利用EMD算法精准把握日内市场趋势与波动策略研究
本文以《经验模态分解下的日内趋势交易策略》为研究起点，展开对EMD算法的实证研究。内容涵盖：一、EMD算法原理与数值实验；二、EMDT策略及其参数设定；三、策略的回测与评估。
一、EMD算法的原理，即通过数据自身的时间尺度特征，对非平稳和非线性信号进行自适应分解。算法核心是提取本征模态函数（IMF），需满足两个条件：局部极值点与零点数量关系，以及上下包络线均值接近零。通过数值实验，验证了EMD算法在信号分解方面的有效性。
二、EMDT策略基于EMD算法，对价格序列进行分解，比较趋势项与波动项的能量比，以此判断行情趋势。策略参数的确定，通过历史数据分析，发现参数beta在-0.1至0.9之间表现较好。
三、策略回测显示，beta=0.3时表现最佳，但在当前市场环境下，beta应取较小值。回测结果显示，策略在趋势市场中表现良好，胜率稳定，具有一定的可靠性。未来策略优化可从震荡市场策略补充和动态参数调整两方面考虑。
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