结构性断裂作为投资信号：COVID-19大流行期间基多股市中的BFAST与CUSUM方法对比

《IEEE Latin America Transactions》：Structural Breaks as Investment Signals: BFAST vs. CUSUM in Quitos Stock Market During COVID-19 Pandemic

　　

摘要：

本研究探讨了在股票价格时间序列中检测结构断点这一方法在新兴市场投资决策中的应用潜力。基于结构断点反映潜在价格趋势变化的假设，我们利用2013年至2022年的月度平均价格，对基多证券交易所中交易最活跃的10家公司的投资表现进行了实证分析，这些公司是根据其交易量和行业代表性选出的。值得注意的是，这一时期恰逢COVID-19疫情，为研究在市场波动加剧情况下结构断点的表现提供了自然背景。研究中采用了CUSUM和BFAST两种算法，并比较了它们识别有效断点以及生成盈利性买卖信号的能力。结果显示，最初为遥感应用而开发的BFAST算法表现更为优异：它能够识别出更高比例的有效信号，在六个月的评估期内能带来更高的平均收益（金融行业为+17%，生产/商业行业为+18.75%），并且根据夏普比率衡量，其风险调整后的表现也更为出色。通过威尔科克森符号秩检验进行的统计验证证实了BFAST的优势具有显著性（p = 0.004）。综合来看，这些研究结果表明BFAST是一种强大且具有实际经济意义的金融时间序列分析工具，它将这一工具的应用范围扩展到了传统领域之外，为投资者在波动剧烈的市场环境中做出决策提供了方法论上可靠的框架。