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隐马尔可夫模型在有侧边信息的日内动量交易中的应用

作者

上市的：
  • 休·克里斯滕森
  • 西蒙·戈德斯基
  • 理查德·特纳

摘要

提出了一个用于日内动量交易的隐马尔可夫模型，该模型指定了一个潜在动量状态，该状态负责产生观测到的证券的噪声收益。现有动量交易模型存在数字滤波器频率响应延迟导致的时间滞后问题。当市场改变趋势方向时，时间标记会导致错误信号的动量信号。这种状态空间公式的一个关键特征是，不会出现这种滞后现象，从而可以在市场变化点准确地改变信号标志。模型中的潜在状态数是使用三种技术估计的，即交叉验证、惩罚似然准则和基于模拟的边际似然模型选择。所有这三种技术都表明存在2个或3个隐藏状态。然后使用Baum-Welch和Markov Chain Monte Carlo找到模型参数，同时假设排放矩阵为单（离散化）单变量高斯分布。动量交易者通常希望将其交易信号置于附加信息的条件下。为了反映这一点，学习也是在有副作用信息的情况下进行的。考虑了两组副信息，即已实现波动率比率和日内季节性。研究表明，样条曲线可用于从该信息中捕获统计上显著的关系，从而预测收益。使用输入输出隐马尔可夫模型将这些单变量预测信号合并到转移矩阵中，为处理信号组合问题提供了一种可能的解决方案。然后，使用正向算法进行贝叶斯推断，以预测证券$t+1$收益。对当前框架的简单修改允许使用异步预测的完全非参数模型。

建议引用

  • Hugh Christensen和Simon Godsill以及Richard E Turner，2020年。"隐马尔可夫模型在有侧边信息的日内动量交易中的应用,"文件2006.08307，arXiv.org。
    • 手柄：RePEc:arx：论文：2006.08307
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