《表5 趋势熵维数策略与3种基准策略的累积收益率之差》

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《基于趋势熵维数识别时间序列动量与反转效应的转换研究》

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由于移动趋势熵维数可以有效识别时间序列动量和反转效应的转换，而时间序列动量或反转效应意味着股票价格的可预测性。因此，可以基于识别结果构建投资策略。具体而言，价格序列处于上涨动量或低位反转效应阶段，代表着后期价格将继续上涨或反转上涨；其他两个阶段则代表着价格在后期会下跌。因此，可以在序列处于上涨动量或低位反转效应阶段时买入资产，在序列处于下跌动量或高位反转效应阶段时卖出资产；为了表述的方便，将其称之为“趋势熵维数策略”。下文以累计收益率和信息比率作为业绩测度指标，以简单动量、简单反转和买入持有3种策略作为基准策略，从未经风险调整和经风险调整两个视角窥视趋势熵维数策略的优劣。6种移动期限下，趋势熵维数策略与3种基准策略投资于国内外4种股票指数的累计收益率和信息比率情况分别见表5和表6，对于单只证券有类似的结果，限于篇幅便不再呈现。