再探西蒙斯投资之道：基于隐马尔科夫模型的选股策略研究

创建于 2025-07-21T10:49:42.229130+08:00 更新于 2025-11-20T20:51:34.616382+08:00

摘要

本报告基于隐马尔科夫模型（HMM），借鉴语音识别技术，提出股票涨跌预测模型和相应的选股策略。该策略以中证500成份股为池，利用6个价量特征构建HMM因子，按因子排序选股并进行行业中性优化。回测结果显示，行业中性策略年化超额收益16.19%，最大回撤9.69%，信息比达到2.14，显著优于基准和非行业中性方案，表现稳健且具备实用价值[page::0][page::4][page::15][page::22]。

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