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      基于DTW的形態相似度行業輪動策略.pdf

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      • 時間:2026/06/15
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      本報告提出了一種基于動態時間規整(DTW)算法的形態相似度行業輪動策略。策略核心在于提取歷史上行業走強前的對數超額收益序列片段構建模板庫,通過DTW算法計算當前各行業走勢與模板的相似度,選取最匹配的行業作為配置標的。對數處理使漲跌權重對稱,緩解波動幅度差異,使DTW更專注于捕捉序列本身的漲跌節奏。回測區間為2016年至2026年,周頻調倉策略年化收益20.6%,超額收益16.8%,信息比率2.88,最大回撤4.9%;雙周頻調倉年化收益16%,超額收益10.4%,信息比率1.51。分組回測表明,最高相似度組每年穩定貢獻超額收益,策略頭部識別效果較好。報告還分析了閾值、滾動窗口、形態長度等參數對策略表現的影響,并提出了引入模板庫勝率跟蹤、復合因子等優化方向。
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      基于DTW的形態相似度行業輪動策略.pdf第1頁 基于DTW的形態相似度行業輪動策略.pdf第2頁 基于DTW的形態相似度行業輪動策略.pdf第3頁 基于DTW的形態相似度行業輪動策略.pdf第4頁 基于DTW的形態相似度行業輪動策略.pdf第5頁 基于DTW的形態相似度行業輪動策略.pdf第6頁 基于DTW的形態相似度行業輪動策略.pdf第7頁 基于DTW的形態相似度行業輪動策略.pdf第8頁 基于DTW的形態相似度行業輪動策略.pdf第9頁 基于DTW的形態相似度行業輪動策略.pdf第10頁
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