机器学习算法预测美联储加息后，A股竟然会演变成倒V型走势？

加息落地

3月16日凌晨，美联储加息25个基点至0.75-1.00%。根据公布的消息，现在是一个偏向紧缩的货币政策，那么金融类资产如股票，债券会相应下跌。直接对应的标的--美元指数会上涨，避险品种--黄金会下跌。但是走势恰恰相反：

美元指数重挫逾1%，一度跌至日内低点100.62，刷新逾两周低点。

现货黄金价格迅速上涨，一度刷新日内高点1219.78美元，涨幅近1.8%。

欧元兑美元扩大涨幅触及1.0719，涨幅为1.07%，录得自2月8日以来新高。

英镑兑美元触及1.2303，涨幅逾1.2%，1.2336附近的21日均线构成阻力位。

美三大股指扩大涨幅，标普触及日内新高2389.79，纳指触及5911.20，道指触及20976.82。在美股收盘前，预计涨幅还将扩大。

市场走势让投资者们觉得经历了一次假加息。

鸽派偏向，市场大失所望

最终原因还是“老债王”格罗斯说到了点子上，“耶伦是鸽派，这就是市场上涨的原因”。之前市场的走势很大程度上已经消化了这次市场的加息的影响。

因此当靴子真正落地的时候，投资者们发现美储非常的温和。因此本着利空出尽就是利好的一致性心里预期，市场走向了“相反”的方向。

不确定性寻找确定，量化侠带你遍历美储加息后A股确定的走势

历次美储加息前后A股收益率一览

从图表中可以明显看到2005年是一个分水岭，在2005年之前包括2005年的历次加息之后。市场普遍是偏空的走势，并且是呈现趋势型（10日的收益率低于5日的收益率），占比约为61.54%。

2005年之后，呈现出上涨的态势，虽然是以Λ型走势为主（加息后的第一周先涨，第二周再跌），不过总的来看短期内走势仍然偏强，占比约为83.33%。

机器学习核心：贝叶斯定律预测下两周走势

每次提到贝叶斯定理，量化侠心中的崇敬之情都油然而生，倒不是因为这个定理多高深，而是它蕴含的数学美感。

这个定理解决了现实生活里经常遇到的问题：已知某条件概率，如何得到两个事件交换后的概率。

我们已知这次加息前一周上证指数已经上涨了1.01%，由此我们我们定义以下概率事件：

P(A)表示加息前一周上证指数上涨的概率

P(B)表示加息后一周上证指数上涨的概率

P(A|B)表示事件B已经发生的前提下，事件A发生的概率。同理定义P(B|A)。

我们如果想求加息后一周上涨的概率，并且已知加息前上证指数是上涨的。那么就简化成为求就解P(B|A)等于多少的问题。

神奇的贝叶斯公式已经给出了答案P(B|A)=P(A|B)*P(B)/P(A)

分别：P(A)=加息事件发生26次，其中加息前上涨了14次。概率为53.85%。

P(B)=加息事件发生26次，其中加息后一周上涨了15次。概率为57.69%。

P(A|B)=加息后一周里上涨的15次事件中，同时加息前有8次上涨。概率为53.33%

我们将数字带入公式后得到：P(B|A)=（53.33%*57.69%）/53.85%=57.14%。因此上证指数在接下来的5天中周线收红的概率是57.14%。同理解出加息后10天上涨的概率是：52%。总结如下

贝叶斯加息后5日以及后10日上涨概率一览

由此可以得到结论是：A股可能会走出一个Λ字型，即加息后第一周上涨，第二周微跌，但是两周加总仍然会上涨。

大家觉得量化侠分析得靠谱么？

加息后收益率变化图

（来源：量化侠）