在人工智能与金融市场深度融合的今天，量化交易正从机构专属工具逐渐走入普通投资者的视野。近日，一项发表于《经济理论与经济管理》的研究提出了一种名为“LSTM-MAB”的融合智能框架，试图在波动频繁的A股市场中，为短期交易提供更精准的决策支持。

该研究由东北财经大学的团队完成，通过结合两种人工智能技术——长短期记忆网络与多臂模型，在回测中显示出优于传统策略的收益表现与风险控制能力。

所谓“长短期记忆网络”，是一种擅长处理时间序列数据的深度学习模型。它可以像人一样，从股价的历史走势中捕捉复杂的时间规律，并预测短期内的价格变化。通俗来说，它扮演的是“预测者”的角色，告诉系统未来几天哪只股票可能上涨。

而“多臂”则是一种用于在不确定环境中做决策的模型，名字来源于赌场中的——投资者需要在众多“臂”（即股票）中选择一个拉动，每次选择都可能带来回报或损失。它的核心难题是如何平衡“探索”（尝试新股票）和“利用”（坚持表现好的股票）。研究中采用的是一种动态调整的“衰减式贪婪算法”，在交易初期较多尝试不同股票，随着时间推移，逐渐聚焦于历史上表现优异的标的。

这两种技术的结合，本质上是为了弥补彼此的短板。单一的价格预测模型虽然能看准趋势，却无法自主决定何时买入、何时卖出；而单纯的决策模型虽然能做选择，却容易忽视市场的时序规律。研究团队将LSTM的预测结果输入到MAB模型中，让系统不仅“看得远”，还能“选得准”。

为了验证这一框架的有效性，研究选取了2024年1月1日至6月30日的数据, 并随机选择5只股票构建回测股票池, 分别是京东方A(000725)、中核钛白(002145)、捷荣技术(002855) 、九强生物(300406)和国金证券(600109)。结果显示，LSTM-MAB框架在63个交易日内取得了平均49.86%的回报率，显著高于传统遗传算法、随机选择等策略。值得注意的是，该模型在风险调整后收益（夏普比率）上也表现稳定，说明其在追求收益的同时，并未忽视对波动性的控制。

进一步分析发现，该模型的优势还体现在其对市场环境的自适应能力上。在牛市中，它能及时捕捉上涨势头较强的股票；在熊市中，则能通过持续学习和调整，减少亏损。这种灵活性得益于衰减式探索机制——初始阶段系统愿意广泛尝试，随着交易次数增加，逐渐聚焦于“优胜股”，但始终保留极小比例的探索行为，以防错过新机会。

当然，任何模型都不是“摇钱树”。研究中也指出，该策略虽然平均收益较高，但仍伴随明显的收益波动，提示投资者短期交易本身具有较高风险。此外，模型的表现还与参数设置密切相关，例如初始探索概率设置在20%至30%之间、衰减速度适中时，效果最优。这意味着在实际应用中，投资者仍需根据市场情况对系统进行调试与优化。#社区牛人计划##投资干货#$京东方A(SZ000725)$