在欧美等发达金融市场国家,量化交易成为市场交易的主体。量化交易的发展离不开信息技术的支持,通过信息技术,将传统的金融等技术用于交易策略的构建,并通过分析市场的不同状态,寻找市场失效的时刻来获得一定的利润。在机器学习等技术用于量化投资前,部分策略主要依靠时间序列等计量模型进行构建。但是,由于金融市场的不平稳特征,大部分时间序列并不适用,且投资的效果较差。机器学习的发展为量化交易策略的构建提供了新的视
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在欧美等发达金融市场国家,量化交易成为市场交易的主体。量化交易的发展离不开信息技术的支持,通过信息技术,将传统的金融等技术用于交易策略的构建,并通过分析市场的不同状态,寻找市场失效的时刻来获得一定的利润。在机器学习等技术用于量化投资前,部分策略主要依靠时间序列等计量模型进行构建。但是,由于金融市场的不平稳特征,大部分时间序列并不适用,且投资的效果较差。机器学习的发展为量化交易策略的构建提供了新的视角,并且由于其更适应于不平稳的环境,因此基于机器学习构建的策略具有良好的效果,越来越受到投资界以及学术界的重视。本文采用机器学习中的Stacking模型,通过对不同商品期货品种价格在未来的涨跌情况进行预测,并根据对涨跌预测的结果来构建交易策略。Stacking模型常用于组合不同基础模型,本文在理论分析的基础上,提出三层Stacking模型,进一步在两层Stacking模型基础上,新增基础学习器层用于提高预测效果,同时基于遗传算法进一步优化各模型层的参数,以最优化预测效果。在对商品期货价格涨跌进行预测的基础上,构建日内以及波段交易策略,通过对相关性较低的不同系列商品期货每日价格数据进行回测,验证本文构建的模型在预测的效果以及交易效果上兼具有较好的性能。本文研究表明:（1）在采用类似支持向量机等独立模型用于涨跌预测以及交易时,预测的效果以及交易的效果均较为有限。（2）采用Stacking模型集成支持向量机等模型后,预测效果及交易效果得到提升。（3）采用三层构造的Stacking模型能够进一步提高模型的预测性能以及交易的效果。本文的研究进一步丰富关于机器学习应用于量化交易策略的研究,为各类投资人员参与市场交易提供借鉴。
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