人工智能系列二十五：真假序列识别再探，市场弱有效性检验与择时战场选择-华泰证券-20191117
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摘要
尝试构建以真假序列识别为起点基于量价的主动投资研究框架
真假序列识别是检验市场有效性的有力工具。主动投资的核心是市场能否预测，如果市场无法预测，满足有效市场理论，主动投资就没有存在的价值。随机序列满足有效市场理论，无法预测。暂且抛开宏观、财务等数据，仅就交易数据看，如果人工智能算法无法识别真实量价序列和随机序列，那么弱有效市场假说可能成立；如果人工智能可以识别真假，那么可以进一步采用网络可视化技术挖掘模式，或采用遗传规划等算法来暴力挖掘特征。随后通过检验有效模式/特征、过拟合检验、风险控制等步骤，控制整体风险，实现完整的以真假序列识别为起点基于量价的主动投资研究流程。
模拟实验表明卷积神经网络能够识别收益率模式
模拟实验表明，卷积神经网络能够识别收益率模式，神经网络可视化技术能够辅助挖掘模式。在白噪音中插入模式片段，模拟有模式的收益率序列，视作“真实”收益率序列，将其打乱得到“虚假”收益率序列，随后采用卷积神经网络进行真假识别。结果显示样本信噪比越高，识别表现越好。采用中间层激活可视化和类激活热力图两种方法解释卷积神经网络，发现激活函数值较高或热力图热度较高的区域对应模式区域。神经网络可视化有助于定位模式所在位置，从而进一步挖掘规律。
不同时间频率的股指收益率识别表现对比
对比不同时间频率股指收益率识别表现。卷积神经网络无法识别股指日频真假序列，股指60个交易日的日频收益率可能不存在显著模式，市场相对接近弱有效，短线择时难度较大。卷积神经网络能够识别日内分钟频真假序列，股指在分钟线可能存在显著模式，市场可能不满足弱有效，日内T+0策略有一定机会。随着频率从1分钟降低到5分钟，识别效果下降，市场逐渐接近弱有效。Grad-CAM结果表明日内模式更可能出现在开盘后30分钟和收盘前1小时。投资者的交易习惯可能是影响不同时间频率市场有效性的因素之一。
不同资产收益率识别表现对比
对比不同资产收益率的识别表现。个股日频收益率几乎无法识别，日频级别相对接近弱有效，个股短线择时难度较大。因子日频收益率几乎无法识别，短期因子择时难度较大。股指期货分钟频收益率识别表现一般，弱于股指本身，相比股指更接近弱有效，但日内T+0策略仍有机会。商品期货分钟频收益率识别表现好，日内商品CTA策略有机会。股指、股指期货、商品期货识别表现的差异能够和自相关系数检验、随机游程检验等统计检验结果互相佐证。市场交易制度可能是造成股指和股指期货有效性差异的因素之一。
正文
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