深度學習實戰111-基于神經網絡的A股、美股、黃金對沖投資策略(PyTorch LSTM)

文章目錄

    • 一、A股與美股對沖互補投資方案
      • 1. 現象與邏輯
      • 2. 對沖互補投資思路
      • 3. 資金分配樣例
      • 4. 最大化收益的關鍵
    • 二、對沖互補投資思路
      • 1. 資金分配原則
      • 2. 動態調整機制
      • 3. 對沖操作
    • 三、投資方案樣例
      • 1. 初始資金分配(假設總資金10萬元)
      • 2. 動態調整舉例
        • 情景一:美股進入牛市,A股震蕩
        • 情景二:A股進入牛市,美股高位震蕩
        • 情景三:全球風險事件,市場大跌
    • 四、操作細節與注意事項
    • 五、樣例操作流程
    • 六、基于神經網絡的A股美股對沖投資策略
      • 1. 策略流程
      • 2. 代碼實現(PyTorch LSTM,A股與美股對沖)
    • 七、總結

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一、A股與美股對沖互補投資方案

1. 現象與邏輯

  • 美股“熊短牛長”,A股“熊長牛短”,兩者大部分時間呈現負相關。
  • 當美股基金上漲時,A股基金往往下跌,反之亦然。
  • 利用負相關性進行對沖,可以降低組合波動、提升收益穩定性。

2. 對沖互補投資思路

  • 資金分配:建議采用動態對沖比例,初始可按50%美股基金+50%A股基金配置,后續根據相關性和預測信號動態調整。
  • 動態調整:利用神經網絡模型預測未來一段時間美股、A股的收益趨勢,根據預測信號調整資金分配。例如:
    • 若模型預測美股未來上漲概率大于A股,則美股基金權重提升至70%,A股降至30%;
    • 若A股看漲,則A股70%,美股30%;
    • 若兩者均不看好,則現金或貨幣基金持有。

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