移动平均线交易规则的实证分析
现货交易技术指标入门诠释
现货交易技术指标入门诠释1. 移动平均线（Moving Average）移动平均线是最简单也是最常用的技术指标之一，通过计算一段时间内的收盘价的平均值来反映价格的趋势。
常见的移动平均线有简单移动平均线（SMA）和指数移动平均线（EMA）。
简单移动平均线是将一段时间内的收盘价相加，再除以该段时间的天数。
它的优点是计算简单，能够较好地反映价格的长期趋势。
但由于对所有的收盘价平等对待，有可能出现滞后的情况。
指数移动平均线是对最近几天的收盘价给予更大的权重，相对较早的数据给予较小的权重。
它能更快地反映价格的变化，但如果用于较短的时间周期，可能会出现较多的噪音。
移动平均线的使用方法是当价格从下方向上穿过移动平均线时，为买入信号；而当价格从上方向下穿过移动平均线时，为卖出信号。
2.相对强弱指标（RSI）相对强弱指标是用来衡量价格变动大小的指标，通过计算一段时间内收盘价上涨和下跌幅度的比值，来判断市场是处于超买还是超卖状态。
RSI的取值范围在0到100之间，当RSI值超过70时，表示市场处于超买状态，即价格可能会下跌；当RSI值低于30时，表示市场处于超卖状态，即价格可能会上涨。
RSI的使用方法是当RSI值超过70时，为卖出信号；而当RSI值低于30时，为买入信号。
3.随机指标（KD指标）随机指标是一种衡量价格相对于一段时间内价格波动区间的位置的指标，通过计算最近几个时期的最高价和最低价，以及当日的收盘价，来判断价格的超买和超卖情况。
随机指标的取值范围在0到100之间，当随机指标高于80时，表示市场处于超买状态，即价格可能会下跌；当随机指标低于20时，表示市场处于超卖状态，即价格可能会上涨。
随机指标的使用方法是当随机指标高于80时，为卖出信号；而当随机指标低于20时，为买入信号。
4.成交量指标成交量指标是用来衡量成交量变化的指标，通过比较当前的成交量和一段时间内的平均成交量的关系，来判断市场的力量和趋势。
常见的成交量指标有成交量移动平均线（VMA）和成交量相对强弱指标（VR）。
期货交易中的统计分析方法与策略
期货交易中的统计分析方法与策略在期货交易市场中，投资者常常需要依靠统计分析方法和策略来进行决策，以求获得更好的收益。
本文将介绍一些常用的统计分析方法和策略，并探讨它们在期货交易中的应用。
一、趋势分析趋势分析是期货交易中最基本的技术分析方法之一，它通过分析市场的历史数据，寻找出市场的上涨或下跌趋势，并根据趋势来制定交易策略。
常用的趋势分析方法包括移动平均线、趋势线和相对强弱指标等。
1. 移动平均线移动平均线是一种较为常用的趋势分析工具，它的原理是通过计算一段时间内的价格平均值，来反映市场的中长期趋势。
常用的移动平均线包括简单移动平均线（SMA）和指数移动平均线（EMA）。
投资者可以根据移动平均线的交叉和价格的关系来进行买卖信号的判断。
2. 趋势线趋势线是通过连接市场价格上涨或下跌的波动极点，来描绘市场的趋势走势。
投资者可以通过观察趋势线的斜率和支持阻力位的变化，来判断市场的趋势是否发生改变，从而做出交易决策。
3. 相对强弱指标相对强弱指标（RSI）是一种用于衡量市场超购超卖状态的技术分析指标。
它的原理是通过计算一段时间内市场上涨和下跌的幅度，来判断市场的买卖压力。
投资者可以结合RSI指标和趋势线等工具，来进行更准确的买卖时机选择。
二、波动率分析波动率是期货市场的核心特征之一，投资者需要对市场的波动进行充分的理解和分析。
波动率分析可以帮助投资者更好地把握市场的风险和机会。
1. 波动率计算波动率可以通过计算价格的标准差、平均真实范围（ATR）等指标来得到。
标准差是反映市场波动的一个统计量，值越大代表波动越大。
而ATR指标则更直观地反映市场的波动范围，投资者可以根据ATR的数值来调整止损和止盈的位置。
2. 历史波动率与未来波动率历史波动率是指过去一段时间内市场价格的波动情况，可以通过计算过去一段时间内价格收益率的波动率来得到。
未来波动率则是指市场参与者对未来价格波动的预期。
投资者可以通过比较历史波动率和未来波动率来判断市场的风险和机会。
如何利用股票技术指标判断市场的超买超卖情况
如何利用股票技术指标判断市场的超买超卖情况股票市场波动是投资者关注的重要指标之一。
投资者希望能够准确判断市场的涨跌趋势，以便及时采取行动。
在股票分析中，技术指标被广泛应用，其中的超买超卖指标可以提供有价值的市场信号。
本文将介绍几种常用的股票技术指标，并探讨它们如何用于判断市场的超买超卖情况。
一、移动平均线移动平均线是一种基本的技术指标，用于消除股票价格的短期波动，显示股票价格的长期趋势。
在利用移动平均线判断市场的超买超卖情况时，常用的方法是观察股价与移动平均线之间的相对关系。
1. 上穿移动平均线当股价从下方上穿移动平均线时，这是一个超买的信号。
它意味着股价可能过于高估，应该考虑减少持仓或者进行卖出操作。
2. 下穿移动平均线当股价从上方下穿移动平均线时，这是一个超卖的信号。
它意味着股价可能过于低估，应该考虑增加持仓或者进行买入操作。
二、相对强弱指数（RSI）相对强弱指数（RSI）是一种衡量股票市场的超买超卖情况的常用指标。
它通过计算股价上涨和下跌的平均值，可以根据股价的变动幅度来判断市场的超买超卖情况。
1. RSI超买信号当RSI指标超过70时，意味着市场处于超买状态，投资者应该警惕股价的下跌风险，考虑减少持仓或者进行卖出操作。
2. RSI超卖信号当RSI指标低于30时，意味着市场处于超卖状态，投资者应该留意股价的反弹可能，考虑增加持仓或者进行买入操作。
三、随机指标（KDJ）随机指标（KDJ）是一种相对于买卖信号较为灵敏的指标。
它通过测量最高价、最低价和收盘价之间的关系，计算股票价格的动量。
1. KDJ超买信号当随机指标的K线、D线和J线同时高于80时，市场处于超买状态，投资者应考虑减少持仓或者进行卖出操作。
2. KDJ超卖信号当随机指标的K线、D线和J线同时低于20时，市场处于超卖状态，投资者应考虑增加持仓或者进行买入操作。
四、并非绝对准确需要注意的是，股票技术指标虽然可以提供市场的超买超卖信号，但并非绝对准确。
移动平均线交易规则的实证分析
、
引言
股 票 市 场 已经 成 为企 业 融 资 、 民投 资 的重 要 领 域 ， 促 国 对 进 中 国经 济 的发 展 起 到 了重 要 的 作 用 ．对 股 票 市 场 的研 究 已 经 成为 中国 经济 研 究 的热 点 领 域 之 一 。 尽 管 股 票 最重 要 的功 能是 筹 集 和 配置 社 会 资 源 。 但在 股 票 市 场 上 。 票 价 格 变化 是 股 市场 参 与 各方 最 为 关 注 的 焦 点 ． 是 相 关 利 益 者 研 究 的 重 点 。 也 查 尔斯 ・ 道 在 《 尔 街 日报 》 首 次 提 出 了股 价 趋 势 变 化 的 Ｈ・ 华 中 概 念 ， 认 为 ， 票 的价 格 波 动 呈 三 种 变 化 ， 短 、 、 期 趋 他 股 即 中 长 势变 化 。其 后 继 者威 廉 ・ 哈 密 顿 （９ ２ 出版 《 票 市 场 晴 雨 Ｐ・ １２ ） 股 表 》 书 ， 中集 中论 述 了 道 氏 理论 的 精 华 ， 使 “ 氏理 论 ” 一 书 并 道 具 备 较 详细 的 内容 与正 式 的结 构 。同时 。 者 认 为 影 响股 价 波 作 动 的因 素还 包 括操 纵 行 为 、 机 行 为 、 府 管 制 。 伯 特 ・ 亚 投 政 罗 雷 （９２ 将成 交 量 引人 道 氏理 论 ． 价 格 预 测 又 增 加一 项 根 据 。 １３ ） 使 Ｂｏｋ Ｌｋ ｎ ｈｋ Ｌ Ｂ ｒｎ” １９ ） 证 考 察 了趋 势 线 与 移 动 ｒｃ 、ａ ｏｉ ｏ 、ｅ ａｏ ｔ（９ ２ 实 ｓ 平 均线 的盈 利 能力 。技 术 分析 中 的移 动 平 均 规 则 采 用 短 期 和 长 期 两 根移 动 平 均 线 ， 期 可 以 是 ｌ天 ， 短 ５天或 １ ０天 ， 长期 则 是 ５ 、５ ０ １０或 ２ ０天 。当短 期 移 动平 均 向上 穿 越 长期 移 动 平 均 ０ 线 时 ， 出买 人 信 号 ： 给 当短 期 移 动 平 均 向下 穿 越 长 期 移 动平 均 线 时 ， 出卖 出信 号 。 当价 格 穿 越 当 前 支持 线 或 阻 力 线 形成 给 而 局 部新 低 或 新高 时 ， 定义 为 卖 出或 买人 信 号 。 们 的 研 究 显示 他 使 用移 动 平 均线 可 以获 得 显 著 利 润 。随 着 计 算 机 的 出现 和广 泛 应用 ，人 们 开始 利 用 更 多 的方 法 来 预 判 价 格 的 变 化 。 、 Ｍａ ａ ｓ ｙ Ｗａ ｇ ￣ ｏ ｏ 在 图形 技 术 分 析领 域 取 得 重要 进 展 ， ｍ ｙ ｋ 、 ｎ ｔ（ ｏ ） ２ 实 证结 果 显 示 图 型具 有 显 著 的 预 测 能 力 。 国 内学 者 王 兆 军 ［ ３ 】 （０ １ 针对 香港 恒 生 指 数 来 寻 找 相 对 强 弱 指标 的最 佳 参 数 组 ２ｏ ） 合 以获 得 显 著 利 润 ； 陈卓 思 、 逢 明 ｔ（０５ 对 中 国股 市 的图 宋 ＋２０ ） ￣ 形 技 术 分 析 的信 息 含量 所 作 的 实 证 研究 。 综 上所 述 ，鲜 见 文 献 以 中 国 股 市 为 载体 对 平均 线 交 易 理 论 进 行 实证 研 究 。 因而 ， 本文 以此 为 题 ， 求 理 清 Ａ股 市 场 价 力 格 运 动 可能 存 在 的 客观 规 律 。
如何正确运用指数平滑移动平均线进行股票交易
如何正确运用指数平滑移动平均线进行股票交易指数平滑移动平均线（Exponential Moving Average，简称EMA）是一种常用的技术分析指标，适用于股票交易中的短期趋势判断和交易决策。
本文将介绍如何正确运用指数平滑移动平均线进行股票交易。
一、指数平滑移动平均线的概念及计算方法指数平滑移动平均线是一种使用不同权重的移动平均线。
相比于简单移动平均线，指数平滑移动平均线更加注重最近的价格变动。
计算公式如下：EMA（今日）=（2 / (N + 1)）* 今日收盘价 +（1 - 2 / (N + 1)）* EMA（昨日）其中，N代表选取的时间周期。
二、应用EMA判断趋势指数平滑移动平均线可用于判断股票价格的趋势。
当股票价格由下往上穿过EMA线时，代表价格上涨趋势开始形成；而当股票价格由上往下穿过EMA线时，代表价格下跌趋势形成。
根据这一判断，投资者可以及时调整交易策略。
三、使用EMA指导买入卖出时机1. 买入时机：当股票价格上涨趋势明显，且EMA线向上运行时，是合适的买入时机。
此时，投资者可等待价格回调至EMA线附近，然后在股票价格重新上涨时买入。
2. 卖出时机：当股票价格下跌趋势明显，且EMA线向下运行时，是适合卖出的时机。
此时，投资者可等待股票价格上涨至EMA线附近，然后卖出持有的股票。
四、结合其他指标进行分析虽然指数平滑移动平均线可以判断趋势和买卖时机，但单独使用还是有局限性的。
为了提高交易的准确性，投资者可以结合其他技术指标进行分析，如相对强弱指标（RSI）、移动平均线交叉等。
在判断趋势和确认买卖信号时，综合多个指标能够减少误判的概率。
五、风险控制考虑在运用指数平滑移动平均线进行股票交易时，风险控制是非常重要的。
投资者应合理控制仓位，避免过度交易；同时，设置止损位，及时止损，避免亏损过大。
六、回测与实盘操作结合在使用指数平滑移动平均线进行股票交易时，可以在模拟交易平台进行回测，验证策略的有效性。
指数移动平均线的算法及原理(一)
指数移动平均线的算法及原理(一)指数移动平均线的算法及原理什么是指数移动平均线（Exponential Moving Average，简称EMA）•指数移动平均线是一种常用的技术分析指标，可以用来判断趋势的强弱和价格的走向。
EMA的计算方法1.首先，需要选择一个计算EMA的周期长度，常用的周期长度有10、20、30、50、100等。
2.然后，需要计算出价格的简单移动平均线（SMA）。
SMA的计算方法是将一段时间内的价格相加，然后除以这段时间的长度。
3.接下来，计算加权因子（Weighting Factor）。
加权因子的计算方法为：2 / (N+1)，其中N为周期长度。
4.最后，计算EMA。
EMA的计算方法是根据加权因子对SMA进行加权平均计算。
新的EMA值等于前一天EMA值乘以1-加权因子再加上当天的价格乘以加权因子。
EMA的特点1.EMA给予近期价格更高的权重，更快反应价格的变化。
2.EMA具有较好的平滑效果，可以削弱随机噪声的影响。
3.EMA对价格的变化更加敏感，适用于短期交易。
4.EMA能够帮助判断价格趋势的转折点和强弱。
EMA的应用场景1.EMA可用于确定买入和卖出的时机。
当价格从下方突破EMA时，可视为买入信号；当价格从上方跌破EMA时，可视为卖出信号。
2.EMA可用于判断价格的长期趋势。
当价格位于EMA上方时，表明价格处于上涨趋势；当价格位于EMA下方时，表明价格处于下跌趋势。
3.EMA可用于判断价格的超买和超卖区域。
当价格远离EMA时，可能存在反弹或调整的机会。
总结指数移动平均线是一种重要的技术分析工具，通过对价格进行加权平均，可以帮助判断价格的趋势和变化。
EMA具有快速反应价格变化的特点，对近期的价格变动更加敏感。
在实际应用中，可以结合其他技术指标一起使用，辅助投资者进行交易决策。
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移动平均线的组合使用方法及案例资料
移动平均线的组合使用方法及案例资料移动平均线（Moving Average，简称MA）是一种常用的技术分析工具，利用一定时间周期内的价格均值对股价或指数进行分析。
通过计算一系列连续时间段内的收盘价平均值，可以消除价格波动的短期变动，更好地反映价格趋势。
1.均线系统交叉法：通过观察两条（或多条）不同周期的移动平均线交叉的位置与次数，来判断价格趋势的变化。
例如，当短期均线上穿长期均线时，为买入信号；反之，为卖出信号。
这种方法的优点是操作简单直观，适用于较稳定的价格趋势，如股票或指数。
2.均线背离法：通过观察价格与移动平均线之间的背离情况，来判断价格趋势的转折点。
例如，当价格创新高而移动平均线未能创新高时，为卖出信号；反之，为买入信号。
这种方法适用于价格较为波动的市场，如外汇、期货等。
3.均线通道法：通过观察价格在两条移动平均线之间的运动情况，来判断价格的震荡范围和趋势方向。
例如，当价格连续在短期移动平均线和长期移动平均线之间运动时，为震荡信号；而当价格突破移动平均线通道时，为趋势信号。
这种方法适用于震荡和趋势并存的市场，如商品期货、股指期货等。
4.均线金叉与死叉法：通过观察短期与长期移动平均线的金叉（上穿）和死叉（下穿）的位置与次数，来判断价格趋势的变化。
例如，当短期均线向上穿越长期均线时，为买入信号；反之，为卖出信号。
这种方法适用于追踪中长期趋势的交易者，如股票投资者、期权交易者等。
以下是一个使用移动平均线的案例资料：案例：股票股价走势分析时间周期：日线1.绘制5日均线和20日均线图表，观察价格与均线之间的关系和走势。
2.分析均线金叉与死叉的情况，判断买卖信号的出现。
3.针对价格与均线之间的背离情况，结合成交量等指标，判断价格趋势的转折点。
4.根据价格在均线通道内的运动情况，设定买入和卖出的操作策略。
5.考虑其他因素，如市场整体情况、基本面分析等，综合判断交易的风险和收益。
通过以上分析，可以得出股票的买卖策略，并根据实际情况进行交易操作。
指数移动平均线的计算实例
指数移动平均线的计算实例指数移动平均线（Exponential Moving Average，简称EMA）是一种常用的技术分析指标，用于平滑价格数据，以便更好地观察价格趋势。
本文将通过一个计算实例来介绍EMA的计算方法。
假设我们有一组连续的价格数据，分别为10、12、15、14、16、18、20、22、25、24。
我们将使用EMA指标来计算这组数据的移动平均线。
首先，我们需要选择一个时间周期，用于计算EMA的平滑系数。
常用的时间周期有10、20、50、100等。
在本例中，我们选择时间周期为5。
第一步，我们需要计算EMA的平滑系数。
平滑系数的计算公式为：2 / (N + 1)，其中N为时间周期。
在本例中，平滑系数为2 / (5 + 1) =0.3333。
第二步，我们需要计算第一个EMA值。
第一个EMA值等于第一个价格数据。
在本例中，第一个EMA值为10。
第三步，我们开始计算后续的EMA值。
EMA的计算公式为：EMA （当日）= 平滑系数 * 当日价格 + (1 - 平滑系数) * 前一日EMA。
我们将按照这个公式逐步计算后续的EMA值。
第四步，我们将计算出所有的EMA值。
具体计算过程如下：第一个EMA值为10。
第二个EMA值 = 0.3333 * 12 + (1 - 0.3333) * 10 = 10.6667。
第三个EMA值 = 0.3333 * 15 + (1 - 0.3333) * 10.6667 = 12.8889。
第四个EMA值 = 0.3333 * 14 + (1 - 0.3333) * 12.8889 = 13.9259。
第五个EMA值 = 0.3333 * 16 + (1 - 0.3333) * 13.9259 = 15.6173。
第六个EMA值 = 0.3333 * 18 + (1 - 0.3333) * 15.6173 = 17.4115。
第七个EMA值 = 0.3333 * 20 + (1 - 0.3333) * 17.4115 = 19.2743。
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移动平均线交易规则的实证分析徐 鹏(中共江西省委党校,南昌 330003)摘 要:股票价格变化是股票市场上参与各方最为关注的焦点,也是相关利益者研究的重点。
移动平均线是预测股价趋势的技术分析方法。
通过研究发现,在中国市场上持有期可变移动平均规则(VM A)中的短期均线具有最强的预测力,中期均线这种预测力略减,到了长期均线时预测力已经很差。
国外市场无论是规律性还是程度都明显弱于中国股市。
采用移动平均线交易策略可以获得比买入———持有策略较高的收益率,为倡导理性投资提供了有力的证明。
关键词:股票价格;移动平均线;交易规则;可预测性中图分类号:F830.91 文献标识码:A 文章编号:167225557(2008)0420023203 一、引言股票市场已经成为企业融资、国民投资的重要领域,对促进中国经济的发展起到了重要的作用,对股票市场的研究已经成为中国经济研究的热点领域之一。
尽管股票最重要的功能是筹集和配置社会资源,但在股票市场上,股票价格变化是市场参与各方最为关注的焦点,也是相关利益者研究的重点。
查尔斯・H・道在《华尔街日报》中首次提出了股价趋势变化的概念,他认为,股票的价格波动呈三种变化,即短、中、长期趋势变化。
其后继威廉・P・哈密顿(1922)出版《股票市场晴雨表》一书,书中集中论述了道氏理论的精华,并使“道氏理论”具备较详细的内容与正式的结构。
同时,作者认为影响股价波动的因素还包括操纵行为、投机行为、政府管制。
罗伯特・雷亚(1932)将成交量引入道式理论,使价格预测又增加一项根据。
Brock、Lakonishok、LeBaron[1](1992)实证考察了趋势线与移动平均线的盈利能力。
技术分析中的移动平均规则采用短期和长期两根移动平均线,短期可以是1天,5天或10天,长期则是50、150或200天。
当短期移动平均向上穿越长期移动平均线时,给出买入信号;当短期移动平均向下穿越长期移动平均线时,给出卖出信号。
而当价格穿越当前支持线或阻力线形成局部新低或新高时,定义为卖出或买入信号。
他们的研究显示使用移动平均线可以获得显著利润。
随着计算机的出现和广泛应用,人们开始利用更多的方法来预判价格的变化。
Lo、Mamaysky、Wang[2] (2000)在图形技术分析领域取得重要进展,实证结果显示,图型具有显著的预测能力。
国内学者王兆军[3](2001)针对香港恒生指数来寻找相对强弱指标的最佳参数组合以获得显著利润;陈卓思、宋逢明[4](2005)对中国股市的图形技术分析的信息含量也作了实证研究。
综上所述,鲜见文献以中国股市为载体对平均线交易理论进行实证研究。
因而,本文以此为题,力求探求我国A股市场价格运动可能存在的客观规律。
二、移动平均线交易规则概述(一)移动平均线构成在股市中,移动平均线技术指标因其构造简便、易于检验,被多数人运用,成为决策买卖的一个重要依据。
所谓“移动平均线”是利用统计学上“移动平均”的原理。
将每天的股价予以移动平均。
求出期间均值,并将这些值按时间顺序连接起来得到的曲线。
显然,假若移动平均的时间不同,则可以得到不同期间的移动平均曲线。
以时间的长短划分,移动平均线可分为短期、中期、长期。
一般短期移动平均线有5天与10天;中期有30天、65天;长期有200及280天。
对于任何一种移动平均线而言,它不像日线震荡频繁,在一定时期内,总是以一定的趋势变化。
因此,能够表现出股价趋势的方向,即移动平均线具有趋势性。
此外,移动平均线还具有惯性,即上升(下降)的移动平均线具有助涨(跌)作用。
(二)移动平均线交易规则平均线由下降走平,有向上抬头迹象,价格由下向上穿越,是买入信号。
价格走在平均线之上,忽然下跌,没有跌破均线,再度上涨,是买入信号。
价格跌到平均线之下,而短期均线依然保持向上,不久股价又到是买入信号。
价格突然暴跌到平均线之下,远离均线,而均线依然平稳,是买入信号。
价格忽然上到平均线之上,越来越远,同时均线没出现跟上,是卖出信号。
均线由平向下,价格跌破平均线,是卖出信号。
价格在平均线之下,同时均线向下,价格反弹却不超越均线,再度向下,是卖出信号。
平均线向下,价格由上向下穿越平均线,是卖出信号。
第21卷第4期2008年8月 江西金融职工大学学报Journal of Jiangxi Finance C ollegeV ol.21N o.4 Aug.2008作者简介:徐 鹏(1976-),男,江西南昌人,讲师,主要研究方向为金融投资.三、实证研究(一)数据来源本文使用的检验数据是2000年03月01日一2008年03月01日的上证指数。
数据来源于上海证券交易所网站。
采用这个指数有两个原因:一是在上海证券交易所的股价指数序列中,这个指数具有最大样本数;二是这个指数可以最大程度地反映市场整体价格水平,产生的信号对投资者的影响最为强烈。
(二)模型设定本文采用T=(U r-U)/{σ2/N+σ2/N r}检验原假设即日均买入(卖出)收益率与无条件的日均收益率无显著差别。
其中,U r和N r,分别是买人或卖出信号日均收益率和天数,U和N分别是观察期无条件的日均收益率和天数,σ2是整个样本的估计方差。
用T=(U b-U s)/{σ2/N b+σ2/Ns}检验原假设即日均买入收益率和日均卖出收益率无显著差别。
其中,U b和N b分别是买入区间日均收益率和天数,Us和Ns 是分别卖出区间的日均收益率和天数。
(三)结果与分析使用E VIEWS软件对r1=log P t-log p t-1(上证综合指数收益率)进行统计分析得到结果见表1:表1 2000———2008上证综合指数和美国道・琼斯工业平均指数(D J I A)收益率统计表 上证指数D J I A样本数436425071均值010008140100016标准差010*********偏度517818-011047峰度135194816101P t(1)010*******P t(2)01058-01207P t(3)010*******注:为了比较,表1中给出了上证指数和美国道・琼斯工业平均指数(D J IA)的回报数据基本统计特征。
从表1中可以看到:上证指数的回报均值是D J I A回报均值的约8倍,而标准差则为后者标准差的两倍多。
这说明在中国证券市场上存在较大的获利可能和较高的风险,这可能与中国股票市场的新兴市场状态有关。
上证指数回报数据的偏度拒绝了回报序列服从正态分布的原假设。
p(n)是回报序列的n阶自相关系数,数据说明上证指数回报序列存在明显的自相关性。
为了缓解数据过度开采偏差,采用最简单、应用最广泛、以往研究中讨论最多的规则,即移动平均线规则。
实际上,移动平均线的基本思想是:通过移动平滑消去市场的更小级别上的波动。
信号由短期移动平均线(简称短期均线)和长期移动平均线(简称长期均线)的相对位置变化产生。
这种规则最简单的形式是当短期均线向上(向下)突破长期均线时,发出买入(卖出)信号。
为将收益检验区别开来,笔者区别两种性质的移动均线持有期限。
将移动平均线规则分为两种:持有期可变的移动平均规则(VM A)和持有期固定的移动平均规则(F M A)。
持有期可变的移动平均规则是指当短期均线在长期均线的上(下)方某个范围(例如1%)外时,产生买(卖)信号;如果短期均线在长期均线的某个范围内,则不产生信号。
持有期固定的移动平均规则((F M A)更加强调均线穿越后一段时期内的回报。
当短期均线从下方(上方)穿越长期均线时,产生买(卖)信号。
记录信号产生后10天内的回报。
在检验中采用股指每日收盘价来确定技术信号。
根据到t一1日收盘价时的信息(如有无发生穿越),技术规则确定下一天(t)的信号为买、卖或者无信号,如此累计。
对方程T=(U r-U)/{σ2/N+σ2/N r}和T=(U b-U s)/{σ2/N b+σ2/N s},运用E VIEWS软件进行统计分析得到长、短期移动平均线收益率特征结果见表2。
表2中看到,无论是买卖日日均回报,还是日均回报差,与年线有关的4个策略明显不显著,说明年线相关的移动平均策略无法拒绝原假设即:策略没有获取超额利润的预测能力。
但其他6个只与周线和月线相关的策略T统计量都高度显著。
对这6个策略来说,买日的日均回报均为正,平均为O13138;卖日的日均回报均为负,平均为-01143;买日与卖日的日均回报差均为正,平均每日为O1457(折合为年度水平为114125),明显大于无条件均值01085。
数据中存在一个明显规律:均线涉及时期越短,预测效果越好。
表明在中国市场上持有期可变移动平均规则(VM A)中的短期均线具有最强的预测力,中期均线这种预测力略减,到了长期均线时预测力已经很差。
国外市场中也存在类似的现象,但是规律性和程度都明显弱于中国股市。
四、结论(一)股票收益率可以预测。
某种程度的可预测性对投资者冒某种程度的风险给予相应的报酬是必要的,即采用技术分析获得的超额收益来自预测成功的回报和承担风险的回报。
(二)时间跨度较短的移动平均准则明显优于时间跨度较长的移动平均准则,且都比买入———持有策略更具优势。
(三)从实证结果的分析可以看出,技术分析在没有增加风险的情况下,大大增加了投资回报率,表明技术分析准则揭示了一些股价运动的隐含规律。
42江西金融职工大学学报2008年表2 持有期可变移动平均规则(VM A)的标准检验结果 买入日日均回报T1统计量卖出日日均回报T2统计量买卖日均回报差T3统计量(1,5,0)0133993101082-01201-3115443015405133927(1,5,0101)014763166680-01279-311910117555145060(1,30,0)0126722115345-01113-211525501380317291 (1,30,0101)0131462159792-011232116847014384104924 3(1,250,0)010319-0128323010910133192-010********* 3(1,250,0101)010443-0114437011000141702-010********* (5,30,0)0123091174499-01078-117560*********(5,30,0101)0125431192087-0106611538301322192857 3(5,250,0)010242-013670100110142893-010******** 3(5,250,0101)01025-0135345010840125786-010*********均值012008 -01049 01249均值3013138 -01143 01457 注:5天为周线、30天为月线、250天为年线参考文献:[1]Brock W.,Josef Lakonishok and Blake LeBaron.S imple T ech2nical T rading Rules and the S tochastic Properties of S tock Re2 turns[J].Journal of Finance,1992,47(5):1731-1763.[2]Lo.Andrew,W.Harry,Mamaysky,and JiangWan.F oundations ofT echnical Analysis:C omputational Alg orithms,S tatistical In fer2 ence,and Empirical Implementation[J].Journal of Finance,2000,55(4):1705-1765.[3]陈卓思,宋逢明.图形技术分析的信息含量[J].数量经济技术经济研究,2005,(9).[4]王兆军.相对强弱指数的最佳参数组合[J].经济数学,2001,18(2):23-31.[5]孙敬水.计量经济学[M].清华大学出版社,2004,(9).(责任编辑:黎 芳)52第4期徐 鹏 移动平均线交易规则的实证分析。