Trading-Strategie auf dynamische Modus Zersetzung: Getestet in der chinesischen Börse DMD erfassen kann chinesischen Aktienmarkt dynamische Muster gut vor allem im Seitwärtsmarkt. Die räumlichen Informationen aus der spatialndashtemporal kohärenten Struktur der DMD-Modi können die Handelsstrategie merklich verbessern. Die SPA-Tests beweisen weiter, dass die DMD das Verhalten des Aktienmarktes in einer schwierigen Marktperiode ohne deutlichen Trend modellieren kann. Dynamic Mode Decomposition (DMD) ist eine effektive Methode, um die intrinsischen dynamischen Modi des komplexen Systems zu erfassen. In dieser Arbeit, nehmen wir DMD-Methode, um die evolutionären Muster auf dem Aktienmarkt zu entdecken und wenden Sie es auf chinesische A-Aktien-Aktienmarkt. Wir entwickeln zwei Strategien, die auf dem DMD-Algorithmus basieren. Die Strategie, die nur das Zeitproblem berücksichtigt, kann in einem schwierigen Markt ohne prominenten Trend verlässliche Gewinne erzielen, ohne die Benchmark-gleitende durchschnittliche Strategie im Bullenmarkt zu übertreffen. Nach der Betrachtung der räumlichen Informationen aus der spatialndashtemporal kohärenten Struktur der DMD-Modi haben wir die Handelsstrategie merklich verbessert. Dann wird die Rentabilität der DMD-Strategie quantitativ bewertet, indem ein SPA-Test durchgeführt wird, um den Daten-Snooping-Effekt zu korrigieren. Die Ergebnisse zeigen weiter, dass der DMD-Algorithmus die Marktmuster gut im Seitenmarkt modellieren kann. Dynamische Moduszerlegung Technische Analyse Handelsstrategie Überlegene Voraussagefähigkeit Entsprechende Autorin: Research Center On Fictitious Economy amp Datenwissenschaft, Chinesische Akademie der Wissenschaften, Peking, 100190, China. Kopie 2016 Elsevier B. V. Alle Rechte vorbehalten. Publikationen Wissenschaftliche Artikel Wied, D. Wei, G. 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