[發明專利]一種基于時間序列的量化投資方法在審
| 申請號： | 201611135830.0 | 申請日： | 2016-12-12 |
| 公開（公告）號： | CN106600410A | 公開（公告）日： | 2017-04-26 |
| 發明（設計）人： | 馬文興 | 申請（專利權）人： | 天津偉瑞華科技有限公司 |
| 主分類號： | G06Q40/06 | 分類號： | G06Q40/06;G06F17/30 |
| 代理公司： | 天津市三利專利商標代理有限公司12107 | 代理人： | 張義 |
| 地址： | 300384 天津市濱海新區濱海高新區華苑產*** | 國省代碼： | 天津;12 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 時間 序列 量化 投資 方法 | ||
【權利要求書】：
1.一種基于時間序列的量化投資方法，其特征在于，所述方法為下述方法之一：
(1)時間序列預測：是一種考慮變量隨時間發展變化規律，并用該變量以往的統計資料建立數學模型，進行類推或延伸，借以預測下一段時間的趨勢的方法；
(2)相似搜索：是通過測量時間序列數據之間的相似度，從歷史庫中尋找相似的時間序列數據，從而對系統的走勢做出預測
(3)周期分析：指對周期模式的挖掘，即在時序數據庫中找出重復出現的模式。
2.根據權利要求1所述的一種基于時間序列的量化投資方法，其特征在于，所述方法使用下述時間序列模型：自回歸滑動平均模型，具體包括如下步驟：
1)列的預處理，判斷該序列是否為平穩非純隨機序列。若為非平穩序列，對該序列進行處理使其符合ARMA模型建模的條件即處理后的序列是平穩非白噪聲序列；
2)計算出觀察值序列的樣本自相關系數(ACF)和樣本偏自相關系數(PACF)的值；
3)根據樣本自相關系數和偏自相關系數，選適當的ARMA模型進行擬合；
4)估計模型中的未知參數的；
5)檢驗模型的有效性。如果擬合模型通不過檢驗，轉向步驟3)，重新選擇模型再擬合；
6)模型優化。如果擬合模型通過檢驗，仍然轉向步驟2)，充分考慮各種可能，建立多個擬合模型，從所有通過檢驗的模型中選擇最優模型；
7)利用擬合的模型，預測序列的將來走勢。
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