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交易模型的穩健性，指的是該模型的利潤率曲線的波動性較小，沒有大起大落。針對一個基于支持向量回歸（SVR）技術的算法交易模型的穩健性問題，提出了使用若干導出指標訓練統一的交易模型的策略，以及投資組合多樣化的方法。首先，介紹基于支持向量回歸技術的算法交易模型；然后，基于常用指標，構造了若干導出指標，用于股票價格的短期預測。這些指標，刻畫了近期價格運動的典型模式、超買／超賣市場狀態，以及背離市場狀態。對這些指標進行了規范化，用于訓練交易模型，使得模型可以泛化到不同的股票；最后，設計了投資組合多樣化方法。在投資組合里，各個股票之間的相關性，有時會導致較大的投資損失；因為具有較強相關關系的股票，其價格朝相同方向變化。如果交易模型預測的價格走勢不正確，引起止損操作，那么這些具有較強相關關系的股票，將引發雪崩式的止損，于是導致損失加劇。把股票根據相似性聚類到不同類別，通過從不同聚類類別中選擇若干股票來構成多樣化的投資組合，其中，股票的相似性，通過交易模型在不同股票上近期的利潤曲線的相似度進行計算。在900只股票10年的價格大數據上進行了實驗，實驗結果顯示，交易模型能夠獲得超過定期存款的超額利澗率，年化利潤率為8. 06%。交易模型的最大回撤由13. 23%降為5.32%，夏普指數由81. 23%提高到88. 79%，交易模型的利潤率曲線波動性降低，說明交易模型的穩健性獲得了提高。
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