基于波动率依赖的模糊局部准则不规则形式提升外汇交易模型有效性研究

针对外汇交易模型中波动率(Vlt)评估的主观性问题，研究人员提出了一种结合直觉模糊集(A-IFS)和Dempster-Shafer证据理论(DST)的新方法，构建了AVEL和AVEH量化指标，并开发了三种多准则交易模型。结果显示，该方法使利润提升2-3倍，为MetaTrader 4平台用户提供了更可靠的决策工具。

　　

外汇市场作为全球规模最大、流动性最强的金融市场，日均交易量超过7.5万亿美元。然而，其去中心化特性、经纪商政策差异及服务器延迟等问题，导致市场存在高度不确定性。传统交易模型过度依赖汇率预测，忽视了波动率(Vlt)这一关键因素——它既是利润来源也是风险指标。现有模型通常仅将Vlt作为简单过滤器使用，未能充分挖掘其潜在价值。更棘手的是，交易实践中普遍存在"负向过拟合"现象：模型在优化阶段表现优异，却在测试阶段失效。这些问题促使研究者探索更符合市场动态的建模方法。

波兰研究团队Krzysztof Kaczmarek、Ludmila Dymova等人在《Expert Systems with Applications》发表的研究中，创新性地将直觉模糊集理论(A-IFS)与Dempster-Shafer证据理论(DST)相结合，开发出能动态响应波动率变化的"不规则局部准则"。该方法通过合成Bollinger Bands、ATR等技术指标数据，构建了高/低波动率的量化评估体系AVEH和AVEL。基于此开发的三类多准则交易模型，在MetaTrader 4平台上实现了2-3倍的利润增长，显著优于传统单准则模型。

关键技术包括：1)利用A-IFS-DST框架处理模糊类交叉问题；2)设计分段线性函数表示波动率依赖的局部准则；3)基于MT4平台历史数据优化权重参数；4)采用"领导者修正"方法动态选择最优模型。

研究结果显示：

1. 波动率评估新方法：通过A-IFS-DST合成的AVEH/AVEL指标，有效量化了交易员对"高/低波动率"的主观判断，解决了技术指标差异性问题。
2. 多准则优化模型：开发的三种聚合方法（加权求和、模糊推理、证据合成）中，基于DST的模型在EUR/USD测试中实现年化收益达241.44%。
3. 过拟合控制：相比单准则模型40-50%的胜率，新模型将负向过拟合发生率降低67%，同时正向过拟合收益提升180%。
4. 实践验证：在MT4平台应用测试显示，新模型平均利润因子达3.5，最大回撤控制在15%以内。

这项研究的重要意义在于：首次将波动率依赖的模糊准则形式化，突破了传统交易模型对汇率预测的路径依赖。提出的A-IFS-DST框架不仅适用于外汇市场，也为其他高波动金融市场的建模提供了新范式。特别是对MetaTrader用户而言，该成果可直接转化为交易优势——研究表明，仅需调整AVEH/AVEL阈值，就能使同一策略在不同货币对间保持稳定收益。未来研究可进一步探索该框架在加密货币等新兴市场的适用性，以及结合深度学习提升准则自适应能力。