La decimosexta parte de la serie de tiempo, que comparte una estrategia de tiempo utilizando el modelo LSTM para combinar la reversión a corto plazo y el impulso a largo plazo. Las estrategias de tiempo tradicionales son difíciles de responder rápidamente cuando el impulso se derrumba. La estrategia de este documento puede mejorar de manera efectiva este punto, utilizando el impulso para captar tendencias a largo plazo y reversiones para capturar cambios a corto plazo. El autor ha adjuntado el código junto con el artículo. Para obtener el texto original, responda " Chose Time 16 " en el fondo de la cuenta oficial "Quantitative Frontier Express" .
Descripción general de la estrategia : el impulso a largo plazo aquí está representado por rendimientos de 12 meses, y las reversiones a corto plazo se expresan como rendimientos de 1 mes. La idea de la construcción de la estrategia es relativamente simple. El autor utiliza un modelo de detección de puntos de cambio CPD (ChangePoint Dection). Normalmente, se utiliza un impulso a largo plazo para seguir la tendencia. Cuando se detecta un punto de cambio, se cambia a uno corto. señal de inversión de término y realiza una regresión media. CPD es un modelo puramente estadístico. El papel de LSTM aquí es que la salida de CPD es una puntuación de 0 a 1. El autor usa esta puntuación y algunas otras señales de precio y volumen como entrada de LSTM, y usa la salida del modelo LSTM como señal de estrategia.
Parte de CPD : se omite el algoritmo de CPD y se adjunta la descripción de ChatPDF; consulte el informe para obtener más detalles.
La siguiente figura es un ejemplo de CPD para el S&P 500
El modelo CPD finalmente genera dos valores, la posición del punto de cambio y la puntuación del punto de cambio. El autor descubrió que el rendimiento y la estabilidad del modelo mejoraron después de agregar estos dos valores.
declaración de política
El impulso de la serie de tiempo tradicional se puede expresar de la siguiente manera
Superponga reversiones a corto plazo además del impulso tradicional de series de tiempo
El establecimiento de la política es principalmente para determinar el valor de w.
parte LSTM
entrada del modelo
Función de pérdida: relación de Sharpe
desempeño de la estrategia
Las estrategias en el cuadro rojo se encuentran en diferentes períodos de ventana. En comparación con las estrategias TSMOM y Long Only, el rendimiento de los ingresos, la relación de Sharpe y el retroceso se han mejorado significativamente.
El autor ha probado en múltiples variedades, todas las cuales son efectivas.
Y se puede ver que la versión LSTM+CPD es mejor que la versión LSTM pura
Lo anterior es el contenido principal del texto completo. El código es un poco largo, por lo que no lo adjuntaré. Si está interesado, descárguelo y entiéndalo usted mismo.
Finalmente, adjunte la descripción de ChatPDF
Texto completo de lo anterior.
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