典型文献
基于机器学习的多技术指标量化择时研究
文献摘要：
文章参考当前流行的量化择时模型,基于多种机器学习方法,对技术分析中常用的多技术指标建模,用于研究证券价格波动与多种技术指标之间的关系,以此作为量化择时信号用于量化交易.研究结果表明:机器学习择时模型的预测精度和回溯精度差异不大;在模拟交易中,相较于买入并长期持有的情况,文章两种量化择时模型在实盘交易中均取得较高收益率;特别是在证券价格波动较大时能取得更好的交易收益.
文献关键词：
机器学习;技术指标;择时模型;量化投资
中图分类号：
作者姓名：
高建宇
作者机构：
大连理工大学经济管理学院企业管理研究所
文献出处：
引用格式：
[1]高建宇-.基于机器学习的多技术指标量化择时研究)[J].中国集体经济,2022(34):153-155,165
A类：
择时模型,择时信号
B类：
基于机器学习,多技术,技术指标,指标量化,机器学习方法,证券,价格波动,多种技术,量化交易,回溯,买入,收益率,能取,量化投资
AB值：
0.268534
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