基于隐马尔可夫模型的全球资产配置
创建于 更新于
摘要
本报告基于Kim等人关于HMM的学术论文，详尽剖析了隐马尔可夫模型在全球资产配置中的应用。通过使用23个ETF资产数据，采用每月滚动窗口训练HMM模型，构建等权重投资组合。实证结果显示，HMM策略相比动量策略及传统基准组合，拥有更高的年化收益率、夏普比率、更低的最大回撤及更优的胜率。HMM策略在资产选择和市场择时能力上均显著优于动量策略，且通过信息比率、Jensen’s Alpha、Fama’s Net Selectivity及Treynor-Mazuy指标验证其优势。最后指出未来可引入深度学习等人工智能方法以提升资产配置效果。[page::0][page::2][page::6][page::8][page::12][page::13]
