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        利用商品期貨交易數(shù)據(jù)建立盈利的量化交易模型

        2014-12-13 02:26:03秦梓欣梁志鵬朱明明何天舒陳薈荃
        商場現(xiàn)代化 2014年28期
        關(guān)鍵詞:量化技術(shù)指標(biāo)

        秦梓欣 梁志鵬 朱明明 何天舒 陳薈荃

        摘 ? 要:本文圍繞商品期貨交易的問題建立盈利的量化交易模型,通過對主要的技術(shù)指標(biāo)進(jìn)行分析,并設(shè)計(jì)指標(biāo)算法的實(shí)現(xiàn),最后利用MATLAB實(shí)現(xiàn)了對問題的求解。

        關(guān)鍵詞:量化;技術(shù)指標(biāo);信號指示燈?

        一、研究綜述

        1.研究目的

        利用商品期貨數(shù)據(jù),建立一個(gè)可實(shí)現(xiàn)盈利的模型,并通過量化,使得模型可通過程序來實(shí)現(xiàn),即能夠?qū)崿F(xiàn)自動交易。本文研究各種可行性方法來使模型具有較強(qiáng)適用性,同時(shí)進(jìn)一步推廣,使得模型可以用于各種投資產(chǎn)品,包括股票和期貨等,最終能得到一個(gè)盈利多適用性強(qiáng)、抗風(fēng)險(xiǎn)能力強(qiáng)的金融模型。

        2.研究意義

        近年來,世界大宗商品價(jià)格波動幅度很大,給我國期貨市場帶來了巨大的市場風(fēng)險(xiǎn),我國商品期貨市場中也發(fā)生了一系列影響重大的風(fēng)險(xiǎn)事件,這些風(fēng)險(xiǎn)事件的發(fā)生的原因主要有兩個(gè),一方面是因?yàn)槠谪浭袌霰旧硎且粋€(gè)利用小資金做大買賣的風(fēng)險(xiǎn)市場,呈現(xiàn)處天然的高風(fēng)險(xiǎn)性,期貨市場“杠桿效應(yīng)”十分明顯,即高風(fēng)險(xiǎn)與高收益并存。另一方面源于我國期貨市場制度建設(shè)尚不完善,盲目發(fā)展的勢頭與大戶操縱等惡劣行為所致。這類事件的出現(xiàn)極大的挫傷了投資者的信心,但這也使得我國市場存在不少的套利機(jī)。

        本模型的意義在于建立起一個(gè)適應(yīng)中國當(dāng)前商品期貨發(fā)展?fàn)顩r的模型,使投資者可以大大避免投資過程中存在的非系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn),從而獲得利潤。而且,通過模型可避免投資者情緒影響盈利的情況,使得投資人的行為更理性,從而在其中獲得更多利潤。同時(shí),中國大部分投資人對于期貨的了解并不深,他們對于投資市場機(jī)會的把握能力較差,一個(gè)比較合適的金融模型可以彌補(bǔ)他們專業(yè)知識上的欠缺,從而使得投資人獲利機(jī)會增加。

        二、重要指標(biāo)

        1.MACD

        (1)簡介及計(jì)算方法

        MACD又稱指數(shù)平滑移動平均線,由快速移動平均線與慢速移動平均線作差求得。MACD在應(yīng)用上應(yīng)先行計(jì)算出快速(一般選12日)移動平均值與慢速(一般選26日)移動平均值。以這兩個(gè)數(shù)值作為測量兩者(快速與慢速線)間的"差離值"依據(jù)。即差離值(DIF),用12日EMA數(shù)值減去26日EMA數(shù)值。因此,在持續(xù)的漲勢中,12日EMA在26日EMA之上。其間的正差離值(+DIF)會愈來愈大。反之在跌勢中,差離值可能變負(fù)(-DIF),也愈來愈大。 至于行情開始回轉(zhuǎn),正或負(fù)差離值要縮小到怎樣的程度,才真正是行情反轉(zhuǎn)的信號。MACD的反轉(zhuǎn)信號界定為"差離值"的9日移動平均值(9日EMA)。 在MACD的指數(shù)平滑移動平均線計(jì)算公式中,都分別加T+1交易日的份量權(quán)值,以現(xiàn)在流行的參數(shù)12和26為例,其公式如下:

        12日EMA的計(jì)算:EMA12 = 昨日EMA12 X 11/13 + 今日收盤價(jià)X 2/13

        26日EMA的計(jì)算:EMA26 = 昨日EMA26 X 25/27 + 今日收盤價(jià)X 2/27

        差離值(DIF)的計(jì)算: DIF = EMA12 - EMA26

        根據(jù)離差值計(jì)算其9日的EMA,即離差平均值,是所求的MACD值。

        九日DIF平均值(DEA)=最近9日的DIF之和/9

        (2)判別方法

        當(dāng)MACD由負(fù)轉(zhuǎn)正,表示買入信號;當(dāng)MACD由正轉(zhuǎn)負(fù),表示賣出信號。MACD變化幅度較大時(shí),表示市場存在大趨勢轉(zhuǎn)變。

        (3)指標(biāo)存在的問題

        ①M(fèi)ACD屬于中長線指標(biāo),因而買入、賣出信號點(diǎn)與最低價(jià)、最高價(jià)間的價(jià)差比較大。當(dāng)行情變化幅度過小時(shí),按照MACD指示買入后隨即又賣出,期間利潤空間較少,同時(shí)手續(xù)費(fèi)的成本也較高。

        ②由于MACD的移動速度較慢,當(dāng)遇到短時(shí)間內(nèi)的較大漲幅時(shí),MACD無法作出及時(shí)的反應(yīng)。而在進(jìn)行行情比較時(shí)需要考慮時(shí)間差,因此一旦出現(xiàn)行情有較大幅度的波動,MACD不能立刻產(chǎn)生信號。

        2.KDJ

        (1)簡介及計(jì)算方法

        KDJ指標(biāo)又稱隨機(jī)指標(biāo),以特定周期內(nèi)的最高價(jià)、最低價(jià)、最后一個(gè)計(jì)算周期的收盤價(jià)及這三者之間的比例關(guān)系為基礎(chǔ),計(jì)算最后一個(gè)計(jì)算周期的未成熟隨機(jī)值RSV,同時(shí)根據(jù)平滑移動平均線的方法來計(jì)算K、D與J的數(shù)值,并生成圖像來判斷股票走勢。K、D、J的數(shù)值計(jì)算過程中首先計(jì)算周期的RSV值,再計(jì)算K、D、J值。以日K、D、J數(shù)值的計(jì)算為例,其計(jì)算公式為:

        (n日)

        公式中,為第n日收盤價(jià);為n日內(nèi)最低價(jià);為n日內(nèi)最高價(jià)。

        當(dāng)日K值=2/3×前一日K值+1/3×當(dāng)日

        當(dāng)日D值=2/3×前一日D值+1/3×當(dāng)日K值

        當(dāng)日J(rèn)值=3×當(dāng)日K值-2×當(dāng)日D值

        (2)判別方法

        ①K與D值永遠(yuǎn)介于0到100之間。D大于70時(shí),行情呈現(xiàn)超買現(xiàn)象。D小于30時(shí),行情呈現(xiàn)超賣現(xiàn)象。

        ②K大于D時(shí),顯示趨勢是向上漲,因此K線突破D線時(shí),為買進(jìn)信號。當(dāng)D值大于K值時(shí),趨勢下跌,K線跌破D線時(shí)為賣出信號。

        ③KD指標(biāo)不僅能反映出市場的超買超賣程度,還能通過交叉突破發(fā)出買賣信號。

        (3)指標(biāo)存在的問題

        3.RSI

        (1)簡介及計(jì)算方法

        相對強(qiáng)弱指數(shù)是基于一定時(shí)期內(nèi)上漲、下跌幅度之和的比率而產(chǎn)生的一種技術(shù)曲線,與市場在該段時(shí)期內(nèi)是否景氣有密切關(guān)系,其計(jì)算公式如下:

        RSI=n日收盤價(jià)漲數(shù)平均值÷(n日收盤價(jià)漲數(shù)平均值+n日收盤價(jià)跌數(shù)平均值)×100

        (2)判別方法

        ①股市經(jīng)歷一輪下跌后,RSI從高位跌至30以下,若由低位向上突破60,則表明多頭力量重占上鋒;

        ②股市經(jīng)歷一輪上漲后,RSI從低位漲至80以上,若由高位向下跌破40,則表明空頭力量重占上鋒;

        ③盤整時(shí)RSI值在40~60之間,若市場走強(qiáng),RSI值高于80;反之,市場不景氣時(shí),RSI值低于20。

        (3)指標(biāo)存在的問題

        ①發(fā)生單邊行情時(shí),RSI在高位或低位時(shí)出現(xiàn)鈍化,導(dǎo)致過早的賣出或買入;

        ②RSI的買入、賣出信號無明顯規(guī)則,當(dāng)處于高位時(shí),僅能說明行情很有可能反轉(zhuǎn),但無法明確其時(shí)點(diǎn);

        ③超買、超賣容易導(dǎo)致RSI鈍化,進(jìn)而容易發(fā)出錯誤的操作信號。

        4.OBV

        (1)簡介及計(jì)算方法

        OBV通過統(tǒng)計(jì)成交量變動的趨勢來推測股價(jià)趨勢,以某日為基期,逐日累計(jì)每日上市股票總成交量。

        (2)判別方法

        ①當(dāng)股價(jià)上升而OBV下降時(shí),是賣出的信號;

        ②股價(jià)下降時(shí)而OBV線上升,表示股價(jià)可能將止跌回升;

        ③OBV緩慢上升,而股價(jià)也同時(shí)上漲,為買入信號;

        ④OBV急速上升,應(yīng)在高位賣出;

        ⑤OBV緩慢下降而股價(jià)也同時(shí)下跌時(shí),應(yīng)賣出或持幣觀望;

        ⑥OBV急速下跌,應(yīng)持幣觀望;

        ⑦OBV的值由正轉(zhuǎn)負(fù)時(shí),是賣出信號,反之為買入信號。

        (3)指標(biāo)存在的問題

        ①OBV指標(biāo)基于國外成熟市場上的經(jīng)驗(yàn)總結(jié),而在中國不一定能完全適應(yīng)。

        ②漲跌停板的限制會導(dǎo)致OBV失真。

        5.BIAS

        (1)簡介及計(jì)算方法

        乖離率主要用來預(yù)警金價(jià)的暴漲和暴跌引發(fā)的行情逆轉(zhuǎn),即當(dāng)金價(jià)在上方遠(yuǎn)離移動平均線時(shí),就可以賣出;當(dāng)金價(jià)在下方遠(yuǎn)離移動平均線時(shí),就可以買進(jìn)。其計(jì)算公式如下:

        BIAS=(收盤價(jià)-收盤價(jià)的N日簡單平均)/收盤價(jià)的N日簡單平均×100

        (2)判別方法

        ①BIAS指標(biāo)表示收盤價(jià)與移動平均線之間的差距。當(dāng)股價(jià)的正乖離擴(kuò)大到一定極限時(shí),表示短期獲利越大,則獲利回吐的可能性越高;當(dāng)股價(jià)的負(fù)乖離擴(kuò)大到一定極限時(shí),則空頭回補(bǔ)的可能性越高

        ②乖離率包含正、負(fù)值,若股價(jià)比平均線高,判定為正值;若股價(jià)比平均線低,則判定為負(fù)值;若股價(jià)等于平均線,則值為零。若乖離率為正,其值越大,短期超買則越大,從而增大見頂?shù)臋C(jī)率;若乖離率為負(fù),其值越大,短期超賣的可能性越越大,進(jìn)而增大了見底的機(jī)率。

        ③在多頭行情中,會出現(xiàn)許多高價(jià),過早賣出會錯失一段行情,可于先前高價(jià)的正乖離率點(diǎn)賣出;在空頭市場時(shí),亦會使負(fù)乖離率加大,可于先前低價(jià)的負(fù)乖離點(diǎn)買進(jìn)。

        (3)指標(biāo)存在的問題

        買賣信號過于頻繁,波動頻繁,穩(wěn)定性差。

        三、模型建立與求解

        1.構(gòu)建五個(gè)指標(biāo)的指標(biāo)線

        模型的目的是盈利,即低買高賣,因此關(guān)鍵是判斷價(jià)位高低的時(shí)機(jī)判斷,本文將量化出可以判斷高低價(jià)的公式,通過技術(shù)分析并選出上述5個(gè)指標(biāo)建立信號燈來判斷價(jià)位的高低,使得模型更有推廣性。

        結(jié)合大連a9888.csv數(shù)據(jù),得到了收盤價(jià)和所有的指標(biāo),作圖如下:

        圖1 ?大連a9888收盤價(jià)圖

        圖2 ?MACD指標(biāo)線圖

        圖3 ?RSI指標(biāo)線圖 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 圖4 ?KDJ指標(biāo)線圖

        圖5 ?OBV指標(biāo)線圖

        圖6 ?BIAS指標(biāo)線圖

        由上圖可得,收盤價(jià)的波動較頻繁,而每個(gè)指標(biāo)的波動也很頻繁。因此需結(jié)合收盤價(jià)進(jìn)行分析,得到較好的結(jié)果。

        2.運(yùn)用信號燈進(jìn)行操作判斷

        通過上述5個(gè)指標(biāo)得到5對信號燈,其中有5個(gè)買入信號燈和5個(gè)賣出信號燈,根據(jù)所給的信號燈,我們得到信號指標(biāo)判斷最終的結(jié)果,通過上述所給信號指標(biāo),通過MATLAB進(jìn)行實(shí)現(xiàn),得到最終的結(jié)果如下圖所示:

        圖7 ?交易策略回測過程圖

        圖8 ?大連數(shù)據(jù)測試結(jié)果圖

        由上圖可得,交易較為頻繁,由于模型適用于短期交易,可估算5-20天的高低價(jià)位,直接導(dǎo)致交易次數(shù)的增多。其次,通過收益曲線的分析可得收益率維持在較高水平,而且大致上是一條上升的曲線,證明了模型的可盈利性。同時(shí),最大回撤率總體小于23%,而大部分是小于10%,說明模型帶來了較小的投資風(fēng)險(xiǎn)。

        四、結(jié)果分析和模型檢驗(yàn)

        1.上期zn888數(shù)據(jù)測試結(jié)果

        上文已運(yùn)用模型對大連a9888.csv數(shù)據(jù)進(jìn)行分析并得到滿意的結(jié)果,為了檢驗(yàn)?zāi)P偷耐ㄓ眯?,本文運(yùn)用上期zn888.csv數(shù)據(jù)和鄭州TA888.csv數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行檢驗(yàn)。上期zn888.csv數(shù)據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果如下圖所示:

        圖9 ?交易策略回測過程圖 ? ? ? ? ? ?圖10 ?上期數(shù)據(jù)測試結(jié)果圖

        2.鄭州TA888數(shù)據(jù)測試結(jié)果

        顯然,模型可保證較高的收益率,唯一的不足就是最大回撤會比較大,即風(fēng)險(xiǎn)相對較大,而鄭州TA888.csv數(shù)據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果如下圖所示:

        圖11 ?交易策略回測過程圖 ? ? ? ?圖12 ?鄭州數(shù)據(jù)測試結(jié)果圖

        從上圖可得,通過模型運(yùn)算得到的結(jié)果具有較高的收益率,風(fēng)險(xiǎn)較小,因此模型具有較強(qiáng)的實(shí)用性和推廣性。

        參考文獻(xiàn):

        [1]鄧留保,李柏年,楊桂元.Matlab與金融模型分析[M].合肥:合肥工業(yè)大學(xué)出版社,2007.

        [2]顧京.中國股指期貨市場功能實(shí)證研究與優(yōu)化對策[D].上海:華東師范大學(xué),2013.

        [3]郭苗苗.中國股指期貨市場與股票市場周期互動關(guān)系的譜分析[D].上海:華東師范大學(xué),2012.

        [4]李斌.股指期貨交易基礎(chǔ)[M].北京:中國宇航出版社,2007.

        作者簡介:秦梓欣(1992- ?)女,廣東廣州天河區(qū),廣東外語外貿(mào)大學(xué)思科信息學(xué)院信息管理與信息系統(tǒng),研究方向:信息金融郵編;梁志鵬,(1992- ?),男, 廣東省廣州市番禺縣,研究方向:應(yīng)用數(shù)學(xué),工作單位:廣東外語外貿(mào)大學(xué)金融學(xué)院;朱明明(1993- ?),安徽蕪湖鏡湖區(qū),中山大學(xué)翻譯學(xué)院,商務(wù)英語文學(xué)學(xué)士,研究方向:為市場營銷;何天舒(1993- ?),男,漢,湖北黃岡,學(xué)位:理學(xué)士,研究方向:應(yīng)用數(shù)學(xué),單位:廣東外語外貿(mào)大學(xué)金融學(xué)院;陳薈荃(1993- ?),女,漢,湖北省武漢市漢陽區(qū),經(jīng)濟(jì)類學(xué)士,華南農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院, 研究方向:風(fēng)險(xiǎn)管理

        圖6 ?BIAS指標(biāo)線圖

        由上圖可得,收盤價(jià)的波動較頻繁,而每個(gè)指標(biāo)的波動也很頻繁。因此需結(jié)合收盤價(jià)進(jìn)行分析,得到較好的結(jié)果。

        2.運(yùn)用信號燈進(jìn)行操作判斷

        通過上述5個(gè)指標(biāo)得到5對信號燈,其中有5個(gè)買入信號燈和5個(gè)賣出信號燈,根據(jù)所給的信號燈,我們得到信號指標(biāo)判斷最終的結(jié)果,通過上述所給信號指標(biāo),通過MATLAB進(jìn)行實(shí)現(xiàn),得到最終的結(jié)果如下圖所示:

        圖7 ?交易策略回測過程圖

        圖8 ?大連數(shù)據(jù)測試結(jié)果圖

        由上圖可得,交易較為頻繁,由于模型適用于短期交易,可估算5-20天的高低價(jià)位,直接導(dǎo)致交易次數(shù)的增多。其次,通過收益曲線的分析可得收益率維持在較高水平,而且大致上是一條上升的曲線,證明了模型的可盈利性。同時(shí),最大回撤率總體小于23%,而大部分是小于10%,說明模型帶來了較小的投資風(fēng)險(xiǎn)。

        四、結(jié)果分析和模型檢驗(yàn)

        1.上期zn888數(shù)據(jù)測試結(jié)果

        上文已運(yùn)用模型對大連a9888.csv數(shù)據(jù)進(jìn)行分析并得到滿意的結(jié)果,為了檢驗(yàn)?zāi)P偷耐ㄓ眯裕疚倪\(yùn)用上期zn888.csv數(shù)據(jù)和鄭州TA888.csv數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行檢驗(yàn)。上期zn888.csv數(shù)據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果如下圖所示:

        圖9 ?交易策略回測過程圖 ? ? ? ? ? ?圖10 ?上期數(shù)據(jù)測試結(jié)果圖

        2.鄭州TA888數(shù)據(jù)測試結(jié)果

        顯然,模型可保證較高的收益率,唯一的不足就是最大回撤會比較大,即風(fēng)險(xiǎn)相對較大,而鄭州TA888.csv數(shù)據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果如下圖所示:

        圖11 ?交易策略回測過程圖 ? ? ? ?圖12 ?鄭州數(shù)據(jù)測試結(jié)果圖

        從上圖可得,通過模型運(yùn)算得到的結(jié)果具有較高的收益率,風(fēng)險(xiǎn)較小,因此模型具有較強(qiáng)的實(shí)用性和推廣性。

        參考文獻(xiàn):

        [1]鄧留保,李柏年,楊桂元.Matlab與金融模型分析[M].合肥:合肥工業(yè)大學(xué)出版社,2007.

        [2]顧京.中國股指期貨市場功能實(shí)證研究與優(yōu)化對策[D].上海:華東師范大學(xué),2013.

        [3]郭苗苗.中國股指期貨市場與股票市場周期互動關(guān)系的譜分析[D].上海:華東師范大學(xué),2012.

        [4]李斌.股指期貨交易基礎(chǔ)[M].北京:中國宇航出版社,2007.

        作者簡介:秦梓欣(1992- ?)女,廣東廣州天河區(qū),廣東外語外貿(mào)大學(xué)思科信息學(xué)院信息管理與信息系統(tǒng),研究方向:信息金融郵編;梁志鵬,(1992- ?),男, 廣東省廣州市番禺縣,研究方向:應(yīng)用數(shù)學(xué),工作單位:廣東外語外貿(mào)大學(xué)金融學(xué)院;朱明明(1993- ?),安徽蕪湖鏡湖區(qū),中山大學(xué)翻譯學(xué)院,商務(wù)英語文學(xué)學(xué)士,研究方向:為市場營銷;何天舒(1993- ?),男,漢,湖北黃岡,學(xué)位:理學(xué)士,研究方向:應(yīng)用數(shù)學(xué),單位:廣東外語外貿(mào)大學(xué)金融學(xué)院;陳薈荃(1993- ?),女,漢,湖北省武漢市漢陽區(qū),經(jīng)濟(jì)類學(xué)士,華南農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院, 研究方向:風(fēng)險(xiǎn)管理

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