1、傳統(tǒng)的時(shí)間序列模型對(duì)一些非平穩(wěn)時(shí)間序列的處理可能會(huì)產(chǎn)生比較嚴(yán)重的失真。而Huang.N.E[1]（1998年）提出的Hilbert—Huang變換方法，在處理非平穩(wěn)數(shù)據(jù)時(shí)有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，其具有自適應(yīng)性，且不受Heisenberg測(cè)不準(zhǔn)原理的約束，因此非常適合處理非線性、非平穩(wěn)的金融時(shí)間序列。Hilbert—Huang變換方法由經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Empirical Mode Decomposition)和希爾伯特譜分析(Hilbertspect

2、rum analysis)兩部分組成。
　　本文基于HHT變換，對(duì)滬深300股指期貨2010年4月至2013年12月數(shù)據(jù)序列進(jìn)行處理，包含EMD分解以及Hilbert譜、邊際譜的計(jì)算，以此觀察分析滬深300股指期貨的周期性特征。與此同時(shí)，本文基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解原理，利用自相關(guān)函數(shù)和小波軟閾值去噪方法，對(duì)滬深300股指期貨數(shù)據(jù)序列進(jìn)行去噪處理，有效地濾除了數(shù)據(jù)中的隨機(jī)噪聲。
　　本文對(duì)經(jīng)過(guò)去噪處理的滬深300股指期貨序列建立量化

3、投資模型——布林通道交易模型。觀察認(rèn)為，利用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解去噪原理，對(duì)滬深300股指期貨數(shù)據(jù)進(jìn)行布林通道技術(shù)分析，能夠緩解滯后現(xiàn)象，并且減少行情中干擾信號(hào)對(duì)交易模型的錯(cuò)誤觸發(fā)次數(shù)。此外，本文采用布林通道“滾動(dòng)式”計(jì)算方法，實(shí)時(shí)更新基于去噪信號(hào)的布林指標(biāo)，因此能夠避免“未來(lái)信息”對(duì)程序化交易模型歷史回測(cè)結(jié)果產(chǎn)生的影響。
　　本文采用滬深300股指期貨15分鐘數(shù)據(jù)序列，對(duì)其原始數(shù)據(jù)和經(jīng)過(guò)去噪處理的數(shù)據(jù)分別進(jìn)行基于布林通道交易模型的歷史回