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    趋势性随机序列的 均线突破策略程序化模拟
    国贸期货研发部 叶晓东 2010 年 12 月 7 日
    专业专注
    目录
    一,研究背景 ..............................................................................................................................3 二,数据选取和处理...................................................................................................................3 三,交易策略 ..............................................................................................................................3 四,分析 ......................................................................................................................................4 五,结论建议 ..............................................................................................................................6
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    一,研究背景 前段时间我们研究了沪深 300 指数在采用简单均线突破策略下各均线的收益 率.研究发现绝大多数均线的收益均为正数,且相对时间成本而言,平均收益还 是非常可观的.那么我们可能会进一步猜想,是不是简单均线策略对于所有指数 都有效,甚至对于随机构造出来的序列也有效 带着这个疑问,本文以数据为依托,依旧延续过去几篇文章的研究方法,对 笔者构建的一个趋势向上的随机序列进行程序化模拟及收益分析. 二,数据选取和处理 为了模拟大部分资本市场指数趋势向上的情况,本文采取了涨跌幅对称而涨 跌概率不对称的随机序列构造方式.假设随机序列中次日的价格涨跌幅在 -9.0909…%与 10%间均匀分布,那么每涨跌一次对价格都不产生影响,但平均每 20 天众上涨的次数要多于下跌的次数 1 天.因此长期而言此随机序列的价格是上 涨的,随着时间的推移,就得到了一个类似股指或其它指数的趋势图.序列共包 含 10000 个数据点,如下图所示:
    三,交易策略 本文依旧采用简单的均线交易策略:均线突破买卖法,即当价格突破测试的 均线时买多,当价格跌破测试的均线时卖空的双向交易策略.由于计算机运算能 力有限, 故将进行收益测试的均线条数限制为 100 条,分别是 10, 20, 30……990, 1000.交易设置:初始资金 100 万,保证金水平 100%,交易时全仓进行买卖.交 易盈亏比率采取复利的计算方式.
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    均线突破交易策略 交易规则 突破均线买多 跌破均线卖空 研究对象 趋势向上的 双向交易 随机序列 10,20,…1000 100 万 全仓 100% 交易方式 参数范围 初始资金 仓位 保证金
    四,分析
    均线突破交易策略的总收益率曲线
    对收益排名前 3 条均线的程序化模拟
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    对收益排名后 3 条均线的程序化模拟
    说明: 我们注意到, 收益率排前的 3 条均线在 4882 日有一个极大幅度的跳跃, 这是由于我们采取了交易发生时一次性结算期间收益的办法,没有每日对收益率 进行结算.如果选择后者,计算机将由于运算和信息处理量过大而超出其负荷. 以收益率第一的 490 均线为例,其在 2911 日进行了买多动作,在 4882 日进行 了卖空动作,整个多单持有的时间跨度达到了 1972 个交易日,期间其收益从 64% 上涨到 267975%,上涨了两千多倍,涨幅惊人.
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    各均线收益率数据统计表 分项统计表 收益前 3 490 均线 480 均线 530 均线 收益后 3 20 均线 10 均线 140 均线 收益率 2427.78% 2161.23% 1810.66% 收益率 -99.99% -99.98% -97.12% 综合统计表 收益率 1000%以上 100%-1000% -80%-0% -80%以下 总计 平均值 中位值 个数 6 22 16 56 100 106.23% -85.84% 比率 6% 22% 16% 56% 100% 交易次数 230 238 210 交易次数 1367 1909 533

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