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intraday Volume Percentages Forecasting Using a Dynamic SVM-Based Approach

Journal of Systems Science & Complexity 2017年第2期30卷 421-433页

作者： LIU Xiaotao LAI Kin Keung Department of Finance Central China Normal University International Business School Shaanxi Normal University Department of Management Sciences City University of Hong Kong

This paper proposes a dynamic model to forecast intraday volume percentages by decomposing the trade volume into two parts: The average part as the intraday volume pattern and the residual term as the abnormal changes. An empirical test on data spanning half-a-year gold futures and S&P 500 futures reveals that a rolling average of the previous days' volume percentages shows great predictive ability for the average part. An SVM approach with the input pattern consisting of two categories is employed to forecast the residual term. One is the previous days' volume percentages in the same time interval and the other is the most recent volume percentages. The study shows that this dynamic SVM-based forecasting approach outperforms the other commonly used statistical methods and enhances the tracking performance of a VWAP strategy greatly.

关键词： intraday 体积百分比主要部件分解 SVM VWAP

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