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雙均線擇時(shí)策略的循環(huán)優(yōu)化與績(jī)效研究

2023-10-15 20:23:37魏來(lái)李楊
中國(guó)證券期貨 2023年5期
關(guān)鍵詞:參數(shù)優(yōu)化數(shù)據(jù)可視化

魏來(lái) 李楊

摘?要:

均線策略是業(yè)界趨勢(shì)擇時(shí)的常用策略,但由于其參數(shù)優(yōu)化的理論研究匱乏,致使均線策略的預(yù)測(cè)能力常被學(xué)界低估。本文系統(tǒng)地回顧了國(guó)內(nèi)外均線擇時(shí)的建模方法,按照循環(huán)迭代的方式尋找雙均線策略的最優(yōu)化解,并將數(shù)據(jù)可視化,為科學(xué)使用雙均線策略提供了思路。本文以上證50指數(shù)為標(biāo)的,實(shí)證得出的迭代最優(yōu)解突破了以往對(duì)長(zhǎng)短周期的常規(guī)限制,一定程度上解決了均線交易信號(hào)頻繁產(chǎn)生導(dǎo)致高交易成本的弊病,相比買入持有策略,較大程度地提升了交易績(jī)效。

關(guān)鍵詞:擇時(shí)策略;參數(shù)優(yōu)化;移動(dòng)平均;自相關(guān);數(shù)據(jù)可視化

一、引言

資產(chǎn)價(jià)格時(shí)間序列的預(yù)測(cè)一直是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù),趨勢(shì)擇時(shí)是眾多量化擇時(shí)方法中非常經(jīng)典的一類策略,均線(MA)策略即為趨勢(shì)擇時(shí)的典型代表。MA策略源于道·瓊斯的平均成本理論,把股票價(jià)格按一定周期做移動(dòng)平均,以預(yù)測(cè)股價(jià)未來(lái)走勢(shì)。MA策略作為主流趨勢(shì)擇時(shí)策略,是利用動(dòng)量效應(yīng)與反轉(zhuǎn)效應(yīng)盈利的寶刀利器。MA策略之所以流行,有兩個(gè)原因。其一,MA的規(guī)則可以識(shí)別價(jià)格趨勢(shì)進(jìn)而盈利,Hong和Satchell(2012)得出公平價(jià)格往往蘊(yùn)含長(zhǎng)期的全市場(chǎng)趨勢(shì),MA策略擅長(zhǎng)捕捉長(zhǎng)期趨勢(shì)獲利。其二,MA規(guī)則可應(yīng)用于價(jià)格發(fā)現(xiàn),通常價(jià)格自相關(guān)性顯著時(shí),長(zhǎng)周期均線的價(jià)格發(fā)現(xiàn)機(jī)制更有效。

MA策略的思路是利用價(jià)格自相關(guān)做趨勢(shì)判斷,但學(xué)界認(rèn)為資產(chǎn)價(jià)格自相關(guān)的真實(shí)結(jié)構(gòu)是很難被真正了解的,因而現(xiàn)實(shí)中MA策略很難通過(guò)基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)模型來(lái)制定有效的窗口參數(shù)。由于缺乏統(tǒng)計(jì)模型的支撐,國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)單純優(yōu)化雙均線方面的研究不足,過(guò)往研究主要停留在均線技術(shù)與其他技術(shù)或指標(biāo)組合利用的層面。再者,缺少對(duì)使用條件與時(shí)間序列自相關(guān)性的驗(yàn)證,忽略參數(shù)的優(yōu)化,盲目套用均線策略,導(dǎo)致均線策略不能充分發(fā)揮其識(shí)別買賣信號(hào)的能力,致使均線策略的效用被學(xué)界低估。

二、文獻(xiàn)綜述

均線理論經(jīng)典而古老,經(jīng)過(guò)數(shù)十年的發(fā)展,均線擇時(shí)的研究逐漸分為兩派:一派基于經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué),或關(guān)注單一擇時(shí)指標(biāo)的優(yōu)化,或致力于實(shí)現(xiàn)不同擇時(shí)指標(biāo)的融合;一派基于機(jī)器學(xué)習(xí)等新型算法,實(shí)證并研究均線相關(guān)新型算法的有效性。

基于經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué),一些學(xué)者嘗試單純地優(yōu)化MA,即實(shí)現(xiàn)單純的均線參數(shù)的優(yōu)化。簡(jiǎn)單移動(dòng)平均線易于解釋理解,但一直缺乏適當(dāng)?shù)拈L(zhǎng)度選擇機(jī)制,也沒有基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)模型。Johnston等(1999)曾嘗試開發(fā)基于簡(jiǎn)單移動(dòng)平均線的統(tǒng)計(jì)模型,推導(dǎo)了簡(jiǎn)單移動(dòng)平均線的條件方差和使條件方差最小化的最佳移動(dòng)步長(zhǎng)計(jì)算公式,但從未在真實(shí)情況下評(píng)估過(guò)其性能。單純優(yōu)化MA主要體現(xiàn)在均線窗口周期的選擇與組合優(yōu)化:孫碧波(2005)以上證指數(shù)為例,用標(biāo)準(zhǔn)檢驗(yàn)證明持有期可變的移動(dòng)平均線能帶來(lái)超額利潤(rùn),且時(shí)間越短預(yù)測(cè)能力越強(qiáng)。Khand等(2020)對(duì)比了可變長(zhǎng)度移動(dòng)平均線和固定長(zhǎng)度移動(dòng)平均線的預(yù)測(cè)能力均優(yōu)于簡(jiǎn)單買入持有,且兩類策略的最高平均買入回報(bào)率出現(xiàn)在非危機(jī)時(shí)期。

基于經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué),另一些學(xué)者嘗試將MA與時(shí)間序列自相關(guān)過(guò)程結(jié)合并優(yōu)化。經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)中,單變量自回歸(AR)、單變量移動(dòng)平均線(SMA)、自回歸移動(dòng)平均線(ARMA)及其各種變化都可用來(lái)預(yù)測(cè)時(shí)間序列。學(xué)者們結(jié)合上述元素,分析了自相關(guān)性與MA預(yù)測(cè)效果的關(guān)系:Hong和Satchell(2015)以11個(gè)主要國(guó)際股票指數(shù)為例,將對(duì)數(shù)價(jià)格趨勢(shì)和長(zhǎng)期限樣本配對(duì),推導(dǎo)出MA交易規(guī)則的自相關(guān)函數(shù),得出時(shí)間序列樣本具有高度一階自相關(guān)性時(shí),MA規(guī)則才適用于長(zhǎng)時(shí)間跨度時(shí)間序列。Svetunkov等(2018)將自相關(guān)過(guò)程AR(k)作為誤差項(xiàng)引入MA,通過(guò)最小化信息準(zhǔn)則(AIC赤池信息準(zhǔn)則)來(lái)確定最優(yōu)階k,進(jìn)而構(gòu)建最優(yōu)MA。

基于機(jī)器學(xué)習(xí)等新型數(shù)據(jù)分析技術(shù),學(xué)者們將MA視為算法科技的輸入要素或前置環(huán)節(jié),以實(shí)現(xiàn)整體模型的優(yōu)化。在有監(jiān)督學(xué)習(xí)方面,Hui和Wu(2012)利用MA標(biāo)記股票市場(chǎng)走勢(shì),再使用支持向量機(jī)來(lái)識(shí)別交易信號(hào)。在無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方面,F(xiàn)iroozye和Koshiyama(2020)利用典型關(guān)聯(lián)分析法(CCA)對(duì)簡(jiǎn)單移動(dòng)平均線、指數(shù)加權(quán)移動(dòng)平均線和自回歸集成移動(dòng)平均線的信號(hào)和未來(lái)回報(bào)進(jìn)行實(shí)證分析,利用正交最小二乘法提升了交易的夏普比率。

三、研究問(wèn)題

單均線策略中,股票當(dāng)前價(jià)格高于某窗口周期內(nèi)價(jià)格的移動(dòng)平均值時(shí),產(chǎn)生買入信號(hào)。雙均線策略中,根據(jù)短期移動(dòng)平均線和長(zhǎng)期移動(dòng)平均線的交叉點(diǎn),識(shí)別股票買賣時(shí)機(jī)。如文獻(xiàn)綜述所述,學(xué)者過(guò)往對(duì)均線參數(shù)的研究,主要圍繞單均線模型移動(dòng)窗口的優(yōu)化;相比單均線策略,雙均線策略更難找到統(tǒng)計(jì)模型來(lái)求解移動(dòng)窗口的最優(yōu)解。雙均線策略作為一種被廣泛使用的量化擇時(shí)策略,其參數(shù)設(shè)置卻被大多數(shù)研究所忽視。未優(yōu)化的雙均線策略主要存在以下兩個(gè)問(wèn)題。

橫盤調(diào)整期策略失效。移動(dòng)平均線在單邊上升或單邊下降的趨勢(shì)中,能帶來(lái)大幅利潤(rùn)或避免大幅損失。但當(dāng)股票處于橫盤調(diào)整期時(shí),買賣交易信號(hào)頻繁生成,容易產(chǎn)生虛假的持倉(cāng)信號(hào),即誤導(dǎo)性穿越,這種錯(cuò)誤干擾會(huì)產(chǎn)生不必要的交易費(fèi)用,提升投資者的交易成本。

價(jià)格時(shí)間序列自相關(guān)性弱時(shí)策略失效。實(shí)踐中,利用雙均線策略判斷趨勢(shì)時(shí),價(jià)格時(shí)間序列樣本的時(shí)間跨度越短,雙均線策略的有效性越有限,策略的失效可能與時(shí)間序列短期自相關(guān)性弱有關(guān)。先前的研究往往對(duì)雙均線長(zhǎng)短周期范圍做出人為限制,如王兆軍等(2000)在設(shè)定短周期窗口時(shí)人為限制小于20天,長(zhǎng)周期不逾100天。當(dāng)價(jià)格時(shí)間序列樣本的時(shí)間跨度不同時(shí),固定窗口長(zhǎng)度的雙均線策略的有效性也有所差異。

為此,筆者嘗試打破以往固化的長(zhǎng)短周期范圍限制,解放雙均線技術(shù)生產(chǎn)力,并結(jié)合時(shí)間序列相關(guān)性,對(duì)經(jīng)典的雙均線模型進(jìn)行優(yōu)化,以期回答以下問(wèn)題:

(1)雙均線策略的績(jī)效如何,能否達(dá)到理想的收益率?

(2)雙均線策略能否解決因橫盤無(wú)效信息的干擾導(dǎo)致交易頻繁的問(wèn)題?

(3)長(zhǎng)短周期的慣用限制是否合理?

四、研究設(shè)計(jì)

(一)雙均線策略最優(yōu)解的存在性

單均線策略已被證明存在最優(yōu)解。在單均線策略窗口是否存在最優(yōu)解、最優(yōu)解是否唯一的研究中,學(xué)者普遍認(rèn)為SMA參數(shù)是存在最優(yōu)化解的。Valeriy和Javier(2020)發(fā)現(xiàn)了單均線策略最優(yōu)解的唯一性,繪制了夏普比率與平均窗口大小的關(guān)系曲線,關(guān)系曲線表現(xiàn)出隨著移動(dòng)窗口大小的增加,策略對(duì)應(yīng)的夏普比率先增加,達(dá)到峰值后再逐漸減少的相似走勢(shì),證明單均線策略在美國(guó)股市存在最優(yōu)化解。

雙均線策略存在最優(yōu)化解嗎?本文以上證50指數(shù)為例,打破人為長(zhǎng)短周期的限制,通過(guò)Python迭代循環(huán)窮舉滿足條件的所有長(zhǎng)短周期組合,研究A股市場(chǎng)雙均線策略是否存在最優(yōu)化解。單均線策略利用夏普比率與平均窗口大小的關(guān)系曲線,直觀地反映出最優(yōu)解的唯一性,但雙均線策略存在長(zhǎng)周期與短周期兩個(gè)自由度,因而在數(shù)據(jù)分析中,本文引入熱力圖來(lái)實(shí)現(xiàn)最優(yōu)化解的數(shù)據(jù)可視化。

(二)誤導(dǎo)性穿越信號(hào)的過(guò)濾

雙均線策略在橫盤調(diào)整期易產(chǎn)生無(wú)效信號(hào),學(xué)者曾嘗試運(yùn)用一些過(guò)濾技術(shù)來(lái)盡可能地避免誤導(dǎo)性穿越信號(hào),例如改良均線技術(shù),采用延后的簡(jiǎn)單移動(dòng)均線(ASMA)來(lái)推遲移動(dòng)均線的穿越,過(guò)濾掉偶發(fā)的無(wú)效信號(hào)。本文嘗試通過(guò)優(yōu)化雙均線移動(dòng)窗口,來(lái)驗(yàn)證單純地優(yōu)化雙均線參數(shù)能否有效識(shí)別與避免誤導(dǎo)性穿越。

(三)雙均線策略有效性與時(shí)間序列自相關(guān)性的關(guān)聯(lián)分析

如文獻(xiàn)綜述所述,均線策略的有效性常常與時(shí)間序列的自相關(guān)性聯(lián)系密切。研究時(shí)間序列價(jià)格變化的前后獨(dú)立性時(shí),學(xué)者們用到了價(jià)格指數(shù)的自相關(guān)系數(shù)、時(shí)間序列的頻譜密度等。例如,唐振鵬等(2017)用自相關(guān)系數(shù)分析上證指數(shù)日內(nèi)高頻數(shù)的高階自相關(guān)性。本文將以回測(cè)的方式驗(yàn)證雙均線策略的有效性與時(shí)間序列自相關(guān)性是否相關(guān),以上證50指數(shù)的日收盤價(jià)低頻數(shù)據(jù)為據(jù),通過(guò)DW檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量、LM檢驗(yàn),來(lái)簡(jiǎn)單驗(yàn)證不同時(shí)間范圍內(nèi)上證50價(jià)格指數(shù)的自相關(guān)性,以及最優(yōu)窗口雙均線策略的有效性。

五、研究過(guò)程

(一)數(shù)據(jù)處理

通過(guò)API獲取上證50指數(shù)自2004年1月5日至2022年8月3日的開盤價(jià)、收盤價(jià)、最高價(jià)、最低價(jià)。在此基礎(chǔ)上計(jì)算:①股指漲跌幅,即上證50指數(shù)每天相對(duì)昨日收盤價(jià)的漲跌幅。②股指漲跌停價(jià)格,上證50ETF同樣實(shí)行10%的漲跌幅限制,所以本文以上證50指數(shù)為標(biāo)的進(jìn)行程序化交易時(shí),要屏蔽掉策略中的漲跌停信號(hào)。③因上證50指數(shù)成分股存在送股、配股、分紅等,本文對(duì)指數(shù)做后復(fù)權(quán)處理。④建立資金曲線,資金曲線是以上證50指數(shù)上線第一天的凈值為1,再將之后指數(shù)每一天的漲跌幅累乘,得到的累計(jì)漲跌幅曲線。上證50指數(shù)累計(jì)漲跌幅如圖1所示。

(二)建立雙均線策略模型

識(shí)別雙均線交易信號(hào)。雙均線交易策略中,短期移動(dòng)均值和長(zhǎng)期移動(dòng)均值的交叉點(diǎn),產(chǎn)生買入或賣出信號(hào)。比如當(dāng)短周期均線價(jià)格大于長(zhǎng)周期均線價(jià)格,并且前一天短周期均線價(jià)格小于前一天長(zhǎng)周期均線價(jià)時(shí),會(huì)產(chǎn)生買入信號(hào)。構(gòu)建函數(shù),根據(jù)買賣交易信號(hào),標(biāo)記持倉(cāng)狀態(tài),即持倉(cāng)或空倉(cāng)。

先前學(xué)者研究雙均線策略最優(yōu)窗口問(wèn)題時(shí),采用的是長(zhǎng)短周期列舉的方法,選擇長(zhǎng)短周期時(shí),主觀性較強(qiáng)。本文采取循環(huán)迭代的方法,客觀地窮舉了每一種長(zhǎng)短周期組合。上證50ETF傭金不超過(guò)成交金額的03%,申購(gòu)與贖回費(fèi)率為05%,因而假設(shè)開倉(cāng)平倉(cāng)的手續(xù)費(fèi)為08%,構(gòu)建雙均線策略函數(shù)。

構(gòu)建循環(huán)迭代模型。建立循環(huán),遍歷長(zhǎng)短周期,尋找周期參數(shù)最優(yōu)解。本文以300為長(zhǎng)周期上限,即以(0,300]為長(zhǎng)周期m的選擇區(qū)間,以(0,m)?為短周期n的選擇區(qū)間。根據(jù)雙均線策略建立循環(huán)迭代模型,先遍歷長(zhǎng)周期、再遍歷短周期,一共產(chǎn)生了44850組長(zhǎng)短周期雙均線策略。

(三)雙均線擇時(shí)優(yōu)化

為確定44850組長(zhǎng)短周期雙均線策略的最優(yōu)化解,即最佳均線移動(dòng)窗口,本文建立了多維度的回測(cè)指標(biāo)評(píng)價(jià)體系,以期從收益與風(fēng)險(xiǎn)兩大維度,綜合選擇最優(yōu)的雙均線移動(dòng)窗口;同時(shí),本文用熱力圖來(lái)直觀地定位最優(yōu)移動(dòng)窗口。本文精選的回測(cè)指標(biāo)體系包含了以下指標(biāo):

(1)收益類指標(biāo):相對(duì)收益。相對(duì)收益是指某時(shí)點(diǎn)均線擇時(shí)策略收益與買入持有不擇時(shí)策略收益的比值。具體地,可以用某時(shí)點(diǎn)雙均線擇時(shí)策略資金曲線終值與該時(shí)點(diǎn)買入持有策略資金曲線終值的比值來(lái)表示。圖2為雙均線策略相對(duì)收益熱力圖,熱力圖以長(zhǎng)周期窗口為橫軸,以短周期窗口為縱軸,以顏色深淺表示指標(biāo)的數(shù)值大小。我們期望相對(duì)收益越高越好,根據(jù)色帶與數(shù)值的關(guān)系,最紅區(qū)域?yàn)樽顑?yōu)解所在位置,圖中已用圓圈標(biāo)記。

(2)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo):歷史最大回撤是業(yè)界單純衡量策略風(fēng)險(xiǎn)的主要指標(biāo),用來(lái)衡量策略歷史上發(fā)生的最大虧損幅度,歷史最大回撤的值為雙均線擇時(shí)策略收益曲線上最高點(diǎn)到之后最低點(diǎn)的回撤跌幅。最大回撤表示策略在某段時(shí)間內(nèi)所承受的最大的風(fēng)險(xiǎn)水平,能夠比較直觀地體現(xiàn)策略風(fēng)險(xiǎn)的大小。圖3為雙均線策略最大回撤熱力圖,我們希望歷史最大回撤越小越好,最藍(lán)區(qū)域?yàn)樽顑?yōu)解所在位置。

(3)綜合指標(biāo):當(dāng)收益指標(biāo)與風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)決定的最優(yōu)解不統(tǒng)一時(shí),需要引入經(jīng)風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整的績(jī)效指標(biāo)。夏普比率又稱為收益與變異性比率,作為權(quán)衡波動(dòng)性與收益性的經(jīng)典比率,是業(yè)界主要的綜合回測(cè)評(píng)價(jià)指標(biāo),其值等于雙均線擇時(shí)策略持倉(cāng)期間,指數(shù)漲跌幅的均值與指數(shù)漲跌幅標(biāo)準(zhǔn)差之間的比率。夏普比率反映雙均線策略承擔(dān)單位風(fēng)險(xiǎn)所獲得的收益,其值越高,策略風(fēng)險(xiǎn)與收益的性價(jià)比越高。圖4為雙均線策略夏普比率熱力圖,最紅區(qū)域?yàn)樽顑?yōu)解所在位置。

(4)成本指標(biāo):總交易次數(shù)與平均持倉(cāng)時(shí)間。除了風(fēng)險(xiǎn)與績(jī)效兩個(gè)重要的維度外,交易成本也是重要的策略評(píng)價(jià)參考,考慮單次買入和賣出的交易費(fèi)用相等,因而成本指標(biāo)就簡(jiǎn)化為包括了買入和賣出的總交易次數(shù)。此外,還應(yīng)考慮資金的機(jī)會(huì)成本,即資金的時(shí)間價(jià)值,因此本文還考慮了持倉(cāng)成本等輔助指標(biāo),如計(jì)算平均持倉(cāng)時(shí)間,即持倉(cāng)一次平均的時(shí)間長(zhǎng)度。

綜合以上指標(biāo),我們以風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整后的績(jī)效指標(biāo)夏普比率為主要標(biāo)準(zhǔn),對(duì)雙均線策略進(jìn)行排名,最優(yōu)策略的夏普率達(dá)到了557%,前10名見表1。

如表1所示,短周期12天與長(zhǎng)周期150天的組合,為最優(yōu)的雙均線策略。排名前10的組合中,短周期均在20天以內(nèi),這與過(guò)往相關(guān)文獻(xiàn)鎖定的短周期最佳移動(dòng)窗口范圍一致;但排名前10的長(zhǎng)均線移動(dòng)窗口,則超出了過(guò)往雙均線文獻(xiàn)中既定的100天上限,其最優(yōu)解在區(qū)間(145,150)內(nèi)。同時(shí),隨著長(zhǎng)周期移動(dòng)窗口的拉長(zhǎng),交易成本指標(biāo)也有所改善,持倉(cāng)天數(shù)增加,減少了以往均線策略無(wú)效交易信號(hào)頻繁出現(xiàn)帶來(lái)的不必要的交易成本。

(四)雙均線策略與自相關(guān)性分析

時(shí)間序列的自相關(guān)性是時(shí)間序列與自身不同滯后項(xiàng)之間的相關(guān)性,如前文所述,相關(guān)文獻(xiàn)論證了在時(shí)間序列自相關(guān)性越高,均線策略的有效性越顯著。我們將短周期12天、長(zhǎng)周期150天的最優(yōu)解代入不同長(zhǎng)度的時(shí)間序列中,回測(cè)不同時(shí)間跨度的時(shí)間序列樣本支撐下,資金收益曲線與時(shí)間序列自相關(guān)性的關(guān)系,以驗(yàn)證均線最優(yōu)化解的有效性與時(shí)間序列自相關(guān)性的適配性。結(jié)果如表2所示。

LM檢驗(yàn)可得全周期上證50指數(shù)時(shí)間序列呈一階自相關(guān);DW檢驗(yàn)只對(duì)一階自相關(guān)有效,DW值越趨近于0,時(shí)間序列越存在正自相關(guān)的可能。如表2所示,全周期上證50指數(shù)時(shí)間序列具有較強(qiáng)的正相關(guān)性。Hong和Satchell(2015)論證了時(shí)間序列具有高度一階自相關(guān)性時(shí),才可將單均線規(guī)則適用于長(zhǎng)時(shí)間跨度的時(shí)間序列。相似地,在全周期時(shí)間序列一階自相關(guān)時(shí),最優(yōu)雙均線策略績(jī)效顯著,此時(shí)對(duì)應(yīng)的最優(yōu)雙均線策略資金曲線(初始凈值為1對(duì)應(yīng)的累計(jì)漲跌幅曲線)如圖5所示。

橫盤調(diào)整期的DW值相對(duì)全周期有所上漲,證明橫盤調(diào)整期的時(shí)間序列的正相關(guān)性減弱,但依舊呈一階自相關(guān),相對(duì)買入持有策略,雙均線在橫盤調(diào)整期扭虧為盈,也能在一定程度上提高績(jī)效。合理地延長(zhǎng)雙均線長(zhǎng)周期窗口可以一定程度上屏蔽掉干擾信號(hào),減少無(wú)效交易。由此可見,當(dāng)上證50?指數(shù)趨勢(shì)模糊時(shí),優(yōu)化后的雙均線策略依舊有效。

六、研究結(jié)論

相比過(guò)往對(duì)雙均線窗口的優(yōu)化,本文通過(guò)循環(huán)遍歷,研究的雙均線窗口區(qū)間范圍更大、粒度更細(xì)、結(jié)論更準(zhǔn)確。本文研究了上證50指數(shù)與雙均線移動(dòng)窗口的適配性,得出雙均線策略在長(zhǎng)周期、橫盤調(diào)整期內(nèi),都可以提升量化交易績(jī)效,優(yōu)化后的雙均線策略在敏感性和穩(wěn)定性上都表現(xiàn)良好。盡管優(yōu)化后的雙均線策略表現(xiàn)優(yōu)越,但運(yùn)用時(shí)仍要掌握一些要領(lǐng);同時(shí),雙均線策略在后續(xù)的研究中仍有提升的空間。

(1)成分股的適配性。MA具有自相關(guān)放大效應(yīng),上證50指數(shù)之所以與雙均線長(zhǎng)窗口適配,與上證50指數(shù)長(zhǎng)期呈一階自相關(guān)有關(guān)。指數(shù)相對(duì)于個(gè)股,長(zhǎng)期趨勢(shì)顯著,適合中長(zhǎng)期投資,雙均線策略能把握大段趨勢(shì)的同時(shí),較靈敏地過(guò)濾掉局部跌幅。但上證50指數(shù)最優(yōu)雙均線窗口是否與上證50具體成分個(gè)股適配,則需要關(guān)注該成分股是否具有顯著的一階自相關(guān)性。因此,還需要對(duì)時(shí)間序列自相關(guān)性、窗口周期和投資周期的選擇機(jī)制進(jìn)行進(jìn)一步的智能優(yōu)化。

(2)輔助指標(biāo)控制回撤。最優(yōu)雙均線策略在完整時(shí)間序列中的最大回撤為37%,固然最大回撤與選取的時(shí)間段有較大的關(guān)系,回測(cè)的時(shí)間序列區(qū)間越長(zhǎng),最大回撤可能越大,全周期時(shí)間序列回撤最大。但我們?nèi)钥梢詷?gòu)建量化交易系統(tǒng),融合其他技術(shù)或指標(biāo),盡可能降低最大回撤。比如建立均線擇時(shí)策略的同時(shí),以能量潮O(jiān)BV等指標(biāo)為參照,對(duì)可能的大幅回撤進(jìn)行監(jiān)控。

(3)本文旨在研究上證50指數(shù)與雙均線窗口的適配性,僅僅分析雙均線產(chǎn)生的買賣交易信號(hào),未對(duì)止盈止損和倉(cāng)位控制進(jìn)行分析,未研究極端行情中人工干預(yù)的觸發(fā)條件。在搭配相關(guān)風(fēng)控措施以輔助雙均線策略提高績(jī)效的相關(guān)研究方面,學(xué)界還有很大的研究與探索空間。

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Study?on?the?Optimization?and?Effect?of?Moving?Average?Timing?Strategy:

Taking?the?SSE?50?Index?as?an?Example

WEI?Lai1,2?LI?Yang3

(1Taiyuan?University?of?Technology,Taiyuan?030024,China;

2Shanxi?Finance?and?Taxation?College,Taiyuan?030024?China;

3Agricultural?Bank?of?China?Taiyuan?Branch,Taiyuan?030024,China)

Abstract:The?moving?average?(MA)?is?widely?usedto?tracing?the?stock?trendsin?the?industry?However,Most?studies?ignore?the?parameter?settings?of?the?MA,which?leads?to?underestimation?of?the?potential?of?the?MA?Therefore,this?paper?systematically?reviews?thedomestic?and?foreign?research?inMAtrading?rulesOur?system?proposes?the?cyclical?iteration?modelto?optimize?tradingstrategies?based?on?the?MA?Furthermore,data?visualizationis?invented?to?assist?investors?to?make?trading?decisionsBased?on?the?SSE?50?index,the?experiments?remove?restrictions?and?extend?the?limits?of?the?MA,reduce?the?transaction?costs?causing?byinvalid?signal?to?take?advantage?of?the?MAs?capability?wellThe?cyclical?iteration?model?beats?the?buy-and-hold?strategy?by?yieldingmore?profits

Keywords:Quantitative?Timing?Strategy;Parameter?Optimization;Moving?Average;Autocorrelation;Data?Visualization

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