小波分析“手术刀”：波动与趋势的量化剥离及策略应用

中 泰 证 券 研 究 所 专 业 ｜ 领 先 ｜ 深 度 ｜ 诚 信 小波分析"手术刀"：波动与趋势的 ｜ 证 券 研 究 报 告 ｜ 量化剥离及策略应用 中泰证券金融工程 李倩云 证券分析师执业证书编号：S0740520050001 邮 箱：liqy02@zts.com.cn 张天伦 证券分析师执业证书编号：S0740525070005 邮 箱：zhangtl01@zts.com.cn 2025.09.04 3 • 小波分析在金融时间序列处理中展现出显著优势，通过三级分解能够有效分离股价数 据中的趋势成分（近似分量 cA3）与波动成分（细节分量 cD1），为后续不同模型的 精准预测奠定基础，避免了单一模型难以同时处理趋势与波动的局限性。 • ARIMA 模型在成分股收盘价近似分量预测中表现良好，能够充分捕捉股价的长期趋势 特征，其预测结果为股价的整体走势判断提供可靠依据；AR -GARCH 模型则能有效刻 画细节分量的波动聚集性与异方差性，提升了对股价短期波动的预测精度。 • 基于预测数据计算的夏普值筛选标准，能够有效筛选出风险调整后收益较高的成分股。 构建的投资组合在回测期间内，沪深 300、中证 50 ...