实证指数平滑移动平均线在中国股市的有效性

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技术分析是指运用证券的价格、成交量等历史信息,预测证券价格未来走势的投资分析方法。经过多年的应用,技术分析已经与基本面分析一起形成金融市场中两大重要的投资分析流派,而技术指标是技术分析不可缺少的分析工具。但普通的投资人大多有过使用技术指标投资失败的经历,从而认为技术指标并不如书上介绍的那么有效,特别是在中国这样的新兴市场中。如何证明技术指标在沪深股市中的可靠性?如何正确的使用其稳定获利?如何使用技术指标从而形成一套完整的交易策略?本文将一一阐述。本文选用了技术指标中最常用的指数平滑移动平均线(EXPMA)作为研究对象,对其买卖点的可靠性做了大量的统计学分析。首先本文介绍指数平滑移动平均线(EXPMA)的理论分析基础和数学算法,为了使本文的结论具有充分的说服力,本文从沪市抽取了最近两年超过五百只股票的样本,并严格定义抽样的条件和方法,尽可能的减少由于抽样条件设定而引起的系统误差。在大量有效数据的基础上,对比了不同参数设定以及买入持有条件下的指数平滑移动平均线(EXPMA)的盈亏率,以期优化参数的设定达到收益最大化。同时分析了每次交易的时间周期从而计算出盈亏率与时间周期之间的相关性,进一步由简单的买卖点的盈亏率的统计形成一套完整的,包括有入场头寸,加仓,减仓,止损,仓位控制,资金管理等等,基于指数平滑移动平均线(EXPMA)的交易策略,同时考虑到交易费用和心态控制等等,完全真实模拟的实际的交易,并且使用样本个股进行完全的测试。以期最可靠的证实普通投资人使用简单的技术指标可以在中国股市中得到稳定的收益。
摘要第5-6页
ABSTRACT第6页
第1章 绪论第9-11页
第2章 基础知识第11-13页
    2.1 技术分析与技术指标第11页
    2.2 EXPMA技术指标第11-13页
        2.2.1 EXPMA简介第11-12页
        2.2.2 数学计算方法第12页
        2.2.3 EXPMA指标的应用原则第12-13页
第3章 EXPMA多周期买卖点实证研究第13-44页
    3.1 实证数据抽样方法第13页
    3.2 EXPMA(12,50)买卖点及软件设定与数据导出第13-20页
        3.2.1 买卖点设定第13-14页
        3.2.2 交易软件设定及数据导出第14-15页
        3.2.3 EXPMA(12,50)买卖点交易盈亏率正态分布检验第15-18页
        3.2.4 EXPMA(12,50)买卖点交易盈亏率最大涨幅统计分析第18-20页
    3.3 EXPMA交易盈亏率和交易周期的相关性研究第20-25页
        3.3.1 EXPMA(12,50)交易周期统计第20-22页
        3.3.2 EXPMA(12,50)盈亏率及其相对应交易周期相关性研究第22-23页
        3.3.3 盈亏率及其相对应交易周期相关性研究意义第23-25页
    3.4 EXPMA交易法则交易周期参数的改进第25-38页
        3.4.1 买卖点设定第25-26页
        3.4.2 交易软件设定及数据导出第26-27页
        3.4.3 EXPMA(50,100),EXPMA(100,150),"买入-保持"买卖点交易盈亏率正态分布检验第27-30页
        3.4.4 EXPMA(50,100),EXPMA(100,150),"买入-保持"买卖点交易盈亏率最大涨幅统计分析第30-35页
        3.4.5 各交易周期盈亏率最大涨幅统计对比分析第35-37页
        3.4.6 "买入-持有"无买卖点交易的特别说明第37-38页
    3.5 EXPMA(12,50)买卖点交易延时交易改进第38-42页
    3.6 各交易系统的交易成本计算第42-44页
第4章 基于EXPMA的交易策略探索研究第44-54页
    4.1 交易策略简述第44页
    4.2 基于EXPMA的交易策略的设计第44-48页
        4.2.1 EXPMA交易策略流程第44-48页
    4.3 EXPMA交易策略的统计学验证第48-52页
    4.4 交易策略的优化第52页
        4.4.1 微调交易规则第52页
        4.4.2 微调交易策略参数值第52页
    4.5 交易策略的后期维护第52-54页
第5章 结论第54-55页
参考文献第55-57页
致谢第57-58页
卷内备考表第58页
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