摘要：股票市場(chǎng)是金融市場(chǎng)中的重要組成部分，在金融生活中具有不可撼動(dòng)的地位。本文根據(jù)kaggle比賽網(wǎng)站提供的紐約證券交易所和納斯達(dá)克上市交易的所有美國(guó)股票的完整歷史每日價(jià)格和成交量數(shù)據(jù)，選取某些股票對(duì)其波動(dòng)進(jìn)行分析并對(duì)未來變化趨勢(shì)預(yù)測(cè)。使用RSI分析股票在周期內(nèi)的安全系數(shù)，根據(jù)Bollinger Bands（BB）對(duì)其價(jià)格與價(jià)值的相對(duì)位置之間的關(guān)系分析。RSI分析發(fā)現(xiàn)，股票的范圍大多集中于弱區(qū)和強(qiáng)區(qū)之間，RSI在50左右浮動(dòng)，因此這些股票均在投資操作中都處于可觀望區(qū)。BB分析發(fā)現(xiàn)，這些股票安全系數(shù)較高，股票的變化相對(duì)穩(wěn)定，此時(shí)股價(jià)處于整理態(tài)勢(shì)之中，相對(duì)而言比較適合投資。在投資操作中，投資者可以對(duì)這段時(shí)期的股票持觀望或買入態(tài)度。

關(guān)鍵詞：股票分析;RSI;Bollinger Bands

中圖分類號(hào)：F832.5 文獻(xiàn)識(shí)別碼：A文章編號(hào)：

2096-3157（2020）03-0154-03

一、引言

股票代表了股東對(duì)公司所有權(quán)，購(gòu)買股票后股票的價(jià)值與公司的利益就有了聯(lián)系。對(duì)股票進(jìn)行交易、轉(zhuǎn)賣可以增加股票的流動(dòng)性，快速的脫手換取現(xiàn)值。公司的盈利可以讓股票持有者得到一定的分紅?，F(xiàn)在，越來越多的人通過股票這一媒介進(jìn)行投資，最終獲取到一定的利潤(rùn)。由此可見，炒股逐漸成為人們生活中重要的一部分，因此找出預(yù)測(cè)方法對(duì)炒股有重大的指導(dǎo)意義。

為了收集信息技術(shù)相關(guān)的股票近期變動(dòng)并予以分析，同時(shí)對(duì)股票進(jìn)行預(yù)測(cè)。本文利用RSI（相對(duì)強(qiáng)弱指數(shù)）與bollinger bands這兩種數(shù)據(jù)分析方法對(duì)已選擇數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并對(duì)股票的走勢(shì)和安全系數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，從而達(dá)到對(duì)股票的走勢(shì)做出一定性的預(yù)測(cè)的目的。這種預(yù)測(cè)能給投資者提供一個(gè)較為合理且風(fēng)險(xiǎn)較小的投資操作建議。

本文第二部分將對(duì)于兩種統(tǒng)計(jì)方法分析股票數(shù)據(jù)有關(guān)文章進(jìn)行介紹;第三部分將對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的選取和預(yù)處理進(jìn)行相關(guān)介紹;第四部分是利用Python 求解得到結(jié)果并對(duì)結(jié)果進(jìn)行分析和對(duì)預(yù)處理進(jìn)行改進(jìn)后的實(shí)驗(yàn)結(jié)果;第五部分為總結(jié)全文。

二、文獻(xiàn)綜述

從2000年到2018年期間，有很多學(xué)者做相關(guān)的研究，我們通過RSI與Bollinger Bands關(guān)鍵字，搜集到954篇論文，選取有代表性的3篇文獻(xiàn)，概括總結(jié)其內(nèi)容：

Jiali Fang[1]等人研究表明，隨著時(shí)間的推移，許多返回可預(yù)測(cè)性異常消失。一種解釋是投資者套利獲利。但投資者一直使用技術(shù)分析，因此這一論點(diǎn)可能不適用于技術(shù)分析策略。本文研究了當(dāng)新的技術(shù)交易規(guī)則出現(xiàn)并隨著時(shí)間的推移變得流行時(shí)會(huì)發(fā)生什么。Bollinger Bands于1983年推出，提供了一個(gè)自然實(shí)驗(yàn)。在推出之前，布林帶的交易非常有利可圖。然而，自從被引入以來，其預(yù)測(cè)能力似乎逐漸下降，并且自2001年Bollinger的關(guān)于布林帶的書出版以來，它在大多數(shù)國(guó)際市場(chǎng)上基本消失了。

Leung[2]等人試圖比較移動(dòng)平均信封和布林帶的盈利能力。盡管布林通道可以捕捉到移動(dòng)平均線信封無法實(shí)現(xiàn)的突然價(jià)格波動(dòng)，但研究表明，布林帶并沒有超越移動(dòng)平均線信封。

Thomas[3]等人發(fā)現(xiàn)，首先要學(xué)習(xí)的是技術(shù)分析的基本教訓(xùn)：通過觀察數(shù)量和價(jià)格的變化，可以直觀地看到需求上漲和供應(yīng)價(jià)格下降。技術(shù)分析信號(hào)可以幫助那些無法“看到”這種需求并在數(shù)量和價(jià)格上提供行動(dòng)的人和盲人計(jì)算機(jī)程序。20天、50天和200天移動(dòng)平均線的信號(hào)顯示，僅基于價(jià)格，大量需求和供應(yīng)何時(shí)進(jìn)入市場(chǎng)。相對(duì)強(qiáng)弱指數(shù)（RSI）和貨幣流量指數(shù)（MFI）信號(hào)引入了超買和超賣的概念，并被交易者用來買入弱勢(shì)并賣出強(qiáng)勢(shì)。業(yè)績(jī)相對(duì)強(qiáng)弱是投資組合經(jīng)理和投資者擊敗指數(shù)的最重要信號(hào)。

Rupesh[4]等人介紹了用于預(yù)測(cè)股票市場(chǎng)價(jià)格趨勢(shì)的方法的結(jié)果。該研究的第一個(gè)目標(biāo)是使用一些振蕩器和指標(biāo)優(yōu)化短期股票價(jià)格趨勢(shì)預(yù)測(cè)：移動(dòng)平均線收斂差異（MACD），相對(duì)強(qiáng)弱指數(shù)（RSI），隨機(jī)振蕩器（KDJ）和布林帶（BB）。觀察到使用適當(dāng)?shù)念A(yù)處理技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)模型，可以提高短期趨勢(shì)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率。應(yīng)用預(yù)處理然后使用數(shù)據(jù)組合可以在短期交易中產(chǎn)生更好的準(zhǔn)確率，同時(shí)預(yù)測(cè)庫(kù)存的長(zhǎng)期趨勢(shì)這個(gè)技術(shù)指標(biāo)是不夠的。除了公司的一些技術(shù)數(shù)據(jù)和基本數(shù)據(jù)外，還可以預(yù)測(cè)長(zhǎng)期庫(kù)存變動(dòng)。對(duì)于長(zhǎng)期預(yù)測(cè)其債務(wù)與權(quán)益，過去3年的凈利潤(rùn)、持有人持股、股息收益率和市盈率與技術(shù)因素一起使用。據(jù)觀察，使用基本和技術(shù)數(shù)據(jù)，長(zhǎng)期股票預(yù)測(cè)是可能的。

三、股票數(shù)據(jù)及股票指標(biāo)介紹

1.股票數(shù)據(jù)收集

以Kaggle比賽網(wǎng)站為來源收集到7000只股票數(shù)據(jù)，從7000只股票中隨機(jī)選取15只。利用python對(duì)信息技術(shù)股票進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，從15只股票里隨機(jī)選取5支，以14天作為一個(gè)周期。由實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分別得到，在一個(gè)周期里開盤時(shí)的點(diǎn)數(shù)、最高點(diǎn)、最低點(diǎn)，以及閉盤時(shí)的點(diǎn)數(shù)通過公式計(jì)算出這5只股票在這個(gè)周期內(nèi)的上升平均數(shù)，下降平均數(shù)和此周期以后幾天的RSI，從而達(dá)到對(duì)股票點(diǎn)數(shù)走勢(shì)的一種預(yù)測(cè)。

2.相對(duì)強(qiáng)弱指數(shù)（RSI）

（1）定義

RSI是Relative Strength Index的縮寫，中文名稱是相對(duì)強(qiáng)弱指數(shù)?？梢杂糜诠善笔袌?chǎng)的短線投資中的股票升跌測(cè)量和分析中，其中由威爾斯·威爾德（Welles Wilder）最早應(yīng)用于期貨買賣。

RSI是根據(jù)一定時(shí)期內(nèi)上漲點(diǎn)數(shù)和漲跌點(diǎn)數(shù)之和的比率制作出的一種技術(shù)曲線。本質(zhì)是通過計(jì)算一段時(shí)間內(nèi)股價(jià)的變動(dòng)情況，反應(yīng)短期內(nèi)買方和賣方在市場(chǎng)中力量對(duì)比情況，從而推測(cè)股價(jià)未來變動(dòng)方向的技術(shù)指標(biāo)。其最大作用是能夠顯示當(dāng)前市場(chǎng)的基本事態(tài)，但并不意味著市場(chǎng)趨勢(shì)就一定向RSI指標(biāo)預(yù)示的發(fā)展。

（2）計(jì)算公式

其中：

①RS：是指在一個(gè)周期內(nèi)（這里把一個(gè)周期定為14天）第一次總收益的平均值與一次總損失的平均值的比值。

②RSI：是一個(gè)基于一定周期計(jì)算的數(shù)值，通常取14天為一個(gè)周期。在圖像中，改變圖像的周期可以改變RSI的敏感度：周期越小，波動(dòng)越大越敏感，反之周期越大，波動(dòng)越小越平均。其中，當(dāng)RSI=0時(shí)，實(shí)際上代表了價(jià)格在14個(gè)周期內(nèi)沒有上漲過，一直在下跌，所以AG為0，RSI為0;而當(dāng)RSI=100時(shí)，實(shí)際上代表了價(jià)格在14個(gè)周期內(nèi)沒有下跌過，一直在上漲，所以AL為0，RSI為100。

③Smoothed RS：是指在基于RSL的基礎(chǔ)下推測(cè)第15天的股票點(diǎn)數(shù)上漲或下降情況。

3.Bollinger Bands

（1）定義

該指標(biāo)是在1980年由John Bollinger提出的。總體的思想是利用移動(dòng)平均線以及標(biāo)準(zhǔn)差預(yù)估出價(jià)值帶，鑒于價(jià)格是環(huán)繞價(jià)值上下波動(dòng)的，上突破該帶即為超買，下突破該帶即為超賣，以此來判斷價(jià)格與價(jià)值的相對(duì)位置。

Bollinger Bands包含了三條線，分別是一條中心線（Center Line）和兩條價(jià)格通道線（Price Channel）。中心線為一條價(jià)格的N日移動(dòng)平均線（SMA），在某些場(chǎng)合下也有使用N日加權(quán)移動(dòng)平均線（EMA）作為中心線的。上下兩個(gè)通道的寬度相等，是為N日的價(jià)格標(biāo)準(zhǔn)差。

反映趨勢(shì)：當(dāng)Bollinger Bands擴(kuò)大之時(shí)，市場(chǎng)就會(huì)開始變化或上漲，或下跌，脫離了橫盤抑或震蕩的趨勢(shì);當(dāng)Bollinger Bands縮小之時(shí)，市場(chǎng)從拉伸亦或是下跌中開始逐步走向平穩(wěn)，開始橫盤震蕩的趨勢(shì)。

SMA：一個(gè)周期內(nèi)的閉盤的平均值。

EMA：它是一種趨向類指標(biāo)，指數(shù)平均數(shù)指標(biāo)是以指數(shù)式遞減加權(quán)的移動(dòng)平均。

EXPMA=（當(dāng)日或當(dāng)期收盤價(jià)-上一日或上期EXPMA）/N+上一日或上期EXPMA，其中，首次上期EXPMA值為上一期收盤價(jià)，N為天數(shù)。

（2）計(jì)算公式

Middle Band = 20-day simple moving average （SMA）

Upper Band = 20-day SMA +（20-day standard deviation of price x 2）

Lower Band = 20-day SMA - （20-day standard deviation of price x 2）

四、實(shí)證分析

本部分對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析。

1.RSI

在KAGGLE上找到7000只股票，從中任選5只，分別標(biāo)號(hào)為：3196、3197、3198、3199、3200。以14天為一個(gè)周期，觀察其一個(gè)周期的平均變化量，從而推斷出這5只股票點(diǎn)數(shù)在第15天的上漲或下跌的情況。

由圖表可知：這五只股票的RSI分別為：52.437、51.431、48.660、53.201、52.455（取三位小數(shù)點(diǎn)便于比較）。

其中RSI的變動(dòng)范圍在0～100之間，強(qiáng)弱指標(biāo)值一般在20到80之間。由此可將RSI分為四個(gè)區(qū)域：

RSI在80～100范圍內(nèi)在市場(chǎng)范圍內(nèi)屬于極強(qiáng)區(qū)，在投資操作中可視為賣出信號(hào)。

RSI在50～80范圍內(nèi)在市場(chǎng)范圍內(nèi)屬于強(qiáng)區(qū)，在投資操作中可視為買入信號(hào)。

RSI在20～50范圍內(nèi)在市場(chǎng)范圍內(nèi)屬于弱區(qū)，在投資操作中可視為觀望信號(hào)。

RSI在0～20范圍內(nèi)在市場(chǎng)范圍內(nèi)屬于極弱區(qū)，在投資操作中可視為買入信號(hào)。

由此可分析出這5只股票的范圍大多集中于弱區(qū)和強(qiáng)區(qū)之間，RSI在50左右浮動(dòng)。可得出結(jié)論：這5只股票均在投資操作中都處于可觀望區(qū)。除3198外，其他都是從下到上突破50屬于由弱轉(zhuǎn)強(qiáng)，反之，3198則屬于由強(qiáng)轉(zhuǎn)弱。

2.Bollinger Bands

在KAGGLE上選取相同的標(biāo)號(hào)分別為3196、3197、3198、3199、3200的股票。以20天為一個(gè)周期，觀察其一個(gè)周期內(nèi)中上下軌線數(shù)據(jù)，從而推斷出這5只股票強(qiáng)弱指標(biāo)值，以及其的相對(duì)安全系數(shù)。

數(shù)據(jù)顯示，3169到3200的中軌線分別為：23.6、23.5、23.4、23.3、23.2.（取小數(shù)點(diǎn)后一位便于比較，下文一致）;上軌線分別為：24.5、24.2、23.8、23.7、23.6;下軌線：22.851、22.892、22.992、22.996、22.939。所以可由數(shù)據(jù)分析得出連續(xù)幾天的中上下軌線的數(shù)據(jù)間隔并不大，上軌線整體的趨勢(shì)為向下運(yùn)行，而中軌線和下軌線趨勢(shì)變化很小。從而分析可得這5只股票的安全系數(shù)較高，股票的變化相對(duì)穩(wěn)定，此時(shí)股價(jià)處于整理態(tài)勢(shì)之中，相對(duì)而言比較適合投資。在投資操作中，投資者可以對(duì)這段時(shí)期的股票持觀望或買入態(tài)度。

五、結(jié)語(yǔ)

本文對(duì)股票點(diǎn)數(shù)升降趨勢(shì)進(jìn)行分析從而其進(jìn)化預(yù)測(cè)。使用RSI分析這5只股票在周期內(nèi)的安全系數(shù)可得其發(fā)展趨勢(shì)為：這5只股票的范圍大多集中于弱區(qū)和強(qiáng)區(qū)之間，RSI在50左右浮動(dòng).由此可得出結(jié)論：這5只股票均在投資操作中都處于可觀望區(qū)。使用bollinger bands對(duì)其價(jià)格與價(jià)值的相對(duì)位置之間的關(guān)系分析可得：這5只股票的安全系數(shù)較高，股票的變化相對(duì)穩(wěn)定，此時(shí)股價(jià)處于整理態(tài)勢(shì)之中，相對(duì)而言比較適合投資。在投資操作中，投資者可以對(duì)這段時(shí)期的股票持觀望或買入態(tài)度。

使用RSI 和BOLLINGER BANDS方法對(duì)股票數(shù)據(jù)分析并進(jìn)行預(yù)測(cè)，判斷股票的安全買入賣出范圍是可行的，能在一定程度上較準(zhǔn)確的預(yù)知所選股票點(diǎn)數(shù)的升降，顯示出當(dāng)前市場(chǎng)的基本事態(tài)，但并不意味著市場(chǎng)趨勢(shì)就一定向RSI和BOLLINGER BANDS指標(biāo)預(yù)示的發(fā)展。應(yīng)結(jié)合具體問題進(jìn)行具體分析。

參考文獻(xiàn)：

[1]Fang，Jiali，Ben Jacobsen，and Yafeng Qin.“Popularity versus Profitability：Evidence from Bollinger Bands.”[J].The Journal of Portfolio Management，2017，43（4）：152～159.

[2]Leung，Joseph Man-Joe，and Terence Tai-Leung Chong.“An empirical comparison of moving average envelopes and Bollinger Bands.”[J].Applied Economics Letters，2003，10（6）：339～341.

[3]Thomas K.Lloyd Sr.Using Moving Averages and Relative Strength Performance to Beat the Index，Relative Strength Index，Money Flow Index，Keltner Channels，and Standard Deviation，with Apple ExhibitsSr T K L.

[4]Kamble，Rupesh A.“Short and Long Term Stock Trend Prediction Using Decision Tree.”2017 International Conference on Intelligent Computing and Control Systems（ICICCS）.IEEE，2017.

作者簡(jiǎn)介：

楊若馨，綿陽(yáng)南山中學(xué)實(shí)驗(yàn)學(xué)校學(xué)生。