基于DTW的形态相似度行业轮动策略.pdf

上传者：X***
时间：2026/06/15
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本报告提出了一种基于动态时间规整（DTW）算法的形态相似度行业轮动策略。策略核心在于提取历史上行业走强前的对数超额收益序列片段构建模板库，通过DTW算法计算当前各行业走势与模板的相似度，选取最匹配的行业作为配置标的。对数处理使涨跌权重对称，缓解波动幅度差异，使DTW更专注于捕捉序列本身的涨跌节奏。回测区间为2016年至2026年，周频调仓策略年化收益20.6%，超额收益16.8%，信息比率2.88，最大回撤4.9%；双周频调仓年化收益16%，超额收益10.4%，信息比率1.51。分组回测表明，最高相似度组每年稳定贡献超额收益，策略头部识别效果较好。报告还分析了阈值、滚动窗口、形态长度等参数对策略表现的影响，并提出了引入模板库胜率跟踪、复合因子等优化方向。