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移动平均线是技术分析中最常用的,作为一种简单有效的数学模型而被广泛使用。
均线使用的方式的差异在于均线的计算方式与价格使用方式。
不同的均线计算方式会产生不同的结果,不同的价格使用也会有不同的效果。
移动平均线是用统计分析的方法,将一定时期内的证券价格(指数)加以平均,并把不同时间的平均值连接起来,形成一根线,用以观察证券价格变动趋势的一种技术指标。
移动平均线可以反映价格在一段时间内的平均水平,帮助投资者判断市场的趋势方向。例如,当短期移动平均线向上突破长期移动平均线时,可能预示着价格将进入上涨趋势;反之,当短期移动平均线向下突破长期移动平均线时,可能预示着价格将进入下跌趋势。
在股票、期货、外汇等金融市场中,移动平均线是一种常用的技术分析工具。投资者可以根据不同的市场情况和投资目标,选择不同周期的移动平均线进行分析和决策。
此外,使用一条、两条、三条甚至更多条均线的交易策略,也会有很不一样的结果。因此,本文使用R软件对传统的均线交叉策略进行了改进,测试了不同的止损策略,尽可能实现了收益的最大化。
策略说明
买入条件:
多头排列 ma30<ma20 AND close>open AND close>ma5
本策略用R软件对比了不同的清仓信号、止损信号组合的回测效果。对于选股方面并不做太多对比,有兴趣的小伙伴可以自行尝试R软件更换选股操作。
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卖出条件分别测试
卖出是close<ma5,
卖出是close<ma10,
卖出是close<ma20,
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查看前6条数据
head(data)
Time Open High Low Close MA5 MA10 MA20 MA30 X
1 2014/07/30 5.72 5.77 5.68 5.74 5.652 5.645 5.776 5.657 NA
2 2014/07/31 5.75 5.78 5.72 5.77 5.716 5.648 5.768 5.675 NA
3 2014/08/01 5.76 5.76 5.64 5.67 5.726 5.640 5.754 5.687 NA
4 2014/08/04 5.65 5.73 5.63 5.72 5.726 5.655 5.748 5.702 NA
5 2014/08/05 5.73 5.82 5.72 5.82 5.744 5.680 5.739 5.718 NA
6 2014/08/06 5.82 5.85 5.75 5.82 5.760 5.706 5.739 5.735 NA
带指标的蜡烛图
移动平均均线图
选择滑动平均指标
均线图+散点
plan 1卖出是close<ma5
Value op cash amount asset diff
2014-07-30 5.74 B 3.46 17421 100000.0 0.00
2014-07-31 5.77 S 100522.63 0 100522.6 522.63
2014-08-01 5.67 B 4.87 17728 100522.6 0.00
2014-08-05 5.82 S 103181.83 0 103181.8 2659.20
2014-08-08 5.73 B 1.72 18007 103181.8 0.00
2014-08-11 5.84 S 105162.60 0 105162.6 1980.77
盈利的交易
Value op cash amount asset diff
2014-07-30 5.74 B 3.46 17421 100000.0 0.00
2014-07-31 5.77 S 100522.63 0 100522.6 522.63
2014-08-01 5.67 B 4.87 17728 100522.6 0.00
2014-08-05 5.82 S 103181.83 0 103181.8 2659.20
2014-08-08 5.73 B 1.72 18007 103181.8 0.00
2014-08-11 5.84 S 105162.60 0 105162.6 1980.77
亏损的交易
Value op cash amount asset diff
2014-11-10 7.39 B 5.99 16776 123980.6 0.00
2014-11-17 7.06 S 118444.55 0 118444.6 -5536.08
2014-12-05 7.46 B 1.93 15898 118601.0 0.00
2014-12-11 7.25 S 115262.43 0 115262.4 -3338.58
2014-12-16 7.11 B 2.22 16211 115262.4 0.00
2014-12-24 6.92 S 112182.34 0 112182.3 -3080.09
股价+现金流量
现金流量画图
plan1的盈利区间
plan 2卖出是close<ma10跑一次,
查看每笔交易
查看每笔交易
Value op cash amount asset diff
2014-07-30 5.74 B 3.46 17421 100000.0 0.00
2014-08-05 5.82 S 101393.68 0 101393.7 1393.68
2014-08-08 5.73 B 1.33 17695 101393.7 0.00
2014-08-11 5.84 S 103340.13 0 103340.1 1946.45
2014-08-26 6.12 B 3.93 16885 103340.1 0.00
2014-08-27 6.25 S 105535.18 0 105535.2 2195.05
盈利的交易
Value op cash amount asset diff
2014-07-30 5.74 B 3.46 17421 100000.0 0.00
2014-08-05 5.82 S 101393.68 0 101393.7 1393.68
2014-08-08 5.73 B 1.33 17695 101393.7 0.00
2014-08-11 5.84 S 103340.13 0 103340.1 1946.45
2014-08-26 6.12 B 3.93 16885 103340.1 0.00
2014-08-27 6.25 S 105535.18 0 105535.2 2195.05
亏损的交易
Value op cash amount asset diff
2014-11-07 7.45 B 5.36 16207 120747.5 0.00
2014-11-20 7.19 S 116533.69 0 116533.7 -4213.82
2014-12-05 7.46 B 3.14 16468 122854.4 0.00
2015-01-06 6.64 S 109350.66 0 109350.7 -13503.76
2015-04-15 13.58 B 7.95 9514 129208.1 0.00
2015-04-21 13.46 S 128066.39 0 128066.4 -1141.68
股价+现金流量
现金流量画图
选择滑动平均指标画图
plan 3卖出是close<ma20跑一次,
交易记录
查看每笔交易
Value op cash amount asset diff
2014-07-30 5.74 B 3.46 17421 100000.0 0.0
2014-08-19 6.34 S 110452.60 0 110452.6 10452.6
2014-09-10 6.82 S 110452.60 0 110452.6 0.0
2014-09-12 6.95 S 110452.60 0 110452.6 0.0
2014-09-15 6.91 S 110452.60 0 110452.6 0.0
2014-09-16 6.60 S 110452.60 0 110452.6 0.0
盈利的交易
Value op cash amount asset diff
2014-07-30 5.74 B 3.46 17421 100000.0 0.00
2014-08-19 6.34 S 110452.60 0 110452.6 10452.60
2014-11-03 7.49 B 5.06 14746 110452.6 0.00
2014-11-06 7.58 S 111779.74 0 111779.7 1327.14
2014-11-07 7.45 B 7.39 15003 111779.7 0.00
2014-11-21 7.58 S 113730.13 0 113730.1 1950.39
亏损的交易
Value op cash amount asset diff
2014-12-08 7.32 B 5.90 15817 115786.34 0.00
2015-01-08 6.85 S 108352.35 0 108352.35 -7433.99
2015-01-09 6.75 B 1.35 16052 108352.35 0.00
2015-01-16 6.68 S 107228.71 0 107228.71 -1123.64
2015-06-15 26.75 B 10.13 4782 127928.63 0.00
2015-07-21 17.23 S 82403.99 0 82403.99 -45524.64
现金流量画图
选择滑动平均指标画图
对比组合的策略收益,可以看到使用跌幅止损的策略具有最高的策略收益,且最大回撤控制得也比较好;使用概率止损的策略虽然收益较少,但波动率较低,且最大回撤减少了近一半。
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关于作者
Kaizong Ye是拓端研究室(TRL)的研究员。在此对他对本文所作的贡献表示诚挚感谢,他在上海财经大学完成了统计学专业的硕士学位,专注人工智能领域。擅长Python.Matlab仿真、视觉处理、神经网络、数据分析。
本文借鉴了作者最近为《R语言数据分析挖掘必知必会 》课堂做的准备。
非常感谢您阅读本文,如需帮助请联系我们!