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技术指标实证研究
技术指标在股市中表现的实证研究
一、引言
股票市场在资本市场中占据及其重要的地位,在当今市场经济的条件下,股票市场已经成为企业融资、大众投资的重要领域,是经济的晴雨表,对优化资源配置以及经济发展起到极大地促进作用。
多年来国内外学者热衷于对股市的研究,证券投资的各种方法更是被大众津津乐道。
技术指标分析是一种经常被投资者使用的工具,而在技术指标的指导下进行股票买卖是否能使投资者获得超额利润,是我们很想了解的一个课题。
本学期在认真学习各科知识的同时,我在一家券商的金融工程部实习,并刚好负责研究一些和技术指标相关的项目,老师布置了这篇论文以后,我就想把技术指标作为我的课题。
于是我花了近两个月的时间,将自己之前的一些研究结果整理出来,并利用计算机软件编程,来完善这篇文章的相关数据。
期间花费了大量的时间进行分析,编程,整理。
由于水平有限,文章难免有纰漏和不足之处,希望老师指正。
二、准备知识
2.1股票的概念及影响股价变动的因素
股票是一种由股份有限公司签发的用以证明股东所持股份的所有权凭证。
由于股东不但可以参加股东大会,对股份公司的经营决策施加影响,还能享受分红和派息的权利,获得相应的经济利益,所以股票是一种虚拟资本,可以作为一种特殊的商品进入市场流通。
股票的价格每天都在变化。
通常我们认为,影响股价的主要因素有:
经济因素、政治因素、公司自身因素、行业因素、市场因素以及心理因素等。
从大的方面讲,国家经济状况的改变往往会使经济发生周期性的波动,在一些政府介入较多的股票市场中,政府政策的调整和改变、重大政治事件的发生等等都会对股票的价格产生影响。
行业的发展前景和潜力也是需要特别注意的一点,新兴行业往往发展较为迅速,大量的资金会涌向该行业,从而使得该行业的股票大涨。
同样,当某些行业出现一些不利消息时,往往会使该行业的股票价格集体下跌。
从小的方面来讲,股票的自身价值是决定股价最基本的因素,而这又主要取决于发行公司的经营业绩、资信水平、红利派发状况、发展前景等。
因此在实际操作中,投资者需要关注公司的自身状况,来考虑是否投资某支股票。
除此之外,投资人在受到某些信息的影响后,可能产生心理上的变化,从而导致情绪波动,判断失误,盲目跟风,狂抛抢购,因此心理因素也是引起股价变化的重要因素。
2.2传统分析方法
传统的分析方法主要分为基本面分析法和技术分析法。
基本面分析是指把对股票的分析研究重点放在它本身的内在价值上,认为股票的自身价值是决定股价最基本的因素。
比如从宏观上看全国的经济环境是繁荣还是萧条;在现阶段的经济形势以及国家发展大环境下,哪些行业可能会有比较大的发展;发行股票的企业的经营状况、市盈率怎样等等。
但是由于它对市场的反应比较迟钝,预测的时间跨度相对比较长,因此对市场的短线操作缺乏指导意义。
另外,它对市场预测的精确度不如技术分析法,且由于需要采集的各方面信息很多,比较适合专业投资人员进行操作。
技术分析是指以市场行为为研究对象,以判断市场趋势并跟随趋势的周期性变化来进行股票及一切金融衍生物交易决策的方法的总和。
其特点是在利用某些历史资料的基础上,应用数学和逻辑的方法来分析股票市场的运动轨迹,从而预测股票市场的未来变动趋势。
技术分析的理论基础是基于三项合理的市场假设:
1、技术分析认为市场行为包容消化一切。
2、价格沿趋势移动。
3、历史会重演。
第一条认为,影响股价变动的所有因素都最终反映在价格、成交量等市场行为上,考虑市场行为就全面考虑了股票市场上的所有影响因素;第二和第三条使得我们找到的规律能够应用于对股票市场未来走势的预测之中。
技术分析法种类繁多,概括起来主要有图示分析、指标分析、量价分析、周期分析和混沌分析等。
技术分析的优点在于全面直接、可操作性强、适用范围广;且获得收益的周期短。
缺点是对长远的趋势难以进行有效的判断。
三、技术指标实证研究
我选取了股票市场上最常用的20多种技术指标,并做了以下的工作:
首先对每一个指标:
1)根据该指标的设计思想和原理设计交易策略
2)用R软件编程实现该策略,并用沪深300指数2005-9到2012-2的日数据计算该交易策略的市场表现,其中包括:
累积收益率、年化收益率、信号发送频率、多方胜率、多方平均收益率、多方平均持有周期、空方胜率、空方平均收益率、空方平均持有周期、最大回撤、年化收益率、年化sharpratio。
然后做出图形直观展示出策略的表现。
3)根据交易策略的表现,对策略进行改进,对表现较差的策略甚至重新设计,得到最优的交易策略。
4)编程计算策略的最优参数。
5)编程测试参数的稳定性。
6)用沪深300的周数据重复上面5步,设计指标在低频数据中的最佳策略和并测试表现,比较指标在不同类型数据中的表现。
注:
对一个指标从实现策略到作图、计算表现、测试最优参数、滚动参数测试稳定性,就需编程900多行近30页代码。
期间我花费了巨大的时间和心血。
3.1以DMI(动向指标)为例
原理:
分析股价在涨跌过程中买卖双方力量均衡点的变化情况,也就是多空双方力量受价格波动影响而由均衡到失衡再到均衡的循环过程。
计算公式:
dH=H-H_last(H上升程度);dL=L_last–L(L下降程度)。
当dH=dL或者dH和dL都小于0,DM(+)=DM(-)=0
当dH>dL,DM(+)=dH,DM(-)=0(多方力量)
当dH
TH=max(H,C_last);TL=min(L,C_last);TR=TH-TL
DI(+)=SUM(DM(+))/SUM(TR);DI(-)=SUM(DM(-))/SUM(TR)
计算公式解释:
H表示当天的最高价,L表示当天的最低价,C表示当天的收盘价。
dH表示当天最高价与昨天相比的上升程度,dL表示当天最低价与昨天相比的下降程度。
DM(+)表示当天的多方力量,DM(-)表示当天的空方力量;当dH=dL或者dH和dL都小于0,认为多空双方力量抵消,市场没有明显的偏向;当dH>dL,认为当天多方力量占优,为dH,空方力量为0,当dH
N为计算天数,同时也是该指标的参数。
交易策略:
DI(+)>DI(-),多方力量占优,股价有上升趋势,买入;
DI(+) 由于该指标通过把握趋势进行交易,因此是一种趋势指标。 策略表现: 累积收益率 年化收益率 最大回撤 收益回撤比 多方胜率 空方胜率 年化Sharp 多仓平均持有期 空仓平均持有期 最优参数 1430% 54.90% 23% 2.38 59% 35% 1.61 21天 23天 14 从收益率上看,根据DMI指标及策略进行交易,从2005年9月到2012年2月的累计收益率高达1430%,平均每年收益率为54.9%,效果非常好;从胜率方面看,多方胜率接近60%,表现良好,空方胜率虽然较低,主要由于在这6年中沪深300总体上升,因此做空交易的失败可能增加。 从风险方面看,最大回撤(在日频数据中很难降到20%一下)23%,年化夏普比率(收益除以风险)1.61,表现也非常良好;平均持有期在20天左右,最优计算天数为14。 注: 实际中我国股市并不容许做空交易,因此测得的收益率会偏高,但股市总体上升因此做空胜率较低,因此收益虽然偏高但实际影响不是很大。 图形的第一部分是指标策略的累积收益率(黑线)和沪深300的累积收益率(红线)的比较,从2005-9买进沪深300并一直持有,累积收益率只有100%左右,而指标策略则是1430%,高出市场13倍,而且可以明显看出,在2007-9到2009-9期间,市场表现出明显的先上升后下降在上升的趋势,在趋势市内,累计收益率上升较快,表现较好;而在2009-9到2012-2期间,市场没有表现出明显的趋势而是在一定范围内上下震荡,在此震荡市内指标表现较为一般,这也验证了趋势指标在趋势市表现较好。 图形的第二部分中,黑色的边界线是沪深300指数从2005-9到2012-2的价格变化路径。 红色和绿色的部分分别表示根据指标策略生成的买入和卖出的信号,由图可以直观的看出,指标基本把握了主要的市场趋势,在市场未来上升的时候发出买入信号,在市场未来下降的时候发出卖出信号。 图形的第三部分画出了累积收益率的回撤,显然沪深300的最大回撤高达近70%,让人无法忍受;而指标交易策略的最大回撤只有20%左右,且绝大多数时间回撤在15%以内,风险大大低于市场, 综上所述,DMI指标在实际操作中表现非常良好,是一个很值得信赖的技术指标。 参数稳定性测试: 在实际操作中,我们不仅要测得当期最优的参数,更关注的是当期的最优参数用在对未来的预测时是否依然表现良好。 因此我的做法是将每一期的最优参数,带入下一期进行预测,看最终的结果如何。 我分别选取了半年期和一年期进行测试,结果如下: 半年滚动 2006上 2006下 2007上 2007下 2008上 2008下 2009上 2009下 2010上 2010下 最优参数 12 14 12 16 13 15 12 14 16 16 一年滚动 2006 2007 2008 2009 2010 2011 最优参数 15 15 13 16 16 14 累积收益率 年化收益率 最大回撤 收益回撤比 多方胜率 空方胜率 日胜率 年化Sharp 半年 8.05 49.10% 28% 1.78 49% 35% 56% 1 一年 6.58 49.70% 26.20% 1.9 58% 33% 56% 1.36 从前两个表可以看出,最优参数虽然不是固定的为某一值(市场每期表现不同,因此最优参数也不太可能固定为一个值),但在一个较小的范围内浮动,参数较为稳定;从第二个表看出,不管是收益率、回撤还是胜率都依然有良好的表现(与整体最优相比略有下降是因为每一期都用上一期最优参数计算,而不是当期最优参数,所以表现一定下降);综合来看,DMI指标的参数较为稳定,每一期的最优参数可以应用在下一期预测中。 3.2其他指标含义和常用策略 在实证研究中,我总共选取了市场上最常用的21个技术指标,包括: MACD、DMI、AROON、CCI、CMF、CMO、BBAND、KDJ、WVAD、GMMA、KST、RSI、TDI、TRIX、MFI、WR、CHAIKIN、DPO、SAR。 首先对它们的含义(设计原理)和常用策略做出汇总: 指标 指标含义 研判准则 MACD(指数平滑异同) 用快慢移动平均线的聚合和分离判断趋势 DIF上穿DEA时买入;下穿时卖出 DMI(动向指标) 分析股价在涨跌过程中买卖双方力量均衡点的变化情况 DI(+)>DI(-)时买入;反之卖出 AROON(阿隆指标) 用n天内最高和最低价到今天的距离来衡量趋势 上穿70买入;下穿-70卖出 BBAND(布林线) 股价超过支撑线时显示趋势到来 上穿up线买入;下穿down线卖出 CCI(顺势指标) H、L、C的平均价背离其移动平均的程度 上穿110买入;下穿-110卖出 CV(佳庆离散指标) 股价离散程度(H-L)的变化率 股价上升,CV下降时买入;股价下降,CV上升时卖出 CHAIKIN(佳庆指标) C接近H,当天成交量看做正向;反之为负。 股价上升,AD下降时买入;股价下降,AD上升时卖出 CMF(佳庆资金流量) 向上的成交量占全部成交量的比重 大于0买入;小于0卖出 CMO(钱德动量摆动) n天内股价上涨幅度与下降幅度的差占总变动程度的比重 大于0时买入;小于0卖出 DPO(区间震荡指标) 当天收盘价与前n天平均收盘价的背离 上穿20时卖出;下穿-20买入 EMV(简易波动指标) H、L的中间点的移动情况 大于0时买入;小于0卖出 GMMA(顾比曲线) 一组短期均线和一组长期均线的聚合与背离 短期组线上穿长期组线时买入;反之卖出 KST(确然指标) 对4个周期的价格变动率加权平均 KST上穿其均线时买入;下穿其均线时卖出 MFI(资金流量指标) 正向(平均价上升)流量占总流量的比重 下穿30买入;上穿30卖出 SAR(停损转向指标) 计算每个周期不断变化的停损价位(公式极其复杂) 股价大于SAR时买入;股价小于SAR时卖出 TDI(趋势检测指标) 前n天股价变动的绝对值的和减后n天股价变动绝对值的和 TDI和DI都为正时买入;TDI为正而DI为负是卖出 TRIX(三重指数平均) 股价三次平滑后的变动率 TRIX上穿其EMA时买入;TRIX下穿其EMA时卖出 WR(威廉指标) C在max(H)和min(L)之间的位置 上穿80买入;下穿20卖出 WVAD(威廉变异离散量) C上升AD=C-TL;下降AD=C-TH;WVAD=sum(AD)表示总趋势 WVAD上穿其EMA时买入;下穿其EMA时卖出 KDJ(随机指标) 通过价格变动的波幅,反映价格趋势的强弱 K上穿30时(超卖情绪消失)买入;下穿70时卖出 RSI(相对强弱指标) 度量买卖双方的力量对比 上穿30买入,下穿70卖出 对其余的20个指标分别按照之前的6个步骤进行测试,半数指标表现良好,但也有一部分指标表现较差,我针对每一个结果较差的指标表现出来的问题,进行相应的策略改进,并测试改进后的表现。 3.3指标策略改进 3.3.1以CHAIKIN(佳庆指标)为例 佳庆指标的原理是: 用价格的变化充当成交量的权数,价格越靠近最值点,成交量的方向越明显,权重越大,观察加权后的成交量的变化。 该指标优点在于同时考虑了价和量的变动。 计算方法: 权重CLV=[(C-L)-(H-C)]/(H-L),在-1到1之间变动,值越大说明C越靠近H;指标值AD=last_AD+CLV*VOL,其中VOL表示当天的成交量。 常用策略: AD上升时买入;下降时卖出。 表现: 累积收益率160%;最大回撤33%;年化夏普0.43;空方信号发送次数389,多方信号发送次数389。 图示: 从计算结果以及图形上可以看出: 首先,该策略发送的信号过于频繁,其中大量的信号为虚假信号,从而导致收益率较低,回撤较大;其次,该策略没有体现该指标同时考虑价格和成交量的优点,因为AD的变动只能体现成交量的放大缩小和当天收盘价所处的位置,不能体现股价的上涨和下跌。 改进策略: AD上穿和收盘价同时上穿各自的移动平均时买入;AD上穿其移动平均同时收盘价下穿其移动平均时卖出。 解释: 股价上升且伴随成交量上升时,认为有上升趋势;股价下跌且伴随成交量上升时,认为有下降趋势;不伴随成交量上升的股价变动不应该看作趋势到来。 表现: 累积收益1430%;最大回撤26%;年化收益56%;年化夏普1.63。 图示: 从图中可以看出,改进后的策略不仅剔除了绝大多数的虚假信号,同时也把握住了市场上的绝大多数趋势,因此表现非常优异。 3.3.2其他指标策略改进 之后,我又对其他表现不好的10个指标逐一针对其暴露出的问题进行了改进,但由于篇幅限制,就不对每一个改进详细介绍,只将改进前后的策略做出以下汇总: 指标 改动前策略 改动后策略 MACD DIF上穿DEA时买入;下穿时卖出 DEA大于0时买入;反之卖出 CV 股价上升CV下降时买入;股价下降CV上升时卖出 股价CV同时上升时买入;股价下降CV上升时卖出 CHAIKIN 股价上升AD下降时买入;股价下降AD上升时卖出 股价AD同时上升时买入;股价下降AD上升时卖出 CMF 大于0买入;小于0卖出 上穿0.03买入;下穿0.03卖出 KST KST上穿其均线时买入;下穿其均线时卖出 KST大于0时买入;小于0时卖出 WVAD WVAD上穿其EMA时买入;反之卖出 WVAD和CLOSE同时上穿各自EMA时买入;同时下穿时卖出 MFI 下穿30买入;上穿70卖出 上穿70买入;下穿30卖出 TRIX TRIX上穿其EMA时买入;TRIX下穿其EMA时卖出 TRIX为正且上穿其EMA时买入;TRIX为负且下穿其EMA时卖出 WR 上穿80买入;下穿20卖出 上穿80卖出;下穿20买入 RSI 上穿30买入,下穿70卖出 上穿70买入;下穿30卖出 KDJ K上穿30时(超卖情绪消失)买入;下穿70时卖出 K上穿30时买入,下穿70时卖出,信号为1且K在70以下时卖出,信号为-1且K在30以上,买入,K大于70时,信号恒为1 3.4指标汇总比较 3.4.1信号发送频率与准确率 多仓平均持有期 多仓次数 多仓胜率 指标 空仓平均持有期 空仓次数 空仓胜率 TDI 445 3 1 TDI 232 4 0.75 BBAND 69 17 0.765 AROON 87 11 0.64 AROON 125 11 0.636 BBAND 71 17 0.59 TRIX 35 21 0.609 WR 22 29 0.59 ADX 20 56 0.59 CCI 46 23 0.57 KST 86 14 0.571 CHAIKIN 26 32 0.56 RSI 168 7 0.572 CCI 57 23 0.565 CMF 10 74 0.473 GMMA 127 10 0.556 CMO 16 71 0.47 MFI 173 9 0.556 KST 75 13 0.46 WR 20 29 0.552 MFI 86 9 0.44 SAR 18 77 0.519 DPO 10 115 0.4 CHAIKIN 48 33 0.515 TRIX 65 22 0.39 CMO 20 70 0.5 MACD 18 55 0.38 RSI 143 8 0.38 CV 8 181 0.47 EMV 8 138 0.36 CMF 23 74 0.446 ADX 22 55 0.36 MACD 23 56 0.42 CV 6 182 0.35 DPO 12 115 0.42 SAR 15 76 0.33 EMV 9 139 0.41 WVAD 16 63 0.35 WVAD 23 63 0.35 GMMA 102 10 0.3 由上表可以看出: 首先,大多数的指标多仓胜率高于50%,表现较为良好,但是空仓胜率多低于50%,原因依然是沪深300指数长期来看总体走高;其次,信号发送频率较高的指标胜率明显较低,原因主要是信号频率较高的指标较为敏感,带来的副作用就是把握了一些虚假的趋势,导致胜率下降。 3.4.2短期、中期和长期指标 按照平均持有期的长短,我将指标划分为短期(2周以内)、中期(20天到60天)以及长期指标(60天以上),并比较这3类指标的各项表现。 指标 多仓平均持有期 空仓平均持有期 多仓胜率 空仓胜率 累积收益 长期指标 TDI 445 232 1 0.75 16.85 MFI 173 86 0.56 0.45 7.73 RSI 168 143 0.57 0.375 12.4 GMMA 127 102 0.56 0.3 8.27 AROON 125 87 0.64 0.636 13.42 KST 86 75 0.57 0.46 8.2 Bbands 69 71 0.765 0.59 16 中期指标 CCI 57 46 0.565 0.565 8.9 CHAIKIN 48 26 0.515 0.56 12.1 TRIX 35 65 0.609 0.39 4.6 CMF 23 10 0.45 0.47 14 MACD 23 18 0.42 0.38 9.05 WVAD 23 16 0.35 0.35 10.42 WR 20 22 0.59 0.36 7.56 ADX 20 22 0.55 0.59 14.1 CMO 20 16 0.5 0.47 11.32 短期指标 SAR 18 15 0.51 0.33 1.2 DPO 12 10 0.42 0.4 4.74 EMV 9 8 0.41 0.36 -0.1 CV 8.5 6 0.47 0.35 4.08 从表中可以看出,无论是多空胜率还是累计收益率,短期指标都明显差于中期和长期指标。 造成这个结果的原因,我认为是指标在判断趋势的时候具有滞后性,即一般都是趋势开始出现时指标通过市场的一些表现判断出趋势,而短期指标的持有期过短,无法消化掉这部分误差。 3.4.3趋势指标和反转指标 所谓趋势指标指,通过对趋势的把握进行交易的指标;而反转指标则侧重于对市场的底和顶的判断从而进行反向操作。 需要说明的是MFI、WR、CHAIKIN指标一般作反转指标来用,但是经测试发现,其使用反转策略的表现不如趋势策略,因此将它们归为趋势指标。 年化收益 趋势年化收益 无趋势年化收益 趋势指标 MACD 45.25% 82.10% 5.90% TDI 62.43% 119% 9.10% BBAND 58.51% 99.80% 11.10% CMF 56.35% 94.60% 16.50% CHAIKIN 55.91% 98.50% 7.00% AROON 54.46% 103% 7.60% DMI 53.51% 89.80% 14.20% RSI 52.71% 99% 18.40% CMO 50.35% 75.40% 15.70% WVAD 48.58% 93.40% 27.00% KST 47.58% 106.20% 7.20% CCI 45.26% 83.50% 9% GMMA 45.20% 101.80% -3% MFI 42.29% 82.20% 4.20% WR 41.74% 72.60% 32.50% 反转指标 DPO 32.59% 56.80% 15.70% SAR 13.50% 20% 4% 由上表可以看出: 从总体表现(年化收益)来看,趋势指标的表现明显好于反转
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