A quantitative fusion strategy of stock picking and timing based on Particle Swarm Optimized-Back Propagation Neural Network and Multivariate Gaussian-Hidden Markov Model

要約

近年、機械学習（ML）は、経済的意思決定、投資予測、リスク管理などに効果的なアプローチと新しい技術をもたらし、経済および金融環境の変動的で複雑な性質に対処しています。
株式市場への投資について、この研究では、多変量ガウス隠れマルコフモデル（MGHMM）と粒子群によって最適化された逆伝播ニューラルネットワーク（PSO-BPNN）を活用して、株式タイミングとピッキング戦略を組み合わせた先駆的な定量的融合モデルを導入します。
ウィンザー化、中立化、標準化された 52 個の要素間の情報係数 (IC) と CSI 300 指数のリターンが計算された後、上位にランク付けされた一定量の要素が PSO の入力に向かう候補要素として選択されます。
-主成分分析 (PCA) による次元削減後の BPNN に続いて、一定量の構成銘柄が出力されます。
その後、Box-Cox 変換後の CSI 300 指数データを入力して訓練された MGHMM が出力するスクリーニング銘柄と株式市況に基づいて予測と取引を行い、過去 4 年間の優れたパフォーマンスを示します。
最終的には、従来の予測および取引手法の一部が中国株式市場における当社の戦略と比較されます。
この記事で紹介した銘柄選択とタイミングを組み込んだ当社のフュージョン戦略は、財務分析に革新的な手法を提供します。

要約(オリジナル)

In recent years, machine learning (ML) has brought effective approaches and novel techniques to economic decision, investment forecasting, and risk management, etc., coping the variable and intricate nature of economic and financial environments. For the investment in stock market, this research introduces a pioneering quantitative fusion model combining stock timing and picking strategy by leveraging the Multivariate Gaussian-Hidden Markov Model (MGHMM) and Back Propagation Neural Network optimized by Particle Swarm (PSO-BPNN). After the information coefficients (IC) between fifty-two factors that have been winsorized, neutralized and standardized and the return of CSI 300 index are calculated, a given amount of factors that rank ahead are choose to be candidate factors heading for the input of PSO-BPNN after dimension reduction by Principal Component Analysis (PCA), followed by a certain amount of constituent stocks outputted. Subsequently, we conduct the prediction and trading on the basis of the screening stocks and stock market state outputted by MGHMM trained using inputting CSI 300 index data after Box-Cox transformation, bespeaking eximious performance during the period of past four years. Ultimately, some conventional forecast and trading methods are compared with our strategy in Chinese stock market. Our fusion strategy incorporating stock picking and timing presented in this article provide a innovative technique for financial analysis.

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