基于移动平均线的投资策略研究

发布时间：2017-09-15 06:28

  本文关键词：基于移动平均线的投资策略研究

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【摘要】：学术界对于股票市场的有效性问题已经争论多年,传统的金融理论认为市场是有效的,股价充分反映了所有可用信息,使用任何可得信息都不能获得超额收益。而技术分析者认为,公司的经营状况、政策导向及行业情况等信息已经反映在历史价格当中,历史会重演,股票的价格走势总是不断再重复历史中的走势,通过研究股价的历史走势可以指导未来的投资并获得超额收益,从而认为市场是无效的。当前,技术分析已经成为股票投资中一种重要的投资分析方法,在世界各国广泛使用,因此研究技术分析有着重要的理论和现实意义。移动平均线投资理论是当今应用最广泛的技术指标之一,该理论是由美国著名的投资专家葛兰碧于20世纪中期提出来的。移动平均线是一个成本概念,它代表了过去一段时间这只股票的平均成本。其特点就是追踪趋势,稳定性好,助长助跌,同时有滞后性。它可以帮助交易者确认现有趋势,进而判断将出现的趋势以及发现过度延生即将反转的趋势。而国内外学者对于使用移动平均线交易策略的有效性看法不一,那么对于当前的中国股票市场,移动平均线策略在还能否获得超额收益,如何对该策略进行改良从而提高超额收益?移动平均线,是一条将某一时问段内计算得到的股票收盘价或指数收盘点位的平均值相连而形成的曲线,它在显示出股价的历史走势的同时也反映出股价未来变化的趋势。移动平均线是道氏理论中趋势分析的重要方法,也是最简单、应用最为广泛的交易方法,移动平均线理论以其简单易学使用方便等特点,广泛受到投资者的使用,而我国市场结构是以中小投资者为主,移动平均线策略凭借其简单易学的特点受到我国投资者的青睐。移动平均线策略在中国的应用从股市诞生之日就开始了,以往的研究大多倾向于策略有效性的研究,而创新性的投资策略较少。另一方面,国内学者对这方面的研究的时间以2010年以前居多,所使用的数据相对陈旧,对这几年中国股市变化所有学者和投资者都是有目共睹的,其中创业板的设立就是中国股市改革迈出的重要一步,本文就将创业板纳入了研究范围之内。本文的理论意义在于：首先,前人的研究中很少在均线策略中通过引入缓冲区间的方法来优化移动平均线策略的,本文的研究可丰富移动平均线理论的研究成果。其次,前人对于移动平均线策略研究的时间范围相对较早,大多是针对2010年之前的历史数据进行的分析,由于技术分析有一定的时间有效性,在一段时间内有效的策略过了一段时间可能就失效了。本文使用了2007年-2016年1月共计9年的数据对策略进行了研究,对当前的A股市场的均线策略研究更有时效性。最后,前人的研究对象集中在上证市场,而对于深圳市场的中小板和创业板研究不多,而本文分别研究了代表上证、中小板和创业板的指数基金,更加丰富了研究的广度。本文研究的现实意义在于,随着A股市场的不断改革,交易规则变化、市场情绪及外围市场影响等因素对A股市场影响越来越大,长期交易的不确定性风险日益增强,短期交易行为所占交易的比重越来越大。对股价的短期走势预测日益受到普通投资者和专业机构的重视。短期交易主要是以技术分析为主,均线策略作为技术分析的重要方法,研究成果对于指导投资者提高收益规避风险,监管部门丰富和完善监管等都有较强的现实意义。在此基础上,本文提出了针对中国股市的基于移动平均线的投资策略研究。移动平均线策略一般分为持有其可变的移动平均线策略和持有其固定的移动平均线策略。持有期固定的均线策略就是短期上穿长期均线一定百分比时买入,持有一个固定的时间后卖出。这个策略是后人改进的两个策略中最简单的,只需要根据买入信号买入,持有至到期卖出即可。但是这个策略针对瞬息万变的市场显然缺乏了一些灵活性,很容易错过了后期的上涨或没能躲过短期的下跌。而持有期可变的移动平均线策略是根据相同的百分比进行买卖,就是当短期均线上穿长期均线超过时买入,下穿长期均线超过时卖出,这个策略比持有其固定的策略多了一些对市场反应的灵活性,但是依然不够灵活,因为对于一个非对称的市场使用相同的买卖百分比参数显然不是最优的选择。移动平均线策略中加入缓冲区间的思想来源于传统持有其可变策略中的交易百分比参数,持有期可变的移动平均线策略在简单移动平均线策略的基础上增加了交易百分比参数,是为了避免过于频繁的长短期均线交叉。如果将买卖作为一次完整的交易行为来看,实际上加入的百分比参数就是在均线策略的买卖点中引入了一个缓冲区间(缓冲区问就等于买入百分比Q和卖出百分比β之和)。在缓冲区间内交叉的长短期均线作为虚假买卖信号忽略掉,超过了缓冲区间的交叉信号作为真实的交易信号进行交易。本文的思路就是通过在移动平均线策略中通过历史期找较优的到买卖百分比参数组合,并根据收益与缓冲区间的关系进行二次选择形成最优的策略组合。为了充分的验证在A股市场的有效性,以50ETF、中小板基金和创业板基金为研究对象,分析常用的五组移动平均线策略。首先,根据动量理论强者恒强的思想,运用计算机模拟的方法选出在历史期中收益最高的十组买入参数和卖出参数的组合,命名为优势组合。接着,将解释变量缓冲区间即其他变量与策略收益进行回归分析,着重分析缓冲区间对策略收益的影响情况。最后,根据缓冲区间的系数来判断缓冲区间对策略收益的影响方向,系数为正则缓冲区间越大策略收益越高,以此为依据在优势组合中二次筛选,选出买入参数与卖出参数和最大的前三个组合作为最终的策略,进而带入检测期检测超额收益的情况。本文的研究内容为：第一章,绪论。主要介绍了选题的背景、选题的目的及意义。并且对本文的研究思路做了初步的介绍,接着指出本文研究的创新点。第二章,文献综述。本文研究的对象是中国股票市场,使用的方法是移动平均线策略,因此,这一章主要综述了有效市场假说的相关理论及过内外关于有效市场理论的研究与实证,移动平均线理论的研究与实证的文献综述。第三章,基于移动平均线的投资策略的构建。以持有期可变的移动平均线策略为基础,加入缓冲区间和市场惯性的指标,并根据一定规则使其量化,从而构建出本文的投资策略。第四章,是重点章节,策略的实证研究。对优化的持有期可变的均线策略在A股市场的交易的实际情况进行检验。本章的实证过程主要为：首先,在历史期寻找优势组合：其次,引入缓冲区间,考察其对策略收益的影响；再次,根据缓冲区间与收益的关系对优势组合进行二次筛选,最终确定策略组合；最后,将策略组合带入检测期。主要包含以下过程：1、样本数据的预处理。首先确定研究时间。将时间段分成两段,历史期和验证期。其次,确定本文所研究的均线组合。由于均线的可能组合不可穷尽,所以本文根据国内外文献的相关研究比较常用的均线组合作为研究对象。最后,确定买入百分比a和卖出百分比β的取值。2、优势组合的选择。使用计算机模拟的方法挖掘历史期各长短均线组合对应不同(α,β)时的策略收益,挑选出历史期内收益前十的(α,β)组合作为优势组合。计算出每个(α,β)组合对应的缓冲区间,并以缓冲区间为解释变量结合其他几个变量共同与策略收益建立回归方程,研究这些变量对策略收益的影响。3、最终的策略组合的选择将历史期内收益前十的α和β组合挑选出来,作为优势组合。同时,根据回归方程中缓冲区间的系数对优势组合进行二次筛选,当缓冲区间系数为正时,则从优势组合中筛选出缓冲区间最大的前三个组合作为策略组合；反之,当缓冲区间系数小于零时,选出缓冲区间最小的的前三个组合作为策略组合。4、策略组合的检验。将最终的策略组合带入检验期进行实证检验,并将检测结果与买入持有的收益相对比。第五章,结论和展望。对实证结果进行分析和解释,并提出投资者建议和本文研究的一些展望。基于技术指标的交易策略,可以帮助投资者在高度随机或非随机的价格波动中,寻找到具有统计显著性的部分,发出明确的买卖信号,克服投资者心态变化带来的失误,获得长期稳定的收益。但是,基于技术指标的系统交易策略也有成功率不高,最优参数难以确定等缺点。本文的主要创新点：一、方法创新。将缓冲区问这个新方法引入传统的持有期可变额移动平均线策略中,完善和充实了移动平均线策略的使用,也为移动平均线策略的优化和收益的提升带来了实证依据。二、内容创新。本文使用的样本是代表了当前A股三大市场的指数基金,他们分别是代表上证的50ETF、代表中小板的中小板基金和代表创业板的创业板基金。指数基金即可以避免个股因流动性因素造成策略无法实现的问题,也充分代表了中国现存股票市场三大板块之间的差异,使得研究结果更为全面。通过对比分析的方式分析策略的影响因素以及影响程度,以及造成差异的原因。三、数据创新。在时间选择上,选择了2007年1月至2016年1月的日交易数据,这段历史时期包含了两个牛熊市和一个漫长的震荡市。移动平均线策略过于频繁的交叉造成许多虚假的买卖信号,降低了策略收益。通过引入缓冲区间的做法进行调整,并进行了实证验证,达到了预期的目的。虽然在前人的理论上进行了一定的改进和创新,但本文仍存在可优化和改善之处,希望在未来的研究中不断充实。
【关键词】：交易策略 移动平均 技术分析 优化
【学位授予单位】：西南财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F832.51
【目录】：

• 摘要4-9
• ABSTRACT9-15
• 1. 绪论15-22
• 1.1 研究背景15-17
• 1.2 研究目的与研究意义17-18
• 1.3 研究思路与主要内容18-20
• 1.4 创新点20-22
• 2. 文献综述22-34
• 2.1 有效市场假说22-26
• 2.2 移动平均线理论26-33
• 2.3 现有文献评述33-34
• 3. 基于移动平均线的投资策略34-42
• 3.1 传统的移动平均线策略34-36
• 3.2 优化的移动平均线策略36-42
• 4. 基于移动平均线策略的实证研究42-88
• 4.1 描述性统计42-48
• 4.2 变量选择48-49
• 4.3 实证研究49-88
• 5. 研究结论和展望88-91
• 5.1 研究结论88-90
• 5.2 研究展望90-91
• 参考文献91-95
• 附录95-98
• 致谢98

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：854854