人工智能算法应用：基亍条件随机场的周频择时策略
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摘要
本报告基于条件随机场（CRF）模型构建周频股市择时策略，结合涨跌幅、涨跌幅波动率及收盘价连涨连跌序列等多重量化指标，通过链式线性图模型估计参数，实证沪深300、上证综指及深证成指三大指数样本内外回测结果均表现稳健，年化收益率13%-14%，显著优于基准指数表现，且回撤显著减少，适当考虑交易成本后依然保持较好收益和风险调整水平，验证了机器学习在量化择时中的有效性[page::24][page::25][page::26][page::24][page::25][page::26][page::28]。
