20120917 刘道明 量化择时之四 情绪指标多轨线择时策略
基于情绪择时的量化投资策略研究
目录
01 一、情绪择时的原理
02 二、实现方法
03 三、实证研究
04 四、结论与展望
05 参考内容
随着大数据和技术的发展，量化投资策略越来越受到。传统的量化投资策略 主要基于基本面和技术面因素，但近年来，一些研究者开始探索基于市场情绪的 择时策略。本次演示将探讨基于情绪择时的量化投资策略的原理、实现方法以及 实证研究。
2、期货领域
期货市场具有高杠杆、高风险的特点，因此基于决策树的量化交易择时策略 在期货领域具有更为重要的应用价值。通过决策树模型，投资者可以更好地把握 市场趋势，实现稳健的投资收益。
3、期权领域
期权市场为投资者提供了丰富的投资选择。运用决策树量化交易择时策略， 投资者可以根据市场状况买入或卖出相应数量的期权，从而实现资产的有效管理。
4、策略优化
策略优化是决策树量化交易策略的关键环节。投资者需要通过不断调整模型 参数和方法，以提高模型的预测精度和稳定性。此外，投资者还需要根据市场变 化及时更新模型，以适应市场的变化。
三、决策树量化交易的应用实践
1、股票领域
在股票领域，基于决策树的量化交易择时策略已经被广泛应用于实战。投资 者可以通过构建决策树模型来预测股票价格走势，从而进行精准的投资操作。
决策树量化交易策略注重风险控制，通过多空对冲的方式来降低市场风险。 同时，投资者还需设置止损点位，避免因单边市场走势而导致的较大损失。
2、数据收集
高质量的数据是构建决策树模型的关键。投资者需要收集包括股票、期货、 期权等各类金融市场的历史数据，并确保数据的准确性和完整性。
3、策略开发
在数据收集完成后，投资者需要利用这些数据构建决策树模型。在模型构建 过程中，投资者需对数据集进行拆分、特征选择、模型训练等操作，以开发出具 有良好预测能力的决策树模型。
四大择时策略详解
四大择时策略详解择时策略一：LLT模型趋势跟踪是接近交易本质的一种朴实的交易思想，但是传统趋势线MA在平滑性与延迟性上无法做到很好的兼顾，基于二阶低通滤波器的低延迟趋势线LLT模型可以很大程度上解决该问题。
自2005年至2013年的实证表现看，20/30参数下，传统均线累计收益率分别为348%、324%，而LLT模型可以达到528%、1076%，收益得到大幅改善。
过去10年LLT在沪深300指数上均为正收益，其中最近两年，2015年126.6%、2016年19.8%。
LLT模型在各市场指数上的最新信号方向如下：看多：上证指数、沪深300、深证成指、上证50、创业板指看空：中小板指1. LLT模型逻辑与方法何谓LLT？ LLT即是低延迟趋势线，模型的基本思想是趋势跟踪，一种朴实的交易思想。
跟随市场趋势是一种简单有效的投资方式，在市场处于上升趋势时，投资者可以买入并持有；当市场转为下降趋势时，投资者可以选择卖空或空仓。
跟随趋势最简单的办法是采用移动平均（Moving Average）线其中Price一般选择收盘价，MA即为T日的N日均线指标。
对于MA指标， N越大，趋势线的平滑性越好。
MA指标可以很好地刻画指数或股票价格趋势，但其最大的问题在于存在延迟。
例如图1所示的指数日K线及MA均线系统，蓝色、橙色、紫色、绿色分别代表5日、10日、30日和60日均线。
可以看出，随着均线周期的增加，趋势跟随也出现了越来越高的延迟。
LLT模型通过一个二阶低通滤波器构造得出，首先一个二阶低通滤波器的传输函数可以写作从下图的频率响应曲线可以看到，该低通滤波系统的低频分量在截止频率附近小幅放大（这是高阶滤波的特点之一），但又没有过分失真；同时，二阶低通滤波后的低频信号整体大于EMA指标，低频输出信号更为显著。
由此我们可以构建低延迟趋势线指标。
由传输函数的定义（输出信号Z变换与输入信号Z变换的比值）以及低延迟趋势线的传输函数式，可以得到结合Z变换的时位移性质，我们就可以计算得到低延迟趋势线LLT。
股票量化择时策略(上中下)
股票量化择时策略（上中下）解析|量化择时策略（上）鲲鹏668 2018-04-07 08:14:59量化择时就是利用数量化的方法，通过对各种宏观微观指标的量化分析，试图找到影响大盘走势的关键信息，并且对未来走势进行预测。
择时策略基本框架：最基本的择时策略指的是只判断买卖，不涉及仓位优化的择时策略。
由于不考虑风险，则是策略完全通过优化收益来形成相应的买卖决策。
由于在国内股票市场中，只允许做多，所以策略多为帮助选择股票进行买入，或者将已有仓位进行卖出的判断。
趋势择时趋势择时的基本思想来自于技术分析，技术分析认为趋势存在延续性，因此只要找到趋势方向，跟随操作即可。
趋势择时的主要指标有MA. .MACD和DMA等。
拿双均线策略举例，在交易决策的时点需要根据已知数计算短期均线和长期均线两个值，当短期均线高于长时，判断交易决策刻当短期均线高于长时，判断交易决策刻的趋势为上涨，按照会延续的趋势为上涨，按照会延续的思想，认为后市会继续上涨，因此看多。
而当短期均线低于长时判断交易继续上涨，因此看多。
而当短期均线低于长时判断交易继续上涨，因此看多。
而当短期均线低于长时判断交易继续上涨，因此看多。
而当短期均线低于长时判断交易决策时刻的趋势为下跌，认为后市继续下跌，因此看空。
MACD：称为指数平滑移动平均线，由快的指数移动平均线（EMA12）减去慢的指数移动平均线（EMA26）得到快线DIF（差离值）。
因此，在持续的涨势中，12日EMA在26日EMA之上。
其间的正差离值（+DIF）会愈来愈大。
反之在跌势中，差离值可能变负（-DIF），也愈来愈大。
MACD 的反转信号界定为“差离值”的9日移动平均值（9日EMA），又叫DEA或DEM。
用（DIF-DEA）×2即为MACD柱状图。
当MACD从负数转向正数，是买的信号。
当MACD从正数转向负数，是卖的信号。
当MACD以大角度变化，表示快的移动平均线和慢的移动平均线的差距非常迅速的拉开，代表了一个市场大趋势的转变。
股市中的市场情绪指标投资者情绪的方法
股市中的市场情绪指标投资者情绪的方法股市中的市场情绪指标：投资者情绪的方法在股市中，市场情绪是驱动股价波动的重要因素之一。
投资者的情绪波动和情绪指标对于投资者来说具有重要的参考意义。
本文将介绍一些常用的市场情绪指标以及投资者可以使用的方法。
一、市场情绪指标的定义市场情绪指标是通过各种方法和指标来测量市场参与者情绪的程度和方向，以便预测市场的走势。
这些指标可以帮助投资者判断市场的买入和卖出信号，进而制定投资策略。
二、主要的市场情绪指标1. 熊市指标熊市指标是利用市场投资者的恐惧情绪来判断市场是否进入熊市的指标。
其中一个常用的熊市指标是“恐慌指数”，也称为VIX指数。
该指数衡量了市场对未来波动的预期程度。
当VIX指数上涨时，表明投资者对市场走势将更加悲观，可能是股市进入熊市的信号。
2. 牛市指标牛市指标是利用市场投资者的乐观情绪来判断市场是否进入牛市的指标。
其中一个常用的牛市指标是“投机情绪指数”。
该指数反映了投资者买入期权的数量。
当投机情绪指数上升时，表明投资者对市场涨势抱有更高的期望，可能是股市进入牛市的信号。
3. 成交量指标成交量指标是通过分析股市的成交量来判断投资者情绪的指标。
当市场情绪偏向买方时，股市成交量通常会增加。
相反，当市场情绪偏向卖方时，股市成交量通常会减少。
投资者可以观察成交量的变化来判断市场情绪的走势，并制定相应的投资策略。
三、投资者情绪的方法1. 趋势分析法趋势分析法是通过观察市场趋势的变化来判断投资者情绪的方法。
投资者可以通过观察股票价格的走势以及成交量的变化来判断市场情绪的走势，从而决定是否买入或卖出股票。
2. 技术指标分析法技术指标分析法是通过利用各种技术指标来判断投资者情绪的方法。
常用的技术指标包括移动平均线、相对强弱指标、MACD等。
投资者可以通过分析这些技术指标的变化来预测市场情绪的变化，并作出相应的投资决策。
3. 市场调查法市场调查法是通过市场调查和情绪调查来判断投资者情绪的方法。
股票量化交易的7个策略
股票量化交易的7个策略1、趋势跟踪策略趋势跟踪策略是股票量化交易最常用的策略之一，也是最经典的投资策略之一。
这种策略旨在从中期以上的趋势中获取利润，而不是去捕捉短期的价格波动。
趋势跟踪策略是一种很好的长期投资策略，可以在股票价格上升期间不断获取利润，但是也应该注意市场的波动，避免价格低迷时的损失。
2、均值回归策略均值回归策略是投资者经常使用的股票量化交易策略，它基于投资者认为股价会重新回到长期有效的价格区间，允许他们在股价超出其历史平均价格上下限时买卖股票，以实现获利。
与趋势跟踪策略相比，均值回归策略的绝对收益较低，但其在股市波动较大时可以获得较好的收益。
3、技术指标策略技术指标策略是投资者根据股票价格的特定指标，如均线、布林带或移动平均线，来决定买卖时机的股票量化投资策略。
技术指标策略通常有助于投资者在股市的起伏中获取利润，但投资者也应该注意技术指标的变化可能会影响他们的投资结果。
4、极短期策略极短期策略是衡量股票供需变化和波动可能性的高频交易策略，投资者可以通过使用极短期策略来捕捉股市中的短期价格波动，而不考虑其长期表现。
极短期策略要求投资者对市场情况进行高度专业的分析，需要投资者对股票价格波动有深刻的了解。
5、行为量化策略行为量化策略是根据投资者在投资决策中存在的不同行为偏差而设计的股票量化交易策略。
行为量化策略可以帮助投资者更加理性地做出投资决策，从而避免情绪化的投资行为，提高投资效率和投资回报。
6、标的物选择策略标的物选择策略是投资者根据股市的波动性和投资者的风险敏感度等因素，选择适合的股票作为投资标的物的股票量化交易策略。
该策略旨在全面考虑市场波动因素，同时考虑风险和收益之间的平衡，以实现投资者的投资目标。
7、套利策略套利策略是一种投资者通过利用价差，在极短的时间里获得利润的策略。
套利策略是一种较为复杂的量化交易策略，要求投资者具备较强的投资分析能力，能够精准捕捉价差的变动并及时作出投资决定。
如何利用市场情绪指标来判断市场的短期趋势反转和强度
如何利用市场情绪指标来判断市场的短期趋势反转和强度？市场情绪指标是一种用于衡量投资者情绪和市场情绪的工具，通过分析投资者的情绪和心理状态，可以帮助我们判断市场的短期趋势反转和强度。
下面我将详细介绍几种常用的市场情绪指标以及如何利用它们来进行市场分析。
1. 投资者情绪指标投资者情绪指标主要反映投资者的情绪和心理状态，包括恐惧、贪婪、乐观和悲观等情绪。
常用的投资者情绪指标有以下几种：-沪深300指数的成交量：成交量是衡量市场活跃度和投资者情绪的重要指标，通常情况下，成交量的增加意味着市场情绪的上涨，反之则意味着市场情绪的下跌。
-市场关注度指标：通过监测媒体和社交媒体对于市场的关注程度，可以了解市场参与者的情绪和热情水平。
当市场关注度指标出现极高的水平时，往往意味着市场情绪已经过度乐观或悲观，市场可能会出现反转。
-投资者信心调查指标：投资者信心调查指标可以通过对投资者的调查问卷来获得，通过分析投资者的信心水平，可以了解市场情绪的变化。
当投资者信心水平达到极高或极低水平时，往往意味着市场可能会出现反转。
2. 投机性交易指标投机性交易指标主要反映投机者的行为和情绪，包括投机性交易的比例、融资融券余额等指标。
常用的投机性交易指标有以下几种：-融资融券余额：融资融券余额是反映投机性交易的重要指标，当融资融券余额大幅度增加时，意味着投机者的交易活跃度增加，市场情绪可能会出现变化。
-总量交易指标：总量交易指标是衡量投机性交易活跃度的重要指标，通过分析总量交易指标的变化，可以了解投机者的情绪和行为。
当总量交易指标达到极高或极低水平时，往往意味着市场可能会出现反转。
3. 技术指标技术指标是通过分析市场价格和交易量等数据，来预测市场走势和判断市场情绪的工具。
常用的技术指标有以下几种：-相对强弱指数（RSI）：RSI是一种衡量市场超买超卖情况的指标，通过计算一定时期内的价格变动幅度，可以判断市场的强度和情绪。
当RSI指标超过70时，意味着市场超买，可能会出现反转；当RSI指标低于30时，意味着市场超卖，可能会出现反转。
量化交易策略类型
量化交易策略类型随着科技的发展和金融市场的复杂性增加，越来越多的投资者开始采用量化交易策略来获取稳定的收益。
量化交易是一种基于大量历史数据和数学模型的交易方式，其目的是通过系统性的分析和执行交易策略来实现盈利。
下面将介绍几种常见的量化交易策略类型。
1. 均值回归策略均值回归策略是基于统计学原理的一种策略。
该策略认为股价在短期内的波动是不稳定的，会围绕着其长期均值上下波动。
当股价偏离其均值时，投资者可以根据一定的规则进行买入或卖出操作，以期望股价回归到均值附近，从而获得盈利。
2. 趋势跟随策略趋势跟随策略是一种基于市场趋势的交易策略。
该策略认为市场在一段时间内存在明显的趋势，投资者可以通过追踪市场趋势来进行买入或卖出操作，以期望获得盈利。
常见的趋势跟随指标包括移动平均线、相对强弱指标等。
3. 统计套利策略统计套利策略是基于市场价格的统计分析来进行交易的策略。
该策略认为市场上存在一些价格的错配，投资者可以通过统计模型来发现这些错配并进行套利交易。
常见的统计套利策略包括配对交易和期现套利等。
4. 事件驱动策略事件驱动策略是一种基于市场事件的交易策略。
该策略认为市场上的重大事件会对股票价格产生影响，投资者可以根据事件的影响程度和预期盈利来进行交易。
常见的事件驱动策略包括收购套利、股权投票套利等。
5. 量化择时策略量化择时策略是一种基于市场择时的交易策略。
该策略认为市场有一些特定的时间窗口，投资者可以通过量化模型来预测市场的涨跌，并在合适的时间点进行买入或卖出操作，以获取盈利。
常见的量化择时指标包括动量指标、波动率指标等。
6. 组合优化策略组合优化策略是一种通过优化投资组合来实现风险分散和收益最大化的策略。
该策略通过建立数学模型来确定最优的资产配置比例，以达到投资者的风险和收益要求。
常见的组合优化模型包括马科维茨模型、黑-利特曼模型等。
以上是几种常见的量化交易策略类型，每种策略都有其适用的市场环境和操作方式。
量化择时指标公式
量化择时指标公式
量化择时指标公式是投资者在进行量化择时时采用的一种技术，它可以帮助投资者识别市场最佳入场和退场时机。
量化择时指标公式是一种反映市场的自然规律，它把市场的运行状况分析成不同的择时公式，便于投资者更好地把握市场走势，从而获得更好的投资收益。
首先，量化择时指标公式是根据市场行情变化而构建起来的，它通过对市场价格变化的实时分析和监测，来计算出每一个市场走势上的择时机会。
指标公式把市场走势进行分类，简单地说，它把市场走势抽象为“买入”、“卖出”和“不动”三种状态，而且每种情况都有对应的指标公式，投资者可以根据自己的实际情况来选择最适合自己的公式。
其次，量化择时指标公式不仅可以帮助投资者判断投资机会，还可以帮助投资者判断投资风险，也就是投资者能够更清晰地认识市场风险，可以根据市场走势收集更多有用的信息，从而精准识别出市场买入和卖出的最佳时机。
此外，投资者还可以根据量化择时指标公式对市场进行研究，以便更好地了解市场未来的发展趋势，从而制定出更加完善的投资策略。
最后，量化择时指标公式也可以帮助投资者提高交易技巧，如把握行情的节奏，它可以让投资者更好地理解市场的走势，更准确地预测未来股票、期货价格波动，从而更好地把握投资机会，获取更多投资收益。
综上所述，量化择时指标公式是一种量化投资的技术手段，它可
以帮助投资者识别市场最佳入场和退场时机，也可以帮助投资者判断投资风险，提高投资技巧，把握行情的节奏，把握投资机会，从而获取更多投资收益。
因此，量化择时指标公式的重要性不言而喻，在量化投资中发挥着不可替代的作用。
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证券研究报告
2012-9-17 金融工程
1、普通投资者情绪指标
我们通过网络抓取技术采集了自 08 年 6 月至今的超过 50 万条普通投资者 对于市场评论的文本数据，其中的文本数据主要来源于股票论坛。 在对数据进行必要的清洗，去掉一些无实质意义的信息后，我们通过中文情感 识别模型对每一条评论进行情感的打分，该模型能够对每条评论进行情感判别 并打分，情感判别分为两类：乐观与悲观，正的分值对应乐观情绪，分值越高 情绪越乐观；负的分值对应悲观情绪，分值越低情绪越悲观。目前，该模型对 情感判别的成功率约为 80%，正面负面成功率接近（即会有 80%实际反映乐观 的评论会被正确判别成乐观，而 20%会被错误的判别成悲观，对于实际悲观的 评论，同样）。
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互联网数据挖掘系统，行为金融新领域 2010-09
量化择时之三——情绪拐点择时 2012-02
◆三个择时模型的关系 需要说明的是，从目前三个择时模型版本的关系上讲，其并非是一个相互取 代的关系，而是适用于不同的情况，追求不同的操作风格与风险收益比，具 体的，1.0 版本更适合作为一个中期方向判断的依据之一，对市场把握上也 更倾向于左侧；而 2.0 与 3.0 版本则更侧重于趋势交易，为右侧型，其中，2.0 版本较 3.0 版本更为敏感，但是出错后所付出的代价也相应较大，3.0 版本则 给出了一个不错的折中。
点，并在确认后一个交易日进行相应的做空（多），为了增加模型的可用性， 每个信号至少持有五个交易日以上，对于五个交易日内发生的信号反转则予以 忽略。该模型在近三年时间里双边交易的年化收益率为 44%，但是最大回撤超
过 18%，收益风险比并不是非常好，究其原因在于，我们在考虑情绪拐点的时 候，并未考虑其所处的高低位臵，而事实上位臵跟变化方向是同样重要的。因 此，对位臵与变化方向的综合考虑促使我们推出了择时策略的 3.0 版本。
在考虑所需添加的上下轨线时，类似于布林线，我们选取的仍是该指标的 60 个交易日的均值加减 x 倍标准差界线。
在 x 的选择方面，我们考虑再添加三组相对均匀的界线，其中第 i 组的界 线为普通投资者情绪指标的 60 个交易日的均值加减 xi 倍标准差界线（其中 i 分别为 1, 2, 3）。我们假定 x1 属于区间[0, 0.5]，x2 属于区间[0.6, 1.0]，x3 属于区间 [1.1, 2.0]，x4 属于区间[2.0, 3.0]。对于 x1 , x2 分别以 0.1 为单位间距，x3 , x4 分别 以 0.2 为单位间距优化参数，得 x1 为 0.3， x2 为 0.8，x3 为 1.5，x4 为 2.0。
上证综指
普通投资者情绪指标（绝对）
Bottom
Top
数据来源：光大金工中文云
图表 2: 普通投资者情绪指标（相对：即每日乐观总分除以乐观悲观总分之和再平滑）
4000
65%
3500
60%
55% 3000
50% 2500
45%
2000
40%
1500
35%
09年01月 09年03月 09年05月 09年07月 09年09月 09年11月 10年01月 10年03月 10年05月 10年07月 10年09月 10年11月 11年01月 11年03月 11年05月 11年07月 11年09月 11年11月 12年01月 12年03月 12年05月 12年07月
敬请参阅最后一页特别声明
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证券研究报告
2012-9-17 金融工程 图表 1: 普通投资者情绪指标（绝对：即每日乐观总分除以悲观总分再平滑）
4000
1.8
1.6 3500
1.4
3000
1.2
2500
1
0.8
2000
0.6
1500
0.4
09年01月 09年03月 09年05月 09年07月 09年09月 09年11月 10年01月 10年03月 10年05月 10年07月 10年09月 10年11月 11年01月 11年03月 11年05月 11年07月 11年09月 11年11月 12年01月 12年03月 12年05月 12年07月
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证券研究报告
2012-9-17 金融工程
4、基于情绪指标的多轨线择时策略
在该模型中，我们对择时模型 1.0 版进行了改进，使得我们新的模型能对 择时的标准有一定的“容差”，并且能够充分地利用普通投资者情绪指标的所 有信息。直观上，我们就类似于模型 1.0 版中的布林通道的上下轨线添加一些 其它参数下的上下轨线。当情绪指标上穿其中任一轨线，则发出买入信号，当 情绪指标下穿其中任一轨线，则发出卖出信号。若出现连续相同的信号，则后 续的信号为保持仓位。
分析师
刘道明 (执业证书编号：S0930510120008) 021-22169109 liudaoming@
联系人
吴晶 021-22167203 wujing@
◆择时信号产生 在该模型中，基于光大普通投资者情绪指标，我们分别以其 60 个交易日的 均值加减 x 倍标准差构造情绪指标的上下轨线，这里我们共选取了 x=0.3, 0.8, 1.5, 2 四组的上下轨线（当 x=2 时，我们构造的上下轨线即为布林通道的上 下轨线）。当情绪指标上穿其中任一轨线，则发出买入信号，当情绪指标下 穿其中任一轨线，则发出卖出信号。若出现连续相同的信号，则后续的信号 为保持相应的仓位。
情绪指标被我们用作市场择时，其背后的基本逻辑在于，我们认为市场的 情绪将会预示未来一段时间内的大盘走势，并且，相比于大盘指数本身，情绪 指标具有较好的趋势性。
2、择时模型 1.0 版
普通投资者多空指标开发于 2011 年 5 月，在最初的模型中，我们一直简 单地以指标过去 60 个交易日的均值加减两倍标准差（布林通道线）作为判断 情绪极值的上下界标准：即当多空指标达到布林线下轨后，我们认为短期情绪 偏于悲观，买入；当多空指标达到布林线上轨后，我们认为短期情绪偏于乐观， 卖出。
从定性的角度看，该指标简单有效，基本上拐点都能领先市场。但是在开 发量化择时策略时，我们面临两个难题：
一是“达到布林通道的上下轨”这一条件在讲究确定性的数学标准前遭遇 挑战，有数次的拐点都是“接近”却没有精确的“穿越”上下轨，这就需要对 标准进行一定的“容差”。
二是情绪指标“穿越”上下轨的情况出现的次数并不多，那么，如果仅仅 考虑这种情况，我们就放弃了其它所有的信息，如情绪指标在上下轨线间运动 时的趋势信息等。
上证综指 数据来源：光大金工中文云
普通投资者多空指标（相对）
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3、择时模型 2.0 版
仅从克服上述的两个问题的角度直观出发，针对普通投资者情绪指标，我 们推出了情绪指标择时 2.0 版：基于拐点搜寻算法的择时模型。
该择时模型通过引入拐点搜寻算法，寻找情绪指标的每一次拐点，当指标 由上往下拐，则产生卖出信号，反之，产生买入信号。其中，我们对拐点的定 义为由过去的局部高（低）点反向波动 0.5%后，则确认之前的高（低）点为拐
2012 年 9 月 17 日
金融工程
量化择时之四——情绪指标多轨线择时策略
金融工程
◆基于普通投资者情绪指标（ERX－Normal）的多轨线择时策略 在之前的情绪指标择时中，我们推出了基于拐点搜寻算法的择时模型 2.0 版， 对情绪指标进行重新探索和研究后，我们推出了基于多轨线策略的情绪指标 择时模型。 新模型回溯测试结果：自 2009 年 1 月开始，对上证综指进行双边交易（假设 可以做空指数）累积收益为 265%，年化为 44.7%，最大回撤仅为：10.04% 。 对上证综指进行单边交易（当产生卖出信号时空仓）累积收益为 117%，年 化为 24.8%，最大回撤仅为：10.15%。 通过对模型表现的分析，我们认为： 在过去的三年半里，尽管市场经历了单边上涨、单边下降和持续震荡的多重 走势，但该模型仍能取得较好的收益，同时保持着较小的回撤，年化收益率 与最大回撤比为 4.45，因此，我们认为该模型具有较好的表现。
则我们的情绪指标 3.0 择时模型具体为：分别以普通投资者情绪指标的 60 个交易日的均值加减 x 倍标准差构造情绪指标的上下界线，其中这里我们分别 选取 x=0.3, 0.8, 1.5, 2 四组的上下轨线。当情绪指标上穿其中任一轨线，则发出 买入信号，当情绪指标下穿其中任一轨线，则发出卖出信号。若出现连续相同 的信号，则后续的信号为保持相应仓位。
在得到每一条评论的情感分值后，我们按交易日将所有的评论分类汇总， 将所有乐观评论和悲观评论的分值分别加总，得到每一个交易日的乐观总分 （定义为看多值）和悲观总分（定义为看空值）。
考虑到随着网络的快速发展，每个交易日的平均评论数量是一个随着时间 不断增长的序列，为消除这种时间增长趋势，我们计算了乐观、悲观的绝对比 值与乐观的相对比值两个指标，同时，由于日间情绪波动比较剧烈，使用 20 天移动平均对两个指标进行平滑，构造出普通投资者情绪指标（绝对与相对， 其中绝对是将乐观值除以悲观值，再平滑，类似于期权中看涨看跌期权持有量 的比；相对指标是将乐观值除以乐观值与悲观值的和，即乐观占比，这种计算 的好处是指标的波动范围被严格限制在 0 与 1 之间）。
敬请参阅最后一页特别声明
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证券研究报告ຫໍສະໝຸດ 2012-9-17 金融工程
图表目录
图表 1: 普通投资者情绪指标（绝对：即每日乐观总分除以悲观总分再平滑） .................................................... 4 图表 2: 普通投资者情绪指标（相对：即每日乐观总分除以乐观悲观总分之和再平滑） .................................... 4 图表 3：添加 x=0.3、0.8、1.5、2 四组的上下轨线下的普通投资者情绪指标 ...................................................... 5 图表 4：择时信号表现 ................................................................................................................................................... 6 图表 5：择时模型表现 ................................................................................................................................................... 6 图表 6：双边交易表现 ................................................................................................................................................... 6 图表 7：单边交易表现 ................................................................................................................................................... 7 图表 8：不同参数下策略的收益 ................................................................................................................................... 8 图表 9：针对大盘指数实行该策略，不同参数下策略的收益 ................................................................................... 9