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    基于移動(dòng)平均線的股票買入時(shí)機(jī)算法

    2022-02-23 23:55:47富瑤,王立柱

    富瑤,王立柱

    摘要:基于簡(jiǎn)單移動(dòng)均線和加權(quán)移動(dòng)平均線建立尋找大概率獲得預(yù)期盈利的股票買入算法.算法給出一種篩選股票贏利點(diǎn)的多空點(diǎn)方法,以預(yù)期盈利為目標(biāo),建立尋找最大概率獲得預(yù)期盈利的股票買入時(shí)機(jī)算法.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法是有效和可行的.

    關(guān)鍵詞:股票;加權(quán)均線;買入點(diǎn);收益

    [中圖分類號(hào)]F830.91;F222.1[文獻(xiàn)標(biāo)志碼]A

    A Method of Finding Buying Points for a

    Stock based on a Moving Average

    FU Yao,WANG Lizhu*

    ( College of Mathematics and Systems Science,Shenyang Normal University,Shenyang 110034,China)

    Abstract:Based on the simple moving average and weighted moving average,a stock buying algorithm is established to search for expected earnings with high probability.This paper presents a method to screen the profit points of stock,and sets up a stock buying time algorithm to find the maximum probability to obtain the expected profit.Experimental results show that the algorithm is effective and feasible.

    Key words:stock;weighted moving average;Simple moving averages;algorithm; profit

    中國(guó)股市自誕生以來(lái),規(guī)模不斷擴(kuò)大,上市公司數(shù)量穩(wěn)步增長(zhǎng),制度建設(shè)日趨完善,已經(jīng)成為與中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展相適應(yīng)的獨(dú)具特色的社會(huì)主義經(jīng)濟(jì)的重要支柱,極大促進(jìn)了中國(guó)經(jīng)濟(jì)的繁榮、發(fā)展和穩(wěn)定.股市是一個(gè)龐大的復(fù)雜系統(tǒng),如何找到適當(dāng)?shù)馁I賣時(shí)機(jī)是股票投資者長(zhǎng)期以來(lái)最為關(guān)心的問題.移動(dòng)平均線可以清晰展現(xiàn)股價(jià)的歷史波動(dòng)平均水平,在一定程度上反映股價(jià)未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì),是股票交易技術(shù)分析的一項(xiàng)重要工具,從其出發(fā)探索買賣點(diǎn)是股市研究領(lǐng)域的一個(gè)重要方面.不少專家學(xué)者對(duì)此進(jìn)行了研究.劉曉[1]等基于凸組合思路構(gòu)建改進(jìn)移動(dòng)平均線策略,給出了策略交易規(guī)則.簡(jiǎn)清明[2]等提出基于多條移動(dòng)平均線斜率組合和支持向量機(jī)算法,判斷當(dāng)前市場(chǎng)運(yùn)行趨勢(shì),從而采取相應(yīng)的投資策略.蘇匡[3]等通過對(duì)我國(guó)股票市場(chǎng)進(jìn)行實(shí)證分析,揭示運(yùn)用技術(shù)分析這一分析工具在我國(guó)股票上進(jìn)行投資是可行的.畢星[4]等將經(jīng)驗(yàn)?zāi)J椒纸饫碚搼?yīng)用于金融時(shí)間序列分析中,建立了一種新的基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)J椒纸夂鸵苿?dòng)平均的綜合分析模型.熊偉[5]等運(yùn)用重標(biāo)度極差分析方法對(duì)股市的收盤指數(shù)的對(duì)數(shù)收益率序列進(jìn)行分析與比較.宋東宇[6]等利用模糊系統(tǒng)理論將技術(shù)分析中的文字語(yǔ)言轉(zhuǎn)換成教學(xué)語(yǔ)言,研究移動(dòng)平均交易規(guī)則對(duì)動(dòng)態(tài)股價(jià)的影響,得到移動(dòng)平均的最佳周期.研究在一定程度上為選擇合理的股票買賣時(shí)機(jī)提供了參考價(jià)值.單純研究簡(jiǎn)單均線不能大概率準(zhǔn)確預(yù)測(cè)股價(jià)的未來(lái)走勢(shì),因?yàn)槠渚哂幸欢ǖ臅r(shí)間滯后性,本文將借助加權(quán)與簡(jiǎn)單兩條移動(dòng)平均線建立股票的買入點(diǎn)方法,建立一個(gè)尋找股票買入時(shí)機(jī)的方法.

    1數(shù)學(xué)規(guī)劃

    設(shè)S為一只股票,Pli,Phi,Poi和Pci分別表示i交易日的最低價(jià)、最高價(jià)、開盤價(jià)和收盤價(jià),用Pi=Pli+Phi+Poi+Pci表示i交易日的股票均價(jià),稱此為四點(diǎn)平均值.用(i+j)表示i交易日之前的第j個(gè)交易日.(i+1表示i交易日的前一個(gè)交易日,i+j表示i交易日的第前j個(gè)交易日)稱

    P(i,j)=11+2+…+l∑lj=1Pi+j·(l-j+1)

    為i交易日的前j個(gè)交易日的線性加權(quán)四點(diǎn)平均股價(jià).

    P~(i,j)=1l∑l+ij=iPj

    為i交易日的前l(fā)個(gè)交易日的簡(jiǎn)單平均股價(jià).

    對(duì)于股票S,在交易日i內(nèi)以合適的價(jià)位買進(jìn),使得在未來(lái)f個(gè)交易日內(nèi)取得預(yù)期盈利,用p(i,f)表示i交易日后的f個(gè)交易日內(nèi)的盈利,從而篩選出滿足p(i,f)≥v條件的全部交易點(diǎn),即多空點(diǎn)矩陣問題,記為PPATP(f,v).

    篩選出的多空點(diǎn)矩陣經(jīng)過大量實(shí)踐證明,大部分位于加權(quán)均線與簡(jiǎn)單均線之下,且存在較高的穩(wěn)定性與準(zhǔn)確度,也就是在P(i,l)與P~(i,l)之下買入大概率盈利v.基于該事實(shí)情況,將股票價(jià)格位于加權(quán)均線與簡(jiǎn)單均線之下時(shí)視為買入的時(shí)機(jī),以此建立均線買入算法,記為PPABA(f,v).

    2多空點(diǎn)算法與均線買入算法

    篩選出滿足p(i,f)≥v條件的全部交易點(diǎn),解決PPATP(f,v)問題.首先,設(shè)定預(yù)期盈利,篩選出特定一段時(shí)間在未來(lái)f日內(nèi)盈利p(i,f)≥v的全部股票交易點(diǎn),以此找到這些獲利點(diǎn)的特征,從而得到股票買入點(diǎn).

    給出問題PPATP(f,v),設(shè)Phi,Pli,i=1,2,…,L+f為最近的(L+f)個(gè)歷史數(shù)據(jù),設(shè)置當(dāng)前價(jià)為P0.取適當(dāng)小的ε>0,分別關(guān)于δ=ε,2ε,3ε,…,<(Phi-Pli),依次對(duì)L個(gè)交易日i=f+1,f+2,…,f+L進(jìn)行操作.首先考慮交易日i,以Phi作為起始價(jià),當(dāng)[Phi-δ+v]

    2.1多空點(diǎn)算法

    問題:PPATP(f,v)

    輸入:f,L,v,ε,Phi,Pji;i=1,2,…,L+f(其中,f,L,v,ε>0;f表示預(yù)期長(zhǎng)度,L表示跟蹤日數(shù),v表示f交易日內(nèi)預(yù)期盈利水平,Phi和Pli分別表示交易日i的最低價(jià)和最高價(jià)).

    輸出:滿足如下FC條件的1×L階矩陣Y.(FC條件:(1)在交易日i,當(dāng)Pli≤P≤yi時(shí),Pli≤yi≤Phi,以價(jià)格P買入一手股票S, 則在以后f日至少可盈利v,yi是Y中第i個(gè)分量.(2)當(dāng)y′i≥yi+ε,y′i不滿足(1),即在一定意義上,yi是滿足(1)的最大值.

    過程:

    Step1.關(guān)于i=1,2,…,L依次進(jìn)行.

    (1)令Ph=Phi,Pl=Pli,P=Ph.

    (2)P∶=P-ε.

    (3)(i)P≥Pj,若P+v

    令yi=P.i

    Step2.

    (ii)P

    L,進(jìn)行下一步,轉(zhuǎn)2.

    Step2.輸出Y.

    2.2均線買入算法

    問題:PPABA(f,v)

    輸入:l,L,f,Y;Pli,Phi,Poi,Pci;i=1,2,…,l+L+f;P0;r(其中,l為P(i,l)及P~(i,l)中的交易日數(shù),L是訓(xùn)練日數(shù),r是運(yùn)行尺度的參變量,Y代表通過多空點(diǎn)算法得到的1×L階矩陣,P0代表當(dāng)前價(jià)).

    輸出:Yes(建議按照當(dāng)前價(jià)位買入);No(不建議按照當(dāng)前價(jià)位買入).

    過程:

    Step1.置N={yi≠0∶i=1,2,…,L}.

    如果NL<13,輸出No;否則,進(jìn)行下一步.

    (|A|表示集合A的基數(shù).)

    Step 2.置n(l)∶=0.

    Step 3.計(jì)算P(i,l),P~(i,j),i=0,1,2,…,1+f,…,f+L.

    Step 4.關(guān)于i=1+f,2+f,…,f+L.

    如果yi-f

    Step 5.如果n(l)N>r進(jìn)行下一步,否則輸出No.

    Step 6.P0

    3實(shí)驗(yàn)

    實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來(lái)源于上海證券交易所,選取滬市股票中國(guó)平安(601308)2018年11月16日至2019年10月15日的220個(gè)交易日的最高價(jià)、最低價(jià)、開盤價(jià)和收盤價(jià)作為原始數(shù)據(jù),并令L=100,f=30,v=3.5,ε=0.2,將n=f+1,f+2,…,f+30作為投資周期.數(shù)據(jù)取自2019年7月16日至2019年8月26日.逐個(gè)進(jìn)行實(shí)驗(yàn),將相關(guān)數(shù)據(jù)輸入算法的MATLAB語(yǔ)言程序.詳情見表1.

    以2019年07月16日為例,即2019年07月16日為交易日0.關(guān)于i=0(2019年07月16日), 1(2019年07月17日),2(2019年07月18日),…,

    (L+f+l)(2018年11月16日),將相關(guān)數(shù)據(jù)輸入MATLAB語(yǔ)言程序,運(yùn)行后得到結(jié)果:No,即不可以買入,收益為0.其余日期思路相同.

    由表1可知,一共30個(gè)交易日中有11個(gè)交易日可以買進(jìn),且有90.9%的交易日在未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)都可以收益.實(shí)驗(yàn)結(jié)果說明該算法是有效的,具有一定的可行性.

    4結(jié)束語(yǔ)

    設(shè)計(jì)了一種篩選出股票贏利點(diǎn)的多空點(diǎn)算法,通過得到的多空點(diǎn)矩陣,利用簡(jiǎn)單與加權(quán)兩條移動(dòng)平均線建立一種尋找股票買入點(diǎn)的方法.算法將促進(jìn)技術(shù)分析手段的進(jìn)一步豐富和發(fā)展,也為投資者規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)提供科學(xué)參考.

    參考文獻(xiàn)

    [1]劉曉,丁潤(rùn)瑩,王淑慧.基于凸組合的移動(dòng)平均線策略應(yīng)用研究[J].北京化工大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2019,46(2):118122.

    [2]簡(jiǎn)清明,曾黃麟.基于移動(dòng)平均線組合和支持向量機(jī)的股市趨勢(shì)研究[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件,2011,28(12):8182+125.

    [3]蘇匡,羅元,方楚賢.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)我國(guó)股票市場(chǎng)技術(shù)分析的實(shí)證檢驗(yàn)[J].當(dāng)代經(jīng)濟(jì),2010(14):146147.

    [4]畢星,王巍.基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)J椒纸夂鸵苿?dòng)平均的金融時(shí)間序列分析[J].天津大學(xué)學(xué)報(bào):社會(huì)科學(xué)版,2010,12(2):125128.

    [5]熊偉,霍玉洪,胡茂林.中國(guó)股票市場(chǎng)收益率的R/S分析[J].牡丹江師范學(xué)院學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2009(3):13.

    [6]宋東宇,王立柱.移動(dòng)平均交易規(guī)則對(duì)股票動(dòng)態(tài)價(jià)格模型的影響[J].牡丹江師范學(xué)院學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2018(1):79.

    編輯:琳莉

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