摘要：在中國證券市場還不具備弱式有效的背景下，使用技術(shù)指標進行交易能夠獲得較好的收益。本文運用R語言建立傳統(tǒng)雙均線交叉量化策略，選取我國A股市場股票之一云南白藥（000538）從 2017 年 1 月 1 日到2018年 3月 1日期間的實際股價信息進行分析。結(jié)果顯示，能夠得到10%以上的收益，這明顯優(yōu)于基于大盤指數(shù)的基準收益。

關(guān)鍵詞：技術(shù)交易策略;雙均線交叉策略

1.趨勢量化擇時策略

趨勢量化擇時策略是量化擇時策略其中的一種。經(jīng)過市場的實證檢驗，趨勢量化擇時策略表現(xiàn)出優(yōu)秀的市場收益，其基本思想來自于傳統(tǒng)的技術(shù)分析。該方法認為，趨勢存在慣性，因此只要把握趨勢的方向，嚴格按照其表現(xiàn)出來的市場性質(zhì)進行買賣操作就能獲得不錯的收益。趨勢擇時的主要指標有MA、MACD、DMA等。鑒于技術(shù)分析基于市場行為包容一切，市場以價格形勢演變，歷史會重演這三大假設(shè)前提，因此要做量化的技術(shù)交易必須基于市場是無效或者弱式有效的前提。

2.量化技術(shù)交易的有效性假說

有關(guān)技術(shù)指標交易策略的研究都與市場有效性的研究有密切的相關(guān)性，最具代表性的是市場有效性假說。當代行為金融學理論中最早涉及有效市場假說的是Fama和Roberts，前者在博士畢業(yè)論文中給出了有效市場的定義—該市場上資產(chǎn)價格能完全反應當前市場上所有與之相關(guān)的信息。后者將此假說細分為三種類型：弱有效、半強有效、強有效。

3.雙均線交叉量化策略原理

3.1移動平均線

就股票市場而言，必然是通過低價買入高價賣出的操作來賺取中間的差價，以獲得較高的收益。但是實際的交易并不像想象中的那么簡單，一般的投資者很難從如此變化多端的行情中找到合適的標的資產(chǎn)并選擇合適的時機買入。因此想要從這樣的市場上分得一杯羹，還得研判好大趨勢、大行情，專業(yè)人士自然有他們一套先進的系統(tǒng)去實時監(jiān)測統(tǒng)計，在技術(shù)分析各項指標時，作為大多數(shù)的普通投資者最簡單而有效的方法便是觀察移動平均線的變化情況，這是目前實戰(zhàn)中用的最多、準確性也相對較好的指標之一。

移動平均線采用了統(tǒng)計學上算術(shù)平均的做法，最初在證券市場上的應用就是道瓊斯工業(yè)指數(shù)，這是技術(shù)性分析的一個重要指標，能夠顯示出股價在一段時間內(nèi)的平均價格以及波動情況。由于慣性原理，我們能夠用來研判股票價格將來的走勢。移動平均首先利用的是算術(shù)平均，即先求某一時間點上前一段時間某支股票的平均收盤價，再將這些平均價格點連成曲線，移動平均線按照計算區(qū)間的長短可分為短期、中期和長期移動平均線三種。短期一般以5日或10日為計算周期，中期大多以20日和60日作為計算周期，而長期則有以100日和200日作為計算周期的。

3.2策略交易原理

我們很容易發(fā)現(xiàn)，一支股票的日線圖除了蠟燭柱狀圖，歷史價格走勢線之外，還有其他不同顏色的線分別代表著不同時日的移動平均線，有5日、10日、20日、60日不等。傳統(tǒng)的均線交叉策略則是由這四條線分別與股票價格蠟燭圖K線的交叉或者這四條線各自兩兩交叉形成的擇時買賣股票策略，形成了不同的均線模型，我們就可以借此交叉點位判斷這支股票的買賣點信號。

4.實證分析

4.1數(shù)據(jù)的選取

本文選擇云南白藥這支個股進行相關(guān)分析。之所以選擇云南白藥的理由如下：

（1）從行業(yè)角度看，醫(yī)藥行業(yè)將是有巨大發(fā)展前景的行業(yè)，從企業(yè)業(yè)績表現(xiàn)方面來看，云南白藥這支個股都表現(xiàn)出極其優(yōu)秀的數(shù)據(jù)指標，有如此優(yōu)秀的運營狀況和強大的企業(yè)現(xiàn)金流量作為支撐，云南白藥未來的機會和表現(xiàn)將無可限量。

（2）從個股來看，云南白藥（000538）股價一直是以比較好的勢頭在增長。不論是牛市還是熊市，云南白藥的股票價格一直都保持較好的素質(zhì)，大趨勢好的時候股價一路飆升，行情不好的時候，也因其業(yè)績突出而表現(xiàn)出沉穩(wěn)的態(tài)勢。

4.2基于R語言的均線交叉量化策略實現(xiàn)

脫離軟件自帶的quantmod程輯包，利用R語言自行定義均線函數(shù)，可建立我們自己的策略模型。

模型設(shè)計思路如下：

（1）判斷交易的信號點位，選擇五天均線和十天均線相交叉的時間點。

（2） 交易買賣點的信號分別為五天均線上穿十天均線以及十天均線上穿五天均線。

我們可以利用R語言實現(xiàn)云南白藥兩均線交叉策略的交易，首先用紅色點和紫色點覆蓋二十天均線，前者代表買入并持有，后者則表示全部賣出空倉。

我們選擇五天均線和十天均線相交叉的時間點作為交易信號點，在10天均線上用紅色的點表示五天均線大于十天均線的部分，用紫色的點表示十天均線大于五天均線的部分，可以發(fā)現(xiàn)紅色和紫色的點相互交替，而只要讓交易系統(tǒng)識別出每個部分的第一個點然后進行交易就可以了，也就是紅色部分第一個點表示買入的信號，紫色部分第一個點表示賣出的交易信號。

統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)從2017年1月1號到2018年3月1號，利用該策略進行交易的共有34筆交易記錄。

接下來通過R語言編寫交易程序。我們要利用交易信號的數(shù)據(jù)，設(shè)定交易參數(shù)，以10萬元人民幣為本金，滿倉買入或賣出，手續(xù)費為萬分之三。通過模擬交易，我們可以精確地得到交易結(jié)果。發(fā)現(xiàn)在此期間使用該量化策略交易的云南白藥個股最終獲得了16832.41元的收益。其主要的盈利區(qū)間在2017年2月到6月以及9月到11月。

因此，在這種交易策略下我們只要將一段時間獲得的盈利及時取出，保持固定的本金繼續(xù)交易，那么這部分的利潤就是可以鎖定的。

通過以上均線策略的實現(xiàn)，我們可以看出利用R語言對一支歷史股價和收益率數(shù)據(jù)走勢平穩(wěn)的股票進行傳統(tǒng)的雙均線交叉自動化交易，能夠在一段時間內(nèi)獲得不錯的收益。經(jīng)過一年的回測檢驗，也能夠得到10%以上的收入，這明顯優(yōu)于大盤指數(shù)的年收益，所以該模型從某種意義上來講具有較好的盈利能力和預測功能，即以R語言為工具的均線量化投資策略能為投資者提供有效的投資決策依據(jù)。

5.策略的評價

衡量一個量化投資交易策略的優(yōu)劣，一是看它是否遵循了現(xiàn)代經(jīng)典投資理論的邏輯以及符合這些經(jīng)典理論的前提;二是看該策略是否具有合理性，科學性;三是看是否能經(jīng)得起歷史真實行情的檢驗。經(jīng)得起這三點考驗才能說這個策略站得住腳，直接拿出去交易沒有太大的風險，但也別指望有很高的收益。

因此對于本文涉及到的策略，其優(yōu)勢在于：

（1）策略從現(xiàn)代金融投資理論出發(fā)，以遵循有效市場假說為前提考慮條件;

（2）策略有較為合理的技術(shù)交易思維做支撐，是一個市場上不管傳統(tǒng)投資者也好，量化投資者也好，都比較青睞的一種投資方法;

（3）該策略能夠經(jīng)得起較長時間區(qū)間的回測檢驗，能夠應對幾乎所有行情，例如熊市、牛市、盤整市等等，在能夠扛住風險的同時，能相應地表現(xiàn)出收益。

其局限性在于：

（1）移動平均線一般只適合用于一日之內(nèi)的交易，由于是歷史的股票價格數(shù)據(jù)點連接而成，具有一定的滯后性;

（2）移動平均線只能反映出股票價格的歷史數(shù)據(jù)趨勢，沒有辦法體現(xiàn)出成交量等數(shù)據(jù)，而且一旦這個股票價格均線只是上下震蕩沒有規(guī)律可循的話，這個理論就不能夠成立。

6.策略的改進

本文選取的數(shù)據(jù)樣本較為局限，中國A股市場本身就還處于初級發(fā)展階段，大盤指數(shù)都還未成熟，個股的表現(xiàn)更加令人難以把握，因此改進點可以在于把該交易策略與一些強大的選股策略相結(jié)合使用，把標的資產(chǎn)的資產(chǎn)池擴大，從而能夠有更多選擇的余地，或許能選出比云南白藥更好的股票進行交易，從而賺取更多的收益;其次還可以選擇不同的指數(shù)對策略進行研究回測，諸如大盤指數(shù)，房地產(chǎn)指數(shù)，農(nóng)業(yè)指數(shù)，食品指數(shù)，金屬指數(shù)，電子指數(shù)，金融指數(shù)等等，以指數(shù)這種穩(wěn)定性和規(guī)律性更高的數(shù)據(jù)代替?zhèn)€股數(shù)據(jù)做研究，其結(jié)果會更加的精準有效;策略參數(shù)優(yōu)化部分可結(jié)合軟件進行更大維度的篩選，提高精確度。譬如自行編輯程序?qū)?shù)進行空間網(wǎng)格式窮盡搜索，將短期均線和長期均線的設(shè)置范圍拉地更大，步長更小，使得找到的最優(yōu)參數(shù)極盡精確，這樣做更有益于提高策略的性能，表現(xiàn)出更高的收益率。

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（11）：1-3.

作者簡介：陳步云（1996-），男，漢族，江蘇南通人，單位：上海大學經(jīng)濟學院，碩士學歷，金融專業(yè)，研究方向：證券投資。