股票数学模型测试报告

股票数学模型测试报告
股票数学模型测试报告

持续放量:

测试方法:选股公式—持续放量

测试时间:2006-1-1 —2007-2-15 计算强制平仓

测试股票:共计828只初始投入:10,000.00元

买入条件:

下面各组之一成立:

1.下列条件同时成立

1.1 选股公式:持续放量(3)[日线]

当条件满足时:按照中价:收盘价使用全部资金买入

出现连续信号时:不再买入

卖出条件:无卖出条件

平仓条件:(按照收盘价平仓)

买入40天后平仓利润达到50.00%止赢

系统测试摘要

测试股票数: 828

年回报率: 23.33% 年交易次数: 994.15

胜率: 81.06% 成功率: 80.26% 平均利润: 1,942.92元年均信号数量: 2,004.00次

最大单次盈利: 10,753.65元最大单次亏损: -6,599.60元

交易次数: 1077 盈利交易次数: 873(占81.06%)

净利润: 2,092,530.00元净利润率: 25.27%

简单持有净利润: 7,231,459.00元简单持有净利润率: 87.34% 理想模型净利润: 6,625,566,874,664,960.00元

理想模型净利润率: 80,018,923,520.00%

系统测试报告

测试股票数: 828

净利润: 2,092,530.00元净利润率: 25.27%

总盈利: 2,289,405.75元总亏损: -196,885.48元

交易次数: 1077 胜率: 81.06% 年均交易次数: 994.15盈利/亏损交易次数: 873/204 总交易额: 11,313,901.00元交易费: 4,008.28元最大单次盈利: 10,753.65元最大单次亏损: -6,599.60元平均盈利: 2,125.72元平均亏损: -182.81元

平均利润: 1,942.92元平均盈利/平均亏损: -1,162.81

最大连续盈利次数: 41 最大连续亏损次数: 3 交易平均周期数: 24.36

盈利交易平均周期: 22.11 亏损交易平均周期: 34.00 盈利系数: 0.84

最大浮动盈利: 10,362,570.00元最大浮动亏损: 0.00元最大浮动盈亏差: 10,362,570.00元

总投入: 8,280,000.00元

------------------------------买入信号统计-----------------------------------

(统计所有买入信号点情况,不考虑交易测试中资金及策略造成的信号删除问题) 成功率: 80.26%

信号数量: 1094 年均信号数量: 1,009.85

系统测试设定

测试方法:选股公式—持续缩量

测试时间:2006-1-1 —2007-2-15 计算强制平仓

测试股票:共计828只初始投入:10,000.00元

买入条件:

下面各组之一成立:

1.下列条件同时成立

1.1 选股公式:持续缩量(3)[日线]

当条件满足时:按照中价:收盘价使用全部资金买入

出现连续信号时:不再买入

卖出条件:无卖出条件

平仓条件:(按照收盘价平仓)

买入40天后平仓利润达到50.00%止赢

系统测试摘要

测试股票数: 828

年回报率: 22.44% 年交易次数: 1,041.23

胜率: 81.21% 成功率: 80.03% 平均利润: 1,784.62元年均信号数量: 2,104.62次

最大单次盈利: 11,185.65元最大单次亏损: -9,255.89元

交易次数: 1128 盈利交易次数: 916(占81.21%)

净利润: 2,013,056.00元净利润率: 24.31%

简单持有净利润: 14,462,899.00元简单持有净利润率: 174.67% 理想模型净利润: 13,251,132,675,588,096.00元

理想模型净利润率: 160,037,830,656.00%

系统测试报告

测试股票数: 828

净利润: 2,013,056.00元净利润率: 24.31%

总盈利: 2,221,957.00元总亏损: -208,931.52元

交易次数: 1128 胜率: 81.21% 年均交易次数: 1,041.23盈利/亏损交易次数: 916/212 总交易额: 11,879,994.00元交易费: 4,384.05元最大单次盈利: 11,185.65元最大单次亏损: -9,255.89元平均盈利: 1,969.82元平均亏损: -185.22元

平均利润: 1,784.62元平均盈利/平均亏损: -1,063.49

最大连续盈利次数: 26 最大连续亏损次数: 4 交易平均周期数: 24.93

盈利交易平均周期: 22.09 亏损交易平均周期: 37.20 盈利系数: 0.83

最大浮动盈利: 10,283,802.00元最大浮动亏损: 0.00元最大浮动盈亏差: 10,283,802.00元

总投入: 8,280,000.00元

------------------------------买入信号统计-----------------------------------

(统计所有买入信号点情况,不考虑交易测试中资金及策略造成的信号删除问题) 成功率: 80.03%

信号数量: 1152 年均信号数量: 1,063.38

系统测试设定

测试方法:选股公式—单日放量

测试时间:2006-1-1 —2007-2-15 计算强制平仓

测试股票:共计828只初始投入:10,000.00元

买入条件:

下面各组之一成立:

1.下列条件同时成立

1.1 选股公式:单日放量(10,1.79999995231628)[日线]

当条件满足时:按照中价:收盘价使用全部资金买入

出现连续信号时:不再买入

卖出条件:无卖出条件

平仓条件:(按照收盘价平仓)

买入40天后平仓利润达到50.00%止赢

系统测试摘要

测试股票数: 828

年回报率: 9.05% 年交易次数: 492.92

胜率: 79.03% 成功率: 78.92% 平均利润: 1,520.26元年均信号数量: 987.69次

最大单次盈利: 7,231.98元最大单次亏损: -5,661.93元

交易次数: 534 盈利交易次数: 422(占79.03%)

净利润: 811,819.00元净利润率: 9.80%

简单持有净利润: 21,694,338.00元简单持有净利润率: 262.01% 理想模型净利润: 19,876,694,181,543,936.00元

理想模型净利润率: 240,056,696,832.00%

系统测试报告

测试股票数: 828

净利润: 811,819.00元净利润率: 9.80%

总盈利: 907,228.50元总亏损: -95,398.34元

交易次数: 534 胜率: 79.03%

年均交易次数: 492.92盈利/亏损交易次数: 422/112 总交易额: 5,241,034.50元交易费: 1,717.46元最大单次盈利: 7,231.98元最大单次亏损: -5,661.93元平均盈利: 1,698.93元平均亏损: -178.65元

平均利润: 1,520.26元平均盈利/平均亏损: -950.99

最大连续盈利次数: 30 最大连续亏损次数: 4 交易平均周期数: 19.95

盈利交易平均周期: 17.19 亏损交易平均周期: 30.35 盈利系数: 0.81

最大浮动盈利: 9,082,301.00元最大浮动亏损: 0.00元最大浮动盈亏差: 9,082,301.00元

总投入: 8,280,000.00元

------------------------------买入信号统计-----------------------------------

(统计所有买入信号点情况,不考虑交易测试中资金及策略造成的信号删除问题) 成功率: 78.92%

信号数量: 536 年均信号数量: 494.77

系统测试设定

测试方法:选股公式—阶段放量

测试时间:2006-1-1 —2007-2-15 计算强制平仓

测试股票:共计828只初始投入:10,000.00元

买入条件:

下面各组之一成立:

1.下列条件同时成立

1.1 选股公式:阶段放量(20,5)[日线]

当条件满足时:按照中价:收盘价使用全部资金买入

出现连续信号时:不再买入

卖出条件:无卖出条件

平仓条件:(按照收盘价平仓)

买入40天后平仓利润达到50.00%止赢

系统测试摘要

测试股票数: 828

年回报率: 26.63% 年交易次数: 1,031.08

胜率: 83.89% 成功率: 83.22% 平均利润: 2,138.45元年均信号数量: 2,098.15次

最大单次盈利: 10,862.04元最大单次亏损: -5,661.93元

交易次数: 1117 盈利交易次数: 937(占83.89%)

净利润: 2,388,646.00元净利润率: 28.85%

简单持有净利润: 57,851,444.00元简单持有净利润率: 698.69% 理想模型净利润: 53,004,479,162,744,832.00元

理想模型净利润率: 640,150,732,800.00%

系统测试报告

测试股票数: 828

净利润: 2,388,646.00元净利润率: 28.85%

总盈利: 2,608,486.50元总亏损: -219,865.16元

交易次数: 1117 胜率: 83.89% 年均交易次数: 1,031.08盈利/亏损交易次数: 937/180 总交易额: 11,575,248.00元交易费: 4,105.32元最大单次盈利: 10,862.04元最大单次亏损: -5,661.93元平均盈利: 2,335.26元平均亏损: -196.84元

平均利润: 2,138.45元平均盈利/平均亏损: -1,186.40 最大连续盈利次数: 55 最大连续亏损次数: 4 交易平均周期数: 22.58

盈利交易平均周期: 20.07 亏损交易平均周期: 35.67 盈利系数: 0.84

最大浮动盈利: 10,660,420.00元最大浮动亏损: 0.00元最大浮动盈亏差: 10,660,420.00元

总投入: 8,280,000.00元

------------------------------买入信号统计-----------------------------------

(统计所有买入信号点情况,不考虑交易测试中资金及策略造成的信号删除问题) 成功率: 83.22%

信号数量: 1156 年均信号数量: 1,067.08

系统测试设定

测试方法:选股公式—阶段缩量

测试时间:2006-1-1 —2007-2-15 计算强制平仓

测试股票:共计828只初始投入:10,000.00元

买入条件:

下面各组之一成立:

1.下列条件同时成立

1.1 选股公式:阶段缩量(5,5)[日线]

当条件满足时:按照中价:收盘价使用全部资金买入

出现连续信号时:不再买入

卖出条件:无卖出条件

平仓条件:(按照收盘价平仓)

买入40天后平仓利润达到50.00%止赢

系统测试摘要

测试股票数: 828

年回报率: 5.79% 年交易次数: 304.62

胜率: 77.27% 成功率: 76.90% 平均利润: 1,574.09元年均信号数量: 620.31次

最大单次盈利: 10,697.22元最大单次亏损: -9,836.44元交易次数: 330 盈利交易次数: 255(占77.27%)

净利润: 519,451.00元净利润率: 6.27%

简单持有净利润: 72,314,280.00元简单持有净利润率: 873.36% 理想模型净利润: 66,255,587,142,270,976.00元

理想模型净利润率: 800,188,268,544.00%

系统测试报告

测试股票数: 828

净利润: 519,451.00元净利润率: 6.27%

总盈利: 601,247.56元总亏损: -81,785.36元

交易次数: 330 胜率: 77.27% 年均交易次数: 304.62盈利/亏损交易次数: 255/75 总交易额: 3,504,659.25元交易费: 1,256.66元最大单次盈利: 10,697.22元最大单次亏损: -9,836.44元平均盈利: 1,821.96元平均亏损: -247.83元

平均利润: 1,574.09元平均盈利/平均亏损: -735.15

最大连续盈利次数: 16 最大连续亏损次数: 3 交易平均周期数: 35.21

盈利交易平均周期: 33.61 亏损交易平均周期: 40.65 盈利系数: 0.76

最大浮动盈利: 8,789,806.00元最大浮动亏损: 0.00元最大浮动盈亏差: 8,789,806.00元

总投入: 8,280,000.00元

------------------------------买入信号统计-----------------------------------

(统计所有买入信号点情况,不考虑交易测试中资金及策略造成的信号删除问题) 成功率: 76.90%

信号数量: 342 年均信号数量: 315.69

系统测试设定

测试方法:选股公式—突破长期盘整

测试时间:2006-1-1 —2007-2-15 计算强制平仓

测试股票:共计828只初始投入:10,000.00元

买入条件:

下面各组之一成立:

1.下列条件同时成立

1.1 选股公式:突破长期盘整(30,6)[日线]

当条件满足时:按照中价:收盘价使用全部资金买入

出现连续信号时:不再买入

卖出条件:无卖出条件

平仓条件:(按照收盘价平仓)

买入40天后平仓利润达到50.00%止赢

系统测试摘要

测试股票数: 828

年回报率: 0.11% 年交易次数: 2.77

胜率: 100.00% 成功率: 100.00% 平均利润: 3,315.67元年均信号数量: 5.54次

最大单次盈利: 4,965.71元最大单次亏损: 0.00元交易次数: 3 盈利交易次数: 3(占100.00%)

净利润: 9,947.00元净利润率: 0.12%

简单持有净利润: 101,239,816.00元简单持有净利润率: 1,222.70% 理想模型净利润: 92,757,798,806,355,968.00元

理想模型净利润率: 1,120,263,208,960.00%

系统测试报告

测试股票数: 828

净利润: 9,947.00元净利润率: 0.12%

总盈利: 9,947.22元总亏损: 0.00元

交易次数: 3 胜率: 100.00% 年均交易次数: 2.77盈利/亏损交易次数: 3/0 总交易额: 29,507.80元交易费: 5.63元最大单次盈利: 4,965.71元最大单次亏损: 0.00元平均盈利: 3,315.74元平均亏损: 0.00元

平均利润: 3,315.67元平均盈利/平均亏损: 0.00 最大连续盈利次数: 3 最大连续亏损次数: 0 交易平均周期数: 37.00

盈利交易平均周期: 37.00 亏损交易平均周期: 0.00 盈利系数: 1.00

最大浮动盈利: 8,280,251.00元最大浮动亏损: 0.00元最大浮动盈亏差: 8,280,251.00元

总投入: 8,280,000.00元

------------------------------买入信号统计-----------------------------------

(统计所有买入信号点情况,不考虑交易测试中资金及策略造成的信号删除问题) 成功率: 100.00%

信号数量: 3 年均信号数量: 2.77

系统测试设定

测试方法:选股公式—突然放量

测试时间:2006-1-1 —2007-2-15 计算强制平仓

测试股票:共计828只初始投入:10,000.00元

买入条件:

下面各组之一成立:

1.下列条件同时成立

1.1 选股公式:突然放量(100,1.20000004768372)[日线]

当条件满足时:按照中价:收盘价使用全部资金买入

出现连续信号时:不再买入

卖出条件:无卖出条件

平仓条件:(按照收盘价平仓)

买入40天后平仓利润达到50.00%止赢

系统测试摘要

测试股票数: 828

年回报率: 29.53% 年交易次数: 841.85

胜率: 89.91% 成功率: 89.62% 平均利润: 2,904.86元年均信号数量: 1,686.46次

最大单次盈利: 7,827.04元最大单次亏损: -8,659.43元

交易次数: 912 盈利交易次数: 820(占89.91%)

净利润: 2,649,228.00元净利润率: 32.00%

简单持有净利润: 122,933,968.00元简单持有净利润率: 1,484.71% 理想模型净利润: 112,634,460,775,645,184.00元

理想模型净利润率: 1,360,319,610,880.00%

系统测试报告

测试股票数: 828

净利润: 2,649,228.00元净利润率: 32.00%

总盈利: 2,754,561.25元总亏损: -105,334.28元

交易次数: 912 胜率: 89.91% 年均交易次数: 841.85盈利/亏损交易次数: 820/92 总交易额: 9,256,850.00元交易费: 3,084.84元最大单次盈利: 7,827.04元最大单次亏损: -8,659.43元平均盈利: 3,020.35元平均亏损: -115.50元

平均利润: 2,904.86元平均盈利/平均亏损: -2,615.07

最大连续盈利次数: 64 最大连续亏损次数: 3 交易平均周期数: 21.46

盈利交易平均周期: 20.05 亏损交易平均周期: 34.08 盈利系数: 0.93

最大浮动盈利: 10,919,448.00元最大浮动亏损: 0.00元最大浮动盈亏差: 10,919,448.00元

总投入: 8,280,000.00元

------------------------------买入信号统计-----------------------------------

(统计所有买入信号点情况,不考虑交易测试中资金及策略造成的信号删除问题) 成功率: 89.62%

信号数量: 915 年均信号数量: 844.62

系统测试设定

测试方法:选股公式—尾盘打压

测试时间:2006-1-1 —2007-2-15 计算强制平仓

测试股票:共计828只初始投入:10,000.00元

买入条件:

下面各组之一成立:

1.下列条件同时成立

1.1 选股公式:尾盘打压(3)[5分钟]

当条件满足时:按照中价:收盘价使用全部资金买入

出现连续信号时:不再买入

卖出条件:无卖出条件

平仓条件:(按照收盘价平仓)

买入40天后平仓利润达到50.00%止赢

系统测试摘要

测试股票数: 828

年回报率: 34.04% 年交易次数: 1,230.46

胜率: 84.02% 成功率: 82.18% 平均利润: 2,290.75元年均信号数量: 2,520.00次

最大单次盈利: 11,291.00元最大单次亏损: -8,119.56元

交易次数: 1333 盈利交易次数: 1120(占84.02%)

净利润: 3,053,564.00元净利润率: 36.88%

简单持有净利润: 130,165,352.00元简单持有净利润率: 1,572.05% 理想模型净利润: 119,260,014,765,408,256.00元

理想模型净利润率: 1,440,338,280,448.00%

系统测试报告

测试股票数: 828

净利润: 3,053,564.00元净利润率: 36.88%

总盈利: 3,299,033.75元总亏损: -245,473.89元

交易次数: 1333 胜率: 84.02% 年均交易次数: 1,230.46盈利/亏损交易次数: 1120/213 总交易额: 14,530,564.00元交易费: 5,259.10元最大单次盈利: 11,291.00元最大单次亏损: -8,119.56元平均盈利: 2,474.89元平均亏损: -184.15元

平均利润: 2,290.75元平均盈利/平均亏损: -1,343.94

最大连续盈利次数: 41 最大连续亏损次数: 3 交易平均周期数: 25.33

盈利交易平均周期: 22.61 亏损交易平均周期: 39.62 盈利系数: 0.86

最大浮动盈利: 11,323,594.00元最大浮动亏损: 0.00元最大浮动盈亏差: 11,323,594.00元

总投入: 8,280,000.00元

------------------------------买入信号统计-----------------------------------

(统计所有买入信号点情况,不考虑交易测试中资金及策略造成的信号删除问题) 成功率: 82.18%

信号数量: 1397 年均信号数量: 1,289.54

系统测试设定

测试方法:选股公式—尾盘拉升

测试时间:2006-1-1 —2007-2-15 计算强制平仓

测试股票:共计828只初始投入:10,000.00元

买入条件:

下面各组之一成立:

1.下列条件同时成立

1.1 选股公式:尾盘拉升(3)[5分钟]

当条件满足时:按照中价:收盘价使用全部资金买入

出现连续信号时:不再买入

卖出条件:无卖出条件

平仓条件:(按照收盘价平仓)

买入40天后平仓利润达到50.00%止赢

系统测试摘要

测试股票数: 828

年回报率: 43.02% 年交易次数: 1,434.46

胜率: 83.91% 成功率: 82.49% 平均利润: 2,483.09元年均信号数量: 2,904.92次

最大单次盈利: 14,218.74元最大单次亏损: -8,659.43元

交易次数: 1554 盈利交易次数: 1304(占83.91%)

净利润: 3,858,726.00元净利润率: 46.60%

简单持有净利润: 144,628,112.00元简单持有净利润率: 1,746.72% 理想模型净利润: 132,511,122,744,934,400.00元

理想模型净利润率: 1,600,375,881,728.00%

系统测试报告

测试股票数: 828

净利润: 3,858,726.00元净利润率: 46.60%

总盈利: 4,177,729.25元总亏损: -319,017.75元

交易次数: 1554 胜率: 83.91% 年均交易次数: 1,434.46盈利/亏损交易次数: 1304/250 总交易额: 17,375,826.00元交易费: 5,998.37元最大单次盈利: 14,218.74元最大单次亏损: -8,659.43元平均盈利: 2,688.37元平均亏损: -205.29元

平均利润: 2,483.09元平均盈利/平均亏损: -1,309.56

最大连续盈利次数: 41 最大连续亏损次数: 4 交易平均周期数: 25.54

盈利交易平均周期: 23.24 亏损交易平均周期: 37.51 盈利系数: 0.86

最大浮动盈利: 12,129,432.00元最大浮动亏损: 0.00元最大浮动盈亏差: 12,129,432.00元

总投入: 8,280,000.00元

------------------------------买入信号统计-----------------------------------

(统计所有买入信号点情况,不考虑交易测试中资金及策略造成的信号删除问题)

成功率: 82.49%

信号数量: 1593 年均信号数量: 1,470.46

系统测试设定

测试方法:选股公式—内外盘选股(上涨

测试时间:2006-1-1 —2007-2-15 计算强制平仓

测试股票:共计828只初始投入:10,000.00元

买入条件:

下面各组之一成立:

1.下列条件同时成立

1.1 选股公式:内外盘选股(上涨[日线]

当条件满足时:按照中价:收盘价使用全部资金买入

出现连续信号时:不再买入

卖出条件:无卖出条件

平仓条件:(按照收盘价平仓)

买入40天后平仓利润达到50.00%止赢

系统测试摘要

测试股票数: 828

年回报率: 4.99% 年交易次数: 163.38

胜率: 78.53% 成功率: 78.26% 平均利润: 2,527.37元年均信号数量: 333.23次

最大单次盈利: 14,353.41元最大单次亏损: -5,708.50元

交易次数: 177 盈利交易次数: 139(占78.53%)

净利润: 447,345.00元净利润率: 5.40%

简单持有净利润: 159,090,928.00元简单持有净利润率: 1,921.39% 理想模型净利润: 145,762,222,134,525,952.00元

理想模型净利润率: 1,760,413,351,936.00%

系统测试报告

测试股票数: 828

净利润: 447,345.00元净利润率: 5.40%

总盈利: 502,207.25元总亏损: -54,866.78元

交易次数: 177 胜率: 78.53% 年均交易次数: 163.38盈利/亏损交易次数: 139/38 总交易额: 2,207,509.25元交易费: 692.24元最大单次盈利: 14,353.41元最大单次亏损: -5,708.50元平均盈利: 2,837.33元平均亏损: -309.98元

平均利润: 2,527.37元平均盈利/平均亏损: -915.32

最大连续盈利次数: 21 最大连续亏损次数: 3 交易平均周期数: 31.11

盈利交易平均周期: 29.10 亏损交易平均周期: 38.47 盈利系数: 0.80

最大浮动盈利: 8,718,701.00元最大浮动亏损: 0.00元最大浮动盈亏差: 8,718,701.00元

总投入: 8,280,000.00元

------------------------------买入信号统计-----------------------------------

(统计所有买入信号点情况,不考虑交易测试中资金及策略造成的信号删除问题) 成功率: 78.26%

信号数量: 184 年均信号数量: 169.85

系统测试设定

测试方法:选股公式—内外盘选股(下跌

测试时间:2006-1-1 —2007-2-15 计算强制平仓

测试股票:共计828只初始投入:10,000.00元

买入条件:

下面各组之一成立:

1.下列条件同时成立

1.1 选股公式:内外盘选股(下跌[日线]

当条件满足时:按照中价:收盘价使用全部资金买入

出现连续信号时:不再买入

卖出条件:无卖出条件

平仓条件:(按照收盘价平仓)

买入40天后平仓利润达到50.00%止赢

系统测试摘要

测试股票数: 828

年回报率: 6.58% 年交易次数: 254.77

胜率: 75.36% 成功率: 72.64% 平均利润: 2,137.16元年均信号数量: 528.00次

最大单次盈利: 14,811.19元最大单次亏损: -8,920.17元

交易次数: 276 盈利交易次数: 208(占75.36%)

净利润: 589,856.00元净利润率: 7.12%

简单持有净利润: 166,322,336.00元简单持有净利润率: 2,008.72% 理想模型净利润: 152,387,776,124,289,024.00元

理想模型净利润率: 1,840,432,021,504.00%

系统测试报告

测试股票数: 828

净利润: 589,856.00元净利润率: 7.12%

总盈利: 693,038.06元总亏损: -103,176.95元

交易次数: 276 胜率: 75.36% 年均交易次数: 254.77盈利/亏损交易次数: 208/68 总交易额: 3,526,612.25元交易费: 986.82元最大单次盈利: 14,811.19元最大单次亏损: -8,920.17元平均盈利: 2,511.01元平均亏损: -373.83元

平均利润: 2,137.16元平均盈利/平均亏损: -671.70

最大连续盈利次数: 9 最大连续亏损次数: 4 交易平均周期数: 33.17

盈利交易平均周期: 30.62 亏损交易平均周期: 40.96 盈利系数: 0.74

最大浮动盈利: 8,859,926.00元最大浮动亏损: 0.00元最大浮动盈亏差: 8,859,926.00元

总投入: 8,280,000.00元

------------------------------买入信号统计-----------------------------------

(统计所有买入信号点情况,不考虑交易测试中资金及策略造成的信号删除问题) 成功率: 72.64%

信号数量: 296 年均信号数量: 273.23

系统测试设定

测试方法:K线模板—U110出水芙蓉

测试时间:2006-1-1 —2007-2-15 计算强制平仓

测试股票:共计828只初始投入:10,000.00元

买入条件:

下面各组之一成立:

1.下列条件同时成立

1.1 K线模板:U110出水芙蓉(出水芙蓉)[日线]

当条件满足时:按照中价:收盘价使用全部资金买入

出现连续信号时:不再买入

卖出条件:无卖出条件

平仓条件:(按照收盘价平仓)

买入40天后平仓利润达到50.00%止赢

系统测试摘要

测试股票数: 828

年回报率: 0.25% 年交易次数: 15.69

胜率: 64.71% 成功率: 64.71% 平均利润: 1,304.53元年均信号数量: 31.38次

最大单次盈利: 4,877.26元最大单次亏损: -3,166.34元

交易次数: 17 盈利交易次数: 11(占64.71%)

净利润: 22,177.00元净利润率: 0.27%

简单持有净利润: 173,553,744.00元简单持有净利润率: 2,096.06% 理想模型净利润: 159,013,330,114,052,096.00元

理想模型净利润率: 1,920,450,822,144.00%

系统测试报告

测试股票数: 828

净利润: 22,177.00元净利润率: 0.27%

总盈利: 28,434.10元总亏损: -6,258.67元

交易次数: 17 胜率: 64.71% 年均交易次数: 15.69盈利/亏损交易次数: 11/6 总交易额: 164,414.97元交易费: 43.99元最大单次盈利: 4,877.26元最大单次亏损: -3,166.34元平均盈利: 1,672.59元平均亏损: -368.16元

平均利润: 1,304.53元平均盈利/平均亏损: -454.32

最大连续盈利次数: 6 最大连续亏损次数: 2 交易平均周期数: 34.47

盈利交易平均周期: 31.45 亏损交易平均周期: 40.00 盈利系数: 0.64

最大浮动盈利: 8,296,740.00元最大浮动亏损: 0.00元最大浮动盈亏差: 8,296,740.00元

总投入: 8,280,000.00元

------------------------------买入信号统计-----------------------------------

(统计所有买入信号点情况,不考虑交易测试中资金及策略造成的信号删除问题) 成功率: 64.71%

信号数量: 17 年均信号数量: 15.69

系统测试设定

测试方法:K线模板—U200金蜘蛛

测试时间:2006-1-1 —2007-2-15 计算强制平仓

测试股票:共计828只初始投入:10,000.00元

买入条件:

下面各组之一成立:

1.下列条件同时成立

1.1 K线模板:U200金蜘蛛(5,10,10,20)[日线]

当条件满足时:按照中价:收盘价使用全部资金买入

出现连续信号时:不再买入

卖出条件:无卖出条件

平仓条件:(按照收盘价平仓)

买入40天后平仓利润达到50.00%止赢

系统测试摘要

测试股票数: 828

年回报率: 0.02% 年交易次数: 26.77

胜率: 51.72% 成功率: 51.72% 平均利润: 68.29元年均信号数量: 53.54次

最大单次盈利: 4,875.76元最大单次亏损: -5,895.69元

交易次数: 29 盈利交易次数: 15(占51.72%)

净利润: 1,980.50元净利润率: 0.02%

简单持有净利润: 180,785,152.00元简单持有净利润率: 2,183.40% 理想模型净利润: 165,638,884,103,815,168.00元

理想模型净利润率: 2,000,469,622,784.00%

系统测试报告

测试股票数: 828

净利润: 1,980.50元净利润率: 0.02%

总盈利: 23,713.34元总亏损: -21,733.43元

交易次数: 29 胜率: 51.72% 年均交易次数: 26.77盈利/亏损交易次数: 15/14 总交易额: 280,374.94元交易费: 89.38元最大单次盈利: 4,875.76元最大单次亏损: -5,895.69元平均盈利: 817.70元平均亏损: -749.43元

平均利润: 68.29元平均盈利/平均亏损: -109.11 最大连续盈利次数: 5 最大连续亏损次数: 3 交易平均周期数: 33.86

盈利交易平均周期: 31.53 亏损交易平均周期: 36.36 盈利系数: 0.04

最大浮动盈利: 8,279,278.00元最大浮动亏损: 0.00元最大浮动盈亏差: 8,279,278.00元

总投入: 8,280,000.00元

------------------------------买入信号统计-----------------------------------

(统计所有买入信号点情况,不考虑交易测试中资金及策略造成的信号删除问题) 成功率: 51.72%

信号数量: 29 年均信号数量: 26.77

系统测试设定

测试方法:技术指标—MACD

测试时间:2006-1-1 —2007-2-15 计算强制平仓

测试股票:共计828只初始投入:10,000.00元

买入条件:

下面各组之一成立:

1.下列条件同时成立

1.1 技术指标:MACD(12,26,9)指标线DIFF上穿DEA[日线]

当条件满足时:按照中价:收盘价使用全部资金买入

出现连续信号时:不再买入

卖出条件:无卖出条件

平仓条件:(按照收盘价平仓)

买入40天后平仓利润达到50.00%止赢

系统测试摘要

测试股票数: 828

年回报率: 11.52% 年交易次数: 536.31

胜率: 73.15% 成功率: 72.22% 平均利润: 1,777.86元年均信号数量: 1,084.62次

最大单次盈利: 11,006.76元最大单次亏损: -10,141.92元

交易次数: 581 盈利交易次数: 425(占73.15%)

净利润: 1,032,936.00元净利润率: 12.48%

简单持有净利润: 188,016,560.00元简单持有净利润率: 2,270.73% 理想模型净利润: 172,264,438,093,578,240.00元

理想模型净利润率: 2,080,488,423,424.00%

系统测试报告

测试股票数: 828

净利润: 1,032,936.00元净利润率: 12.48%

总盈利: 1,208,059.38元总亏损: -175,122.86元

交易次数: 581 胜率: 73.15% 年均交易次数: 536.31盈利/亏损交易次数: 425/156 总交易额: 6,474,949.00元交易费: 1,907.11元最大单次盈利: 11,006.76元最大单次亏损: -10,141.92元平均盈利: 2,079.28元平均亏损: -301.42元

平均利润: 1,777.86元平均盈利/平均亏损: -689.84

最大连续盈利次数: 14 最大连续亏损次数: 6 交易平均周期数: 34.55

盈利交易平均周期: 33.28 亏损交易平均周期: 38.01 盈利系数: 0.75

最大浮动盈利: 9,302,483.00元最大浮动亏损: 0.00元最大浮动盈亏差: 9,302,483.00元

总投入: 8,280,000.00元

------------------------------买入信号统计-----------------------------------

(统计所有买入信号点情况,不考虑交易测试中资金及策略造成的信号删除问题) 成功率: 72.22%

信号数量: 594 年均信号数量: 548.31

股票卖出十大策略

股票卖出常规策略 基本的股票卖出策略 有些投资者在做投资决策时,会受情绪的影响,不能做出理智地分析判断。 投资者在准备买入股票时,还能够谨慎小心,做好充分的准备。而一旦持股之后,情绪就紧张起来,无法把握卖出时机。因此需要给自己确定一些基本的卖出策略,以摆脱不理智的情绪对投资决策的干扰。具体来说,主要有以下几种: 在出现更好的投资机会时 能够准确预测价格走势的底部和顶部,可以说是投资者梦寐以求的理想,但现实却很难做到这一点。因此,一个较好的策略就是不去判断哪里是顶哪里是底部,而是一旦确定发现了更好的投资机会,便随时把原来的股票抛出,买入新的股票。 在调整投资组合时 股票投资的成功主要是取决于如何分配资金比例,采用了合理的投资组合才能稳中求胜,并且应不断定期调整投资组合。例如你可能决定把三分之一的资金投入高科技股中,三分之一资金投入低市盈率股中,还有三分之一投入小盘股中。几个月后,由于高科技股市值上升,已占到资金二分之一的比例,此时就可能要减持高科技股,把资金补充到其他的板块中去。 在股价超过目标价位时 如果你定下了目标价位后,一旦真的达到这一价位时,就应该按计划抛掉。因为在制定目标价位时一般会比较理智,但当股价上涨时,多数人会头脑发热。为了避免犯错,最好及时抛掉。当然卖出后,股价可能还会再上涨,但羡慕没赚到的钱总不如牢牢抓住已到手的盈利来得实在。 在公司基本面恶化时 如果公司的基本面开始恶化,投资者应果断卖出该股票。通过分析公司的资产负债表和利润表,你可以得知公司基本面是否恶化。上升的负债水平、上升的库存和应收账款是否比收入上升更快,是判断公司的效益开始恶化的三个常用预警信号。公司基本面开始恶化的其他预警信号还有:降低的股东权益回报率;下降的利润率;市场份额萎缩;不明智的并购;意想不到的管理层变更。 例如某公司的主营收入由前一年末的222亿元下降到本年末的098亿元,而应收账款由前一年末的2768万元上升到本年末的2958万元,这就表明该公司的基本面已经严重恶化。如果继续持股,会遭受损失。

炒股交易策略和原则

一位交易者几年前所制定的交易策略和原则,在实施过程中有较好的效果,但也存在一些问题待改进。 第一节、策略 一、只参与那些行情趋势强烈或者说行情主要走势正在形成的市场,认清每一个市场当前的主要走势并只持有符合这一主要走势方向的头寸,或者是不予参与。 二、假定交易的方向与行情趋势一致,在以前或从属的趋势已产生的较大价差基础上建立头寸,或者把头寸建立在对当前行情主趋势的适度逆行位置上。 三、不同行情趋势强烈度下的操作策略: 1、在市场处于活跃强势时期(成交量放大),这个时候的操作策略是”长多短空”,操作战术是”追涨龙头 2、市场处于疲惫弱势时期(成交量萎缩),这个时候的操作策略是”长空短多”,操作战术是”超跌为王” 3、市场处于平衡箱体时期(成交量区间),这个时候的操作策略是”高卖低买”,操作战术是”筹码分布”; 四、追市头寸形成有利变动时坚持持有,不从反趋势交易中迅速获利;在持有头寸的变动有利时可适当的增加所持有的头寸;除非趋势分析表明趋势已经反转,并且触及止损位,否则一路持有。、市场的走势与预期的方向相反,则迅速逃避。系统的、客观的风险控制和制约的方法包含三个方面: 1、限制每一交易头寸的风险。 2、避免过渡交易。 3、截断损失。 4、有怀疑,即平仓离场。 五、坚持双重策略,即:在盈利的头寸上是一个长线持股者;在相反的头寸上是一个短线交易者。

六、收益原则是保持获利的稳定性与持续性,而不是最大化。 七、连战皆败后,减低入市头寸或停止交易。 八、不设定目标价位出入市,只服从市场走势;不因为价位太低而吸纳,也不因为价位太高而沽空。 九、不因为不耐烦而入市,也不因为不耐烦而平仓;入市要等候机会,不宜买卖太密。 十、无适当理由,不更改所持股票的买卖策略。 第二节、资金使用原则 一、资金量管理的原则: 1、入市买、卖,损失不应超过资金的十分之一;不过量买卖。 2、买、卖招损时,永不加码。 3、仓位大小与市场状态相一致。市场处于平衡状态时,应参与较少,而市场处于活跃状态时,应参与较多。 4、仓位大小与自身状态相一致。一旦出现连续失手,需要赶快警惕起来,减低仓位直至离场休息。 二、仓位控制原则: (一)、永不满仓,始终保持30%以上的备用资金。 (二)、根据大盘风险系数来决定仓位高低,如果当前大盘风险系数是70%,那么仓位就应该是30%。 1、市场出现无风险机会的时候,可以放大资金操作; 2、在市场出现波段操作机会的时候可以重仓短线操作; 3、在市场出现极品庄股行情机会的时候可以三分仓中线操作; 4、在市场出现技术分析机会的时候可以轻仓短线操作。(三)、根据中、短周期两种投资模式来决定资金的划分模式,将总体资金划分为60%和40%两等份。 三、加仓原则: 1、第一个1/3资金的使用:在大势低迷时,即跌势末期,以短线操作为主快进快出、高卖低买。操作一些超跌或启动个股,买入股票后,大势明朗可中线持有,否则短线获利了结。

对中国大学生数学建模竞赛历年成绩的分析与预测

2012年北京师范大学珠海分校数学建模竞赛 题目:对中国大学生数学建模竞赛历年成绩的分析与预测 摘要 本文研究的是对自数学建模竞赛开展以来各高校建模水平的评价比较和预测问题。我们将针对题目要求,建立适当的评价模型和预测模型,主要解决对中国大学生数学建模竞赛历年成绩的评价、排序和预测问题。 首先我们用层次分析法来评价广东赛区各校2008年至2011年及全国各大高校1994至2011年数学建模成绩,从而给出广东赛区各校及全国各大高校建模成绩的科学、合理的评价及排序;其次运用灰色预测模型解决广东赛区各院校2012年建模成绩的预测。 针对问题一,首先我们对比了2008到2011年参加建模比赛的学校,通过分析我们选择了四年都参加了比赛的学校进行合理的排序(具体分析过程见表13),同时对本科甲组和专科乙组我们分别进行排序比较。在具体解决问题的过程中,我们先分析得出影响评价结果的主要因素:获奖情况和获奖比例,其中获奖情况主要考虑国家一等奖、国家二等奖、省一等奖、省二等奖、省三等奖,我们采用层次分析法,并依据判断尺度构造出各个层次的判断矩阵,对它们逐个做出一致性检验,在一致性符合要求的情况下,通过公式与matlab求得各大学的权重,总结得分并进行排序(结果见表11);在对广东赛区各高校2012建模成绩预测问题中,我们采用灰色预测模型,我们以华南农业大学为例,得到该校2012年建模比赛获奖情况为:省一等奖、省二等奖、省三等奖及成功参赛奖分别为5、9、8、8(其它各高校预测结果见表10)。 针对问题二,我们对全国各院校的自建模竞赛活动开展以来建模成绩排序采用与问题一相同的数学模型,在获奖情况考虑的是全国一等奖、全国二等奖。运用matlab求解,结果见表12。 针对问题三,我们通过对一、二问排序的解答及数据的分析,得出在对院校进评价和预测时还应考虑到各院的师资力量、学校受重视程度、学生情况、参赛经验等因素,考虑到这些因素,为以后评价高校建模水平提供更可靠的依据。 关键词:层次分析法权向量灰色预测模型模型检验 matlab

买卖股票的策略大全

买卖股票的策略大全 许多投资者买入股票非常随便。只要有股评人士推荐, 或有利好传闻,就准有人买。对于这些朋友来说,买股票比买菜还随意,买菜还要挑三捡四呢。随意的结果可想而知,买入 后大多被套牢,然后抱回家睡觉,等待解套。 如果买入股票时能掌握一些有效的原则并严格遵照执行,就可以大大减少失误而提高获利的机会。下面介绍几个有效的买入原则。 1.趋势原则 在准备买入股票之前,首先应对大盘的运行趋势有个明确的判断。一般来说,绝大多数股票都随大盘趋势运行。大盘处于上升趋势时买入股票较易获利,而在顶部买入则好比虎口拔牙,下跌趋势中买入难有生还,盘局中买入机会不多。还要根据自己的资金实力制定投资策略,是准备中长线投资还是短线投机,以明确自己的操作行为,做到有的放矢。所选股票也应是处于上升趋势的强势股。 2.分批原则在没有十足把握的情况下,投资者可采取分批买入和分散买入的方法,这样可以大大降低买入的风险。 但分散买入的股票种类不要太多,一般以在5只以内为宜。另外,分批买入应根据自己的投资策略和资金情况有计划地实施。 3.底部原则 中长线买入股票的最佳时机应在底部区域或股价刚突破

底部上涨的初期,应该说这是风险最小的时候。而短线操作 虽然天天都有机会,也要尽量考虑到短期底部和短期趋势的变化,并要快进快出,同时投入的资金量不要太大。 4.风险原则股市是高风险高收益的投资场所。可以说,股市中风险无处不在、无时不在,而且也没有任何方法可以完全回避。作为投资者,应随时具有风险意识,并尽可能地将风险降至最低程度,而买入股票时机的把握是控制风险的第一步,也是重要的 一步。在买入股票时,除考虑大盘的趋势外, 还应重点分析所要买入的股票是上升空间大还是下跌空间大、上档的阻力位 与下档的支撑位在哪里、买进的理由是什么?买入后假如不 涨反跌怎么办?等等,这些因素在买入股票时都应有个清醒的认识,就可以尽可能地将风险降低。 5.强势原则“强者恒强,弱者恒弱”,这是股票投资市场的一条重要规律。这一规律在买入股票时会对我们有所指导。遵照这一原则,我们应多参与强势市场而少投入或不投入弱势市场,在同 板块或同价位或已选择买入的股票之间,应买入强势股和领涨股,而非弱势股或认为将补涨而价位低的股票。 6.题材原则要想在股市中特别是较短时间内获得更多的收益,关注 市场题材的炒作和题材的转换是非常重要的。虽然各种题材 层出不穷、转换较快,但仍具有相对的稳定性和一定的规律性

股票投资资料的策略分析探

股票投资的策略 股票投资是风险大、难度高的投资方式。股票投资者要想使自己的 投资获得成功,必须明了股票投资的基本策略,依据一定的策略去指导和实施 自己的投资。 以投资目的确定投资的方式 从事股票投资的投资者,其共同的目的是想通过股票投资获得尽可能高的 投资收益率。但是具体就到每一个投资者的投资目的亦是不相同的,有的投资 者可能出于对该公司经营的产品的兴趣,故投资该公司以促进该产品的发展并 获得较高的收益;有的投资者可能出于对该公司的控制权有兴趣,故投资该公 司以尽可能获得较多的股份并收到较高的收益。但是,绝大多数的投资者他们 的目的在于获得较高的投资收益率。以获得投资收益率。以获得较高的收益率 为目标,其具体目的亦是因人而易的,因此,应以投资的目的确定投资的方 式。从获取较高投资收益率来看,投资者的具体的有: 1 、以获得相对稳定的高额股息红利为目的 股份公司的股息一般要高于银行利息率和债券利率,而且还可能分享额外的高 额分红,这是股票颇具投资吸引力的主要原因。因此一些投资者的投资目的仅 在于获得高额股息和公红,以及该股票今后的增值的好处。出于这种投资目 的,投资者的策略是进行长期投资,其投入的资金应该是可以长期不用的宽裕 资金,投资买入股票后一般情况下不会轻易卖出。在这种投资目的下,投资者 必须密切关心注意该股票发行公司的经营状况和未来的发展前景,并主要根 据股份公司的经营状况和发展前景作出今后投资的选择。

2、以获得股票买卖价差收益为目的 股票市场的买卖交易价格频繁变动的,这就给股票投资者提供了利用价格的变 化进行买卖交易而从中赚取价差收益的可能。在股票市场上通过买卖交易赚取 价差是承担一定风险的,但是也可使投资者赚取颇丰的价差收益,因此,一些 投资者专以在股票市场上买卖股票、赚取价差为目的。出于这种投资目的,投 资者的策略是进行短期投资,频繁地在股票市场上买进或卖出股票,以赚取价 差收益。作这种投资要有强烈的风险意实,随时准备承受损失风险,因此投资 必须量力而行,适可而止,切不可过份地超自己的资金实力去做过度的买卖交 易。在这种投资目的下,投资者关心的主要是股票市场的价格变动走势,而不 是公司的经营状况,但亦不能完全不理会公司的经状况,因为股份公司经营状 况的好坏也是会影响股票市场上该公司股票的价格变动的。 3、以获得股息和价差的综合收益为目的 以获得股息和价差的综合收益为目的的投资者会同进考虑、比较并设法兼收两 种收益,以获得最大的投资利益。在这种投资目的下,投资者的投资策略基本 有两种: (1)、偏重股息收益的投资者。这种投资者一般是在看准了股票市场有利于买 进或卖出的时候才做一些买卖交易,以赚取价差收益,而不会频繁地参与买卖 交易活动。而且投资者必然要留有一定数量的股票,既使卖出后也要设法在一 定时间买进股票,以获得股息和分红好处。 (2)偏重价差收益的投资者。这种投资者的主要目的还是价差收益,因此会频 繁地在股票市场上进行股票的买卖交易活动。这是一种具有较大风险的投资。

最新数学建模数据分析题

中国矿业大学数学建模常规赛竞赛 承诺书 我们仔细阅读了中国矿业大学数学建模常规赛论文格式规范和2016年中国矿业大学数学建模常规赛通知。我们完全明白,在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式(包括电话、电子邮件、网上咨询等)与队外的任何人(包括指导教师)研究、讨论与赛题有关的问题。 我们知道,抄袭别人的成果是违反竞赛章程和参赛规则的,如果引用别人的成果或资料(包括网上资料),必须按照规定的参考文献的表述方式列出,并在正文引用处予以标注。在网上交流和下载他人的论文是严重违规违纪行为。 我们以中国矿业大学大学生名誉和诚信郑重承诺,严格遵守竞赛章程和参赛规则,以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛章程和参赛规则的行为,我们将受到严肃处理。 我们授权中国矿业大学数学建模协会,可将我们的论文以任何形式进行公开展示(包括进行网上公示,在书籍、期刊和其他媒体进行正式或非正式发表等)。 我们的参赛队号:25 参赛队员(打印并签名):1. 易阳俊 2. 令月霞 3. 刘景瑞 日期: 2016 年 10 月日 (请勿改动此页内容和格式。此承诺书打印签名后作为纸质论文的封面。以上内容请仔细核对,如填写错误,论文可能被取消评奖资格。)

中国矿业大学数学建模常规赛竞赛 编号专用页 评阅统一编号(数学建模协会填写):

题目:数据的分析问题 摘要 本文需要解决的问题是如何根据就诊人员体内7种元素含量来判别某人是否患有疾病G和确定哪些指标是影响人们患疾病G的主要因素。通过解读题目可知,此类问题为典型的分析判别问题。我们先对数据进行了预处理,剔除了有异常数据的样本,然后采用元素分布判别法、马氏距离判别法和Fisher判别法,应用Excel、SPSS和MATLAB等软件来对某人是否患病进行判别,并通过绘制7种元素含量的折线图等来确定患该疾病的主要因素,最后应用综合判别法对之前的结论进行了检验。 对于问题一,在对数据预处理之后,我们删除了序号为10这个高度异常数据样本,然后我们分别采用元素分布判别法、马氏距离判别法和Fisher判别法对49个已知病例进行判别。对于元素分布判别法,我们通过数据预处理知道7种元素含量分布均符合正态分布,然后我们确定了以均值为大致中心的元素正常含量范围,得出其判别准确度为96%;对于马氏距离判别法,通过编写MATLAB 程序(见附录)来进行判别,得出其判别准确度为90%;对于Fisher判别法,通过SPSS软件来进行判别,得到线性判别函数,其判别准确度为96%; 针对问题二:我们运用问题一中建立的三个判别模型对25名就诊人员(见附录)的化验结果进行检验,判别结果如下表1: 行对分析,我们初步判定元素4与元素5是影响人们患疾病G的主要因素,然后用方法一的三种判别方法进行检验,其准确度在85%以上; 对于问题四,我们根据问题三得出的主要因素,分别用三种判别方法对25名就诊人员进行判别,再与问题二的判别结果进行对比,可知它们判断结果之间的差异性最高为24%。 对于问题五,由于三种判别法都有不足,所以我们采用了综合判别法,将三种判别方法的结果进行综合判断,最终我们通过主要因素进行判别的差异性下降到了12%,与问题一的判断结果的一致性达到了88%。 关键词:马氏距离判别,Fisher判别,综合判别,MATLAB,SPSS

投机交易策略分析

第二节投机交易策略分析 1. 期货投机是指以获取价差收益为目的的期货交易行为。 2. 投机交易的发展 1)技术手段的发展 a) 电子交易的优势: 提高交易速度; 降低交易成本;突破了时空限制,增加交易品种,扩大市场覆盖 面,延长交易时间且更具连续性;具有更高的市场透明度和较低的交易差错率。 b) 程序化交易最早起源于1975 年美国出现的“股票组合转让与交易” 2 )投机者组织形态的发展 a) 期货市场上的投机者早期主要以个体形式存在 b) 机构投资者现已成为国际期货市场的主要力量。 c) 目前主要机构投资者有商品指数基金、期货投资基金、对冲基金、国际投行及 商业银行等,另外,证券公司、养老基金、共同基金、私募股票基金以及日内 交易公司等机构也纷纷将资金投向期货市场, d) 商品指数基金奉行"指数跟踪"的被动投资理论,期货投资基金奉行主动技资理 念。

3 )投机交易方式的发展 a) 从早期单边、单品种的交易,逐步发展到价差交易、波动率交易以及指数化交 易等方式。 b) 价差交易也叫价差套利,包括跨期套利、跨商品套利和跨市套利。 c) 波动率交易是对商品价格波动率的方向作出预测,分为两类,做多波动率和做 空波动率,常使用的工具是期权,也可以通过"期货+止损"来构造类似策略。 d) 指数化交易是指买人并持有一揽子商品,主要是通过购买商品指数基金的形式。 e) 养老基金回报中,92 %归功于资产配置,证券选择仅为4.6% ,市场时机仅为1.8%。 3. 国际商品指数基金 1)国际商品指数最早开始于1957年的路透CRB 商品指数(RJ/CRB),兴起于20世纪90年代的 高盛商品指数( GSCI)、道琼斯-AIG商品指数( DJ-AIGCI) 以及罗杰斯国际商品指数( RIC I)等。 2 )商品指数基金2002年其总规模约9亿美元,2003年年底己达150亿美元,2005年年底猛增 至800亿美元,到2007年其总规模则达到了近1500亿美元。 3 )商品指数基金一般以公募基金的形式存在,企业年金、养老基金和捐赠基金

合成股票多头策略

ETF期权交易策略——合成股票多头 一、账户信息 国信证券——佛山南海大道证券营业部 投资者姓名:周桂冰 衍生品账号:260008000211 二、合成股票多头策略理论分析 1.定义:合成股票多头策略是指利用期权复制股票收益的一种交易 策略,通过这一策略投资者可以获得与股票相同的收益情况,但合成股票策略的成本更低。 2.构建方法:卖出一份行权价距当前股价较为接近的认沽期权,再 买入一份具有相同到期日、相同行权价的认购期权。 3.何时使用该策略:投资者强烈看涨,或资金不足想博取杠杆收益。 4.到期收益图

构建成本=认购期权权利金-认沽期权权利金 潜在最大亏损:行权价+构建成本 潜在最大盈利:没有上限 盈亏平衡点:标的股价=行权价+构建成本 5.期权合约的选择 1)行权价、期限:当市场价格完全合理时,相同期限、相同行权价 的认购、认沽期权的时间价值、隐含波动率均相当,此时期权合约的选择理论上可以是任何相同行权价的期权组合。实际交易中,考虑到虚值期权可行权风险较大,实值期权成本较高,故本文择中选择平值期权组合为合成股票多头策略,并选择覆盖预期交易时段的近月合约操作; 2)时间价值:因为策略中包含权利仓和义务仓,时间价值可以进行 对冲,故不作重点考虑; 3)隐含波动率:可作为入场时机参考; 三、模拟案例 1.案例背景及策略使用目的 作为一名资深的投资者,我属于风险偏好型,期权交易特性(T+0交易和风险可控的高倍杠杆交易)对我有很大的吸引力,经过长时间的简单操作,我开始进入策略模拟阶段,对不同的行情使用不同的策略,在风险可控的前提下尽可能增大收益。以下是我近期所做的合成股票多头策略。

数学建模方法和步骤

数学建模的主要步骤: 第一、模型准备 首先要了解问题的实际背景,明确建模目的,搜集必需的各种信息,尽量弄清对象的特征. 第二、模型假设 根据对象的特征和建模目的,对问题进行必要的、合理的简化,用精确的语言作出假设,是建模至关重要的一步.如果对问题的所有因素一概考虑,无疑是一种有勇气但方法欠佳的行为,所以高超的建模者能充分发挥想象力、洞察力和判断力,善于辨别主次,而且为了使处理方法简单,应尽量使问题线性化、均匀化. 第三、模型构成 根据所作的假设分析对象的因果关系,利用对象的内在规律和适当的数学工具,构造各个量间的等式关系或其它数学结构.这时,我们便会进入一个广阔的应用数学天地,这里在高数、概率老人的膝下,有许多可爱的孩子们,他们是图论、排队论、线性规划、对策论等许多许多,真是泱泱大国,别有洞天.不过我们应当牢记,建立数学模型是为了让更多的人明了并能加以应用,因此工具愈简单愈有价值. 第四、模型求解 可以采用解方程、画图形、证明定理、逻辑运算、数值运算等各种传统的和近代的数学方法,特别是计算机技术.一道实际问题的解决往往需要纷繁的计算,许多时候还得将系统运行情况用计算机模拟出来,因此编程和熟悉数学软件包能力便举足轻重. 第五、模型分析 对模型解答进行数学上的分析."横看成岭侧成峰,远近高低各不?quot;,能否对模型结果作出细致精当的分析,决定了你的模型能否达到更高的档次.还要记住,不论那种情况都需进行误差分析,数据稳定性分析. 数学建模采用的主要方法有: (一)、机理分析法:根据对客观事物特性的认识从基本物理定律以及系统的结构数据来推导出模 型. 1、比例分析法:建立变量之间函数关系的最基本最常用的方法. 2、代数方法:求解离散问题(离散的数据、符号、图形)的主要方法. 3、逻辑方法:是数学理论研究的重要方法,对社会学和经济学等领域的实际问题,在决策,对策等学科中得到广泛应用. 4、常微分方程:解决两个变量之间的变化规律,关键是建立“瞬时变化率”的表达式. 5、偏微分方程:解决因变量与两个以上自变量之间的变化规律. (二)、数据分析法:通过对量测数据的统计分析,找出与数据拟合最好的模型 1、回归分析法:用于对函数f(x)的一组观测值(xi,fi)i=1,2,…,n,确定函数的表达式,由于处理的是静态的独立数据,故称为数理统计方法. 2、时序分析法:处理的是动态的相关数据,又称为过程统计方法. 3、回归分析法:用于对函数f(x)的一组观测值(xi,fi)i=1,2,…,n,确定函数的表达式,由于处理的是静态的独立数据,故称为数理统计方法.

股票证券投资策略分析报告

● 我们认为宏观经济的调控将持续,但宏观调控并不是影响四季度证券市场的主要因素。对于越来越明确的升息预期,我们认为长期以来市场对升息的预期已经得到了充分的反映,加息固然会引起市场资金面和部分公司业绩的变化,但加息政策的明朗化反而有助于稳定投资者的信心; ● 我们认为 9月-10月出台积极政策的可能性非常大,证券市 场将以政策出台为契机展开反弹,投资者应当做好积极的准备,但需要注意的是反弹的高度决定于政策的力度; ● 虽然目前市场的资金面比较脆弱,但是以基金和保险资金为代 表的长期资金依然弹药充足,是股市长期发展的主要支持力量;另一方面,从以往的历次经验看,市场缺乏的从来不是资金,而是信心,只要市场向好,必然有大笔资金进入,形成有力的资金面支持; ● 目前 A 股市场的估值水平无论是横向和纵向都处于较低水平, 平均市盈率与纽约、香港等主要市场的差异已不明显。进入升息周期后,股价的变化取决于企业盈利能力的提升能否抵消估值水平的降低,因此我们建议重点考虑业绩有持续增长潜力的行业上市公司; ● 从行业选股角度,我们看好港口、民航、煤炭开采、医药、食 品饮料等行业,部分行业的龙头公司具有长期的投资价值。但由于行业内公司的分化加剧,因此必须慎重选择公司;详见P11。 ● 基于目前的宏观环境、投资者结构,我们考虑到从持续的业绩 增长能力强、目前的估值水平较低、具有较好的分红历史、流动性好的上市公司中自下而上的选择一定量的公司进入股票池;详见P15。 ● 我们认为在低迷市场环境下,次新股受到的关注较少,市场压 力较小。一旦市场在政策刺激下反弹,次新股很有可能取得较好的收益。我们也挑选一部分基本面优良,估值合理,跌幅较深或涨幅不大的次新股进入股票池,详见P17。 策略研究 2004年09月15日 2004年4季度投资策略 投资要点:

数学建模数据分析题

承诺书 我们仔细阅读了中国矿业大学数学建模常规赛论文格式规范和2016年中国矿业大学数学建模常规赛通知。我们完全明白,在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式(包括电话、电子邮件、网上咨询等)与队外的任何人(包括指导教师)研究、讨论与赛题有关的问题。 我们知道,抄袭别人的成果是违反竞赛章程和参赛规则的,如果引用别人的成果或资料(包括网上资料),必须按照规定的参考文献的表述方式列出,并在正文引用处予以标注。在网上交流和下载他人的论文是严重违规违纪行为。 我们以中国矿业大学大学生名誉和诚信郑重承诺,严格遵守竞赛章程和参赛规则,以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛章程和参赛规则的行为,我们将受到严肃处理。 我们授权中国矿业大学数学建模协会,可将我们的论文以任何形式进行公开展示(包括进行网上公示,在书籍、期刊和其他媒体进行正式或非正式发表等)。 我们的参赛队号:25 参赛队员(打印并签名):1.易阳俊 2.令月霞 3.刘景瑞 日期: 2016年 10 月日 (请勿改动此页内容和格式。此承诺书打印签名后作为纸质论文的封面。以上内容请仔细核对,如填写错误,论文可能被取消评奖资格。)

编号专用页 评阅统一编号(数学建模协会填写):

题目:数据的分析问题 摘要 本文需要解决的问题是如何根据就诊人员体内7种元素含量来判别某人是否患有疾病G和确定哪些指标是影响人们患疾病G的主要因素。通过解读题目可知,此类问题为典型的分析判别问题。我们先对数据进行了预处理,剔除了有异常数据的样本,然后采用元素分布判别法、马氏距离判别法和Fisher判别法,应用Excel、SPSS和MATLAB等软件来对某人是否患病进行判别,并通过绘制7种元素含量的折线图等来确定患该疾病的主要因素,最后应用综合判别法对之前的结论进行了检验。 对于问题一,在对数据预处理之后,我们删除了序号为10这个高度异常数据样本,然后我们分别采用元素分布判别法、马氏距离判别法和Fisher判别法对49个已知病例进行判别。对于元素分布判别法,我们通过数据预处理知道7种元素含量分布均符合正态分布,然后我们确定了以均值为大致中心的元素正常含量范围,得出其判别准确度为96%;对于马氏距离判别法,通过编写MATLAB 程序(见附录)来进行判别,得出其判别准确度为90%;对于Fisher判别法,通过SPSS软件来进行判别,得到线性判别函数,其判别准确度为96%; 针对问题二:我们运用问题一中建立的三个判别模型对25名就诊人员(见附录)的化验结果进行检验,判别结果如下表1: 行对分析,我们初步判定元素4与元素5是影响人们患疾病G的主要因素,然后用方法一的三种判别方法进行检验,其准确度在85%以上; 对于问题四,我们根据问题三得出的主要因素,分别用三种判别方法对25名就诊人员进行判别,再与问题二的判别结果进行对比,可知它们判断结果之间的差异性最高为24%。 对于问题五,由于三种判别法都有不足,所以我们采用了综合判别法,将三种判别方法的结果进行综合判断,最终我们通过主要因素进行判别的差异性下降到了12%,与问题一的判断结果的一致性达到了88%。 关键词:马氏距离判别,Fisher判别,综合判别,MATLAB,SPSS

股票买卖点详细分析

分析换手率指标的重要意义 3% 冷清,3%-7% 观望,7%-10% 考虑买入,10%-15% 活跃,买入15%-25% 极度活跃,短线进入25%以上不能强势上涨考虑清仓,在股价运行中一定要注意换手率的变化,一般来讲,个股的日换手率要达到8%以上股价才会表现活跃,但假如要股价持续活跃,换手率必须持续放大,但日换手率大于25%以上,容易引发时期性高点。在具体应用中,换手率过高的值得警惕,中盘股在15%左右,大盘股则在25%以上,换手率的放大必须与股价的上涨成正比,假如随后的交易日迅速萎缩,主力有可能是在挖"坑";假如再次出现专门高的的换手率,买入。 有效提高短线投机的成功率. 许多人都喜爱做短线,喜爱在强势个股之间“捣浆糊”,以“短平快”的累积收益来实现效益的最大化,并同时满足自己不断追新猎奇的心理。但事实上,我们所追求的利润专门多情况下却往往难以实现,或犹如不知目标楼层者坐电梯一般上上下下好几趟,却不知应该在哪里“下车”,一星期、一个月甚至一年劳累下来,个人账户里的资金往往并未上涨多少,弄不行还可能缩水,用“费劲不讨好”来形容可能再恰当只是了。

那么,如何样才能提高短线操作的成功率呢?笔者将自己的心得在此略作介绍,希望对投资者有所关心。其要点是:锁定强势个股,判定大盘走势;两点半后介入,次日铁定出局。 锁定强势个股 即在深沪股市的涨幅榜上查找全日走势较强的个股进行跟踪,并从技术形态、上档压力、成交配合、次日可能出现的涨幅等角度进行综合考虑,从中挑出我们认定的后市可能续涨者。因为谋求的是超短线利润,我们甚至能够不必关怀该股对应公司的主营业务、业绩状况等差不多面因素,但必须对其流通盘、主力介入程度及现状,甚至第二天会否因召开股东大会等而停牌,或是否除权等情况有比较充分的了解,以便制定相应的投机策略。 判定大盘走势 意指即使做个股的超短线,也必须得到较为强势的大盘配合,否则成功的可能性将会大打折扣。而股指全天大部分时刻的走势关于超级短线投机者来讲也并不十分重要,重要的是尾市的走势。 两点半后介入 讲得差不多专门明白了。在大多数情况下,两点半时启动的上涨是真涨,因此两点半左右开始的下跌也是真跌,同时将对次

数学建模各种分析报告方法

现代统计学 1.因子分析(Factor Analysis) 因子分析的基本目的就是用少数几个因子去描述许多指标或因素之间的联系,即将相关比较密切的几个变量归在同一类中,每一类变量就成为一个因子(之所以称其为因子,是因为它是不可观测的,即不是具体的变量),以较少的几个因子反映原资料的大部分信息。 运用这种研究技术,我们可以方便地找出影响消费者购买、消费以及满意度的主要因素是哪些,以及它们的影响力(权重)运用这种研究技术,我们还可以为市场细分做前期分析。 2.主成分分析 主成分分析主要是作为一种探索性的技术,在分析者进行多元数据分析之前,用主成分分析来分析数据,让自己对数据有一个大致的了解是非常重要的。主成分分析一般很少单独使用:a,了解数据。(screening the data),b,和cluster analysis一起使用,c,和判别分析一起使用,比如当变量很多,个案数不多,直接使用判别分析可能无解,这时候可以使用主成份发对变量简化。(reduce dimensionality)d,在多元回归中,主成分分析可以帮助判断是否存在共线性(条件指数),还可以用来处理共线性。 主成分分析和因子分析的区别 1、因子分析中是把变量表示成各因子的线性组合,而主成分分析中则是把主成分表示成个变量的线性组合。 2、主成分分析的重点在于解释个变量的总方差,而因子分析则把重点放在解释各变量之间的协方差。 3、主成分分析中不需要有假设(assumptions),因子分析则需要一些假设。因子分析的假设包括:各个共同因子之间不相关,特殊因子(specific factor)之间也不相关,共同因子和特殊因子之间也不相关。 4、主成分分析中,当给定的协方差矩阵或者相关矩阵的特征值是唯一的时候,的主成分一般是独特的;而因子分析中因子不是独特的,可以旋转得到不同的因子。 5、在因子分析中,因子个数需要分析者指定(spss根据一定的条件自动设定,只要是特征值大于1的因子进入分析),而指定的因子数量不同而结果不同。在主成分分析中,成分的数量是一定的,一般有几个变量就有几个主成分。 和主成分分析相比,由于因子分析可以使用旋转技术帮助解释因子,在解释方面更加有优势。大致说来,当需要寻找潜在的因子,并对这些因子进行解释的时候,更加倾向于使用因子分析,并且借助旋转技术帮助更好解释。而如果想把现有的变量变成少数几个新的变量(新的变量几乎带有原来所有变量的信息)来进入后续的分析,则可以使用主成分分析。当然,这中情况也可以使用因子得分做到。所以这中区分不是绝对的。 总得来说,主成分分析主要是作为一种探索性的技术,在分析者进行多元数据分析之前,用主成分分析来分析数据,让自己对数据有一个大致的了解是非常重要的。主成分分析一般很少单独使用:a,了解数据。(screening the data),b,

华夏银行股票投资价值与交易策略分析

华夏银行股票投资价值与交易策略 分析 班级:2012251 学号:20123293 姓名:夏伟恩

目录 一.宏观环境与行业分析 1.1 中国银行简介 1.2宏观环境与股票价格波动关系 1.3行业地位与发展政策 二.公司投资价值分析 2.1公司竞争力分析(核心竞争优势) 2.2公司估值分析(市盈率、市净率) 2.3公司发展前景分析(成长性,近几年收入、利润、资产增长率) 三.公司股票技术分析 3.1技术图形分析 3.2趋势分析 3.3技术指标分析 四.公司投资策略分析 1.1买卖时点分析 1.2资金管理分析(投资额、一次买入还是分批买入) 1.3投资目标分析(投资周期、预期收益、止损点等) 五.参考文献

一、宏观环境与行业分析 1.1华夏银行简介 华夏银行成立于1992年10月,是一家全国性股份制商业银行,总行设在北京。1995年经中国人民银行批准开始进行股份制改造,改制变更为华夏银行股份有限公司(简称华夏银行)。2003年9月,华夏银行公开发行股票,并在上海证券交易所挂牌上市交易(股票代码600015),成为全国第五家上市银行。2005年10月华夏银行引进战略投资者,与德意志银行签署了股份转让协议、全面长期战略合作协议、全面技术支持和协助协议、信用卡业务合作协议,为提高经营管理能力和国际化水平带来了新的契机。2008年10月,华夏银行顺利完成定向增发,提升了资本实力,为促进又好又快发展提供了有效的资本支持。 1.2 宏观环境与股票价格波动关系 我们从宏观经济上去分析股市的话,一般需要掌握四个指标,证券市场历来被看作是国民经济的晴雨表,为了把握国内宏观经济发展的趋势,投资者必须对一些重要的宏观运行变量给予关注。 我们首先讲的第一个变量就是国内生产总值,也就是GDP。国内生产总值是一国(或地区)经济总体状况的综合反映,是衡量宏观经济发展状况的主要指标。通常而言,持续、稳定、快速的GDP增长表明经济总体发展良好,上市公司也有更多的机会获得优良的经营业绩;我国近年来GDP持续增长,上市公司业绩的快速增长正是处于宏观经济持续向好、工业企业效益整体提升大背景下的增长的结果,

数学建模-数据的统计分析

数学建模与数学实验 课程设计 学院数理学院专业数学与应用数学班级学号 学生姓名指导教师 2015年6月

数据的统计分析 摘要 问题:某校60名学生的一次考试成绩如下: 93 75 83 93 91 85 84 82 77 76 77 95 94 89 91 88 86 83 96 81 79 97 78 75 67 69 68 84 83 81 75 66 85 70 94 84 83 82 80 78 74 73 76 70 86 76 90 89 71 66 86 73 80 94 79 78 77 63 53 55 计算均值、标准差、极差、偏度、峰度,画出直方图;检验分布的正态性; 若检验符合正态分布,估计正态分布的参数并检验参数; 模型:正态分布。 方法:运用数据统计知识结合MATLAB软件 结果:符合正态分布

问题重述 某校60名学生的一次考试成绩如下: 93 75 83 93 91 85 84 82 77 76 77 95 94 89 91 88 86 83 96 81 79 97 78 75 67 69 68 84 83 81 75 66 85 70 94 84 83 82 80 78 74 73 76 70 86 76 90 89 71 66 86 73 80 94 79 78 77 63 53 55 (1)计算均值、标准差、偏差、峰度,画出直方图; (2)检验分布的正态性; (3)若检验符合正态分布,估计正态分布的参数并检验参数。 模型假设 假设一:此组成绩没受外来因素影响。 假设二:每个学生都是独自完成考试的。 假设三:每个学生的先天条件相同。 三.分析与建立模型 像类似数据的信息量比较大,可以用MATLAB 软件决绝相关问题,将n 名学生分为x 组,每组各n\x 个学生,分别将其命为1x ,2X ……j x 由MATLAB 对随机统计量x 进行命令。此时对于直方图的命令应为 Hist(x,j) 源程序为: x1=[93 75 83 93 91 85 84 82 77 76 ] x2=[77 95 94 89 91 88 86 83 96 81 ] x3=[79 97 78 75 67 69 68 84 83 81 ]

论股票交易中投资者的心理现象及策略

论股票交易中投资者的心理现象及策略 摘要:投资的主要目的在于价值发现,然而,仅仅考虑到价值被低估还不够,它总是要价值回归的。但是,股票的价格有时也因其他原因而发生变化。本文主要讨论“其他原因”中的心理因素,通过对投资者在股市呈现趋势、平衡、转势和崩盘时所产生的心理现象进行剖析,并给出趋势、转势及交易密集区的交易策略。 Abstract:The investment aims at founding valuation, however, it is not enough to consider valuation, which is underestimated., it will always be price return. The price of stock sometimes alter because of other reasons. When stock market shows a tendency for balance 、turnaround and collapse, investors will emerge psychological phenomenon, so this context will discuss the psychological elements to find transactions strategy for tendency、turnaround and zone of trade-intensiveness. 关键词趋势平衡转势崩盘交易密集区 股票交易常常是充满神秘感的,产生价格波动的部分行为机理是理性的和明智的,另一些则是愚蠢的和荒谬的。但是,正如我们看到的,只要股票市场存在下去,这种现象就永远不会消失。下面我们就来讨论股票价格波动时投资者会产生怎样的心理现象?以及在股票交易中有投资者可以采用哪些策略? 股票交易中投资者的心理现象心理现象 一.趋势时的心理 作为一个研究人类行为的学生,我一直认为,一个好的投机客应该能够预测到人们会把手中的钱投向何方。 ——Bernard Baruch 股票市场价格运动的大部分时间是一边倒。当它们上涨时,它们遇到不同的阻力区,在阻力区它们很快遇阻回落,但跌下来时又受到不同支持位的支撑。在这些区域范围内的小的价格波动纯粹是噪音,难以预测,从中只能获得很小的一点利润。 但是,一旦市场突破了重要的阻力区,它就坚决的开始往上走(或往下走——原理是一样的)。趋势刚开始的那段时间,大多数投资者把这看成是又一个新的随机

数学建模步骤

数学建模的基本步骤 一、数学建模题目 1)以社会,经济,管理,环境,自然现象等现代科学中出现的新问题为背景,一般都有一个比较确切的现实问题。 2)给出若干假设条件: 1. 只有过程、规则等定性假设; 2. 给出若干实测或统计数据; 3. 给出若干参数或图形等。 根据问题要求给出问题的优化解决方案或预测结果等。根据问题要求题目一般可分为优化问题、统计问题或者二者结合的统计优化问题,优化问题一般需要对问题进行优化求解找出最优或近似最优方案,统计问题一般具有大量的数据需要处理,寻找一个好的处理方法非常重要。 二、建模思路方法 1、机理分析根据问题的要求、限制条件、规则假设建立规划模型,寻找合适的寻优算法进行求解或利用比例分析、代数方法、微分方程等分析方法从基本物理规律以及给出的资料数据来推导出变量之间函数关系。 2、数据分析法对大量的观测数据进行统计分析,寻求规律建立数学模型,采用的分析方法一般有: 1). 回归分析法(数理统计方法)-用于对函数f(x)的一组观测值(xi,fi)i=1,2,…,n,确定函数的表达式。 2). 时序分析法--处理的是动态的时间序列相关数据,又称为过程统计方法。 3)、多元统计分析(聚类分析、判别分析、因子分析、主成分分析、生存数据分析)。 3、计算机仿真(又称统计估计方法):根据实际问题的要求由计算机产生随机变量对动态行为进行比较逼真的模仿,观察在某种规则限制下的仿真结果(如蒙特卡罗模拟)。 三、模型求解: 模型建好了,模型的求解也是一个重要的方面,一个好的求解算法与一个合

适的求解软件的选择至关重要,常用求解软件有matlab,mathematica,lingo,lindo,spss,sas等数学软件以及c/c++等编程工具。 Lingo、lindo一般用于优化问题的求解,spss,sas一般用于统计问题的求解,matlab,mathematica功能较为综合,分别擅长数值运算与符号运算。 常用算法有:数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法,通常使用spss、sas、Matlab作为工具. 线性规划、整数规划、多元规划、二次规划、动态规划等通常使用Lindo、Lingo,Matlab软件。 图论算法,、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法, 模拟退火法、神经网络、遗传算法。 四、自学能力和查找资料文献的能力: 建模过程中资料的查找也具有相当重要的作用,在现行方案不令人满意或难以进展时,一个合适的资料往往会令人豁然开朗。常用文献资料查找中文网站:CNKI、VIP、万方。 五、论文结构: 0、摘要 1、问题的重述,背景分析 2、问题的分析 3、模型的假设,符号说明 4、模型的建立(局部问题分析,公式推导,基本模型,最终模型等) 5、模型的求解 6、模型检验:模型的结果分析与检验,误差分析 7、模型评价:优缺点,模型的推广与改进 8、参考文献 9、附录 六、需要重视的问题 数学建模的所有工作最终都要通过论文来体现,因此论文的写法至关重要:

一个股票交易者的交易策略和方法

一个股票交易者的交易策略和方法第一节、策略一、只参与那些行情趋势强烈或者说行情主要走势正在形成的市场,认清每一个市场当前的主要走势并只持有符合这一主要走势方向的头寸,或者是不予参与。 二、假定交易的方向与行情趋势一致,在以前或从属的趋势已产生的较大价差基础上建立头寸,或者把头寸建立在对当前行情主趋势的适度逆行位置上。 三、不同行情趋势强烈度下的操作策略: 1、在市场处于活跃强势时期(沪市成交量超过150亿),这个时候的操作策略是"长多短空",操作战术是"追涨龙头"; 2、市场处于疲惫弱势时期(沪市成交量低于80亿),这个时候的操作策略是"长空短多",操作战术是"超跌为王"; 3、市场处于平衡箱体时期(沪市成交量在80亿-150亿之间),这个时候的操作策略是"高抛低吸",操作战术是"筹码分布三、追市头寸形成有利变动时坚持持有,不从反趋势交易中迅速获利;在持有头寸的变动有利时可适当的增加所持有的头寸;除非趋势分析表明趋势已经反转,并且触及止损位,否则一路持有。 四、市场的走势与预期的方向相反,则迅速逃避。系统的、客观的风险控制和制约的方法包含三个方面: 1、限制每一交易头寸的风险。 2、避免过渡交易。 3、截断损失。 4、有怀疑,即平仓离场。 五、坚持双重策略,即:在盈利的头寸上是一个长线持股者;在相反的头寸上是一个短线交易者。 六、收益原则是保持获利的稳定性与持续性,而不是最大化。 七、连战皆败后,减低入市头寸或停止交易。 八、不设定目标价位出入市,只服从市场走势;不因为价位太低而吸纳,也不因为价位太高而沽空。 九、不因为不耐烦而入市,也不因为不耐烦而平仓;入市要等候机会,不宜买卖太密。 十、无适当理由,不更改所持股票的买卖策略。第二节、资金使用原则 一、资金量管理的原则: 1、入市买、卖,损失不应超过资金的十分之一;不过量买卖。 2、买、卖招损时,永不加码。 3、仓位大小与市场状态相一致。市场处于平衡状态时,应参与较少,而市场处于活跃状态时,应参与较多。 4、仓位大小与自身状态相一致。一旦出现连续失手,需要赶快警惕起来,减低仓位直至离场休息。 二、仓位控制原则:(一)、永不满仓,始终保持30%以上的备用资金。(二)、根据大盘风险系数来决定仓位高低,如果当前大盘风险系数是70%,那么仓位就应该是30%。 1、市场出现无风险机会的时候,可以放大资金操作; 2、在市场出现波段操作机会的时候可以重仓短线操作; 3、在市场出现极品庄股行情机会的时候可以三分仓中线操作; 4、在市场出现技术分析机会的时候可以轻仓短线操作。(三)、根据中、短周期两种投资模式来决定资金的划分模式,将总体资金划分为60%和40%两等份。 三、加仓原则:(1)、第一个1/3资金的使用:在大势低迷时,即跌势末期,以短线操作为主快进快出、高抛低吸。操作一些超跌或启动个股,买入股票后,大势明朗可中线持有,否则短线获利了结。(1)、建仓后,发觉错误,立即止损。(2)、建仓后不能确定对错,持仓观望,但观望时间不能过长。(3)、在确定了第一笔资金已赢利后,持仓等待第二次介入机会。 2、第二个1/3资金的使用:(1)、当第一份资金在获利状态且已无风险可言时可使用第二份资金。此时应选择明显底部放量个股,中线持有。 (2)、建仓后,发觉错误,,马上将第一笔资金止赢,同时,严格第二笔资金的止损位。 3、第三个1/3资金的使用:只有当前两份资金在获利状态下,且大势明显向好时这份资金才可投入。严格遵循:趋势理论、顺势而为、高抛低吸、短线操作、快进快出。 三、个股组合原则:

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