生成 Alpha：一种集成技术分析、机器学习与金融情绪的混合 AI 驱动交易系统，用于区间自适应股票策略
计算金融
2026-01-28 v1
摘要
金融市场的复杂行为模式受到基本面、技术面和心理面的影响。在高波动性和区间转换期，许多传统策略（如趋势跟随或均值回复）会失效。本文提出一种混合 AI 交易策略，结合（1）通过 EMA 和 MACD 实现趋势跟随和方向性动量捕获，（2）通过 RSI 和布林带检测价格归一化，（3）通过 FinBERT 进行市场心理解读，（4）通过 XGBoost 进行信号生成，（5）基于波动性和收益环境动态调整敞口。该系统在 24 个月期间实现最终投资组合价值 235,492.83 美元，初始投资收益 135.49%。该混合模型在相同期间超越了标普 500 和纳斯达克 100 指数，显示出强大的灵活性和较低的下行风险，盈利能力显著，验证了多模态 AI 在算法交易中的应用。
引用
@article{arxiv.2601.19504,
title = {Generating Alpha: A Hybrid AI-Driven Trading System Integrating Technical Analysis, Machine Learning and Financial Sentiment for Regime-Adaptive Equity Strategies},
author = {Varun Narayan Kannan Pillai and Akshay Ajith and Sumesh K J},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.19504},
year = {2026}
}
备注
Preprint. Full version of an accepted conference paper (ComSIA 2026)