技术指标投资策略的优化及其在量化交易中的应用

发布时间：2016-12-27 08:30

  本文关键词：面向电子商务的谈判支持系统研究，由笔耕文化传播整理发布。

《华中科技大学》 2010年

技术指标投资策略的优化及其在量化交易中的应用

张登明  

【摘要】：目前技术指标成百上千,种类繁多,归纳起来大致可以分为四大类:市场趋势指标,超买超卖指标,大势型指标和人气型指标。对个股投资来说,大势型指标参考价值没有前三者明显。MACD,KDJ,PSY分别是市场广泛采用的趋势型指标,随机型指标和人气型指标。但是在具体投资过程中可以发现,对这些指标中的时间窗口参数,指标组合使用方法以及给出信号时的交易量对投资结果以及投资时机的选择有着重大影响,而在这些指标组合使用过程中往往表现出随意性和主观性。 本文旨在以技术分析指标为对象,提出一个完整的技术指标组合投资策略框架。工作主要包括以下几个方面的内容:首先介绍了投资策略优化的理论基础,介绍了代表三类指标的MACD和KDJ以及PSY指标组合优化的方法,并结合资产配置理论提出了技术指标组合下的投资策略。其次,进行交易量模型中的状态变量估计和技术指标时间窗口参数优化,选取的样本为2003年9月28日到2007年9月28日上证50指数成分股票数据。再次,通过大样本统计对提出的交易策略进行样本外检测,并与相关交易策略进行比较,选取的样本为2007年9月到2010年9月28日上证50指数成分股票数据,检验结果发现,优化后的投资组合策略都要明显优于买入并持有策略以及其他相关策略。 虽然从理论上还没有解释出技术分析能增加投资过程的价值的原因,但是技术分析在投资实践中起着非常重要的作用并且广为投资者使用,尤其是短线投资,技术分析体现出更大的优势。本文从量化的角度,通过样本统计给出了适合中国股市的优化MACD,KDJ和PSY指标组合参数交易策略,有利于提高投资决策的科学性,有助于降低投资过程的盲目性,对量化投资实践具有重大和积极的意义。

【关键词】：
【学位授予单位】：华中科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2010
【分类号】：F273.1;F832.51;F224
【目录】：

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