量化交易策略研究系列（三）－上证综指日内模式形态识别

量化交易策略研究系列（三）－上证综指日内模式形态识别内容摘要：

量化交易策略研究系列（三）－上证综指日内模式形态识别 请务必阅读正文之后的免责条款 量化交易策略 上证综指日内模式形态识别 金融工程分析师 丁鲁明 电 话： 021融工程首席分析师 胡倩 电 话： 021y 股票市场分析，可以大致分为：基本面分析和技术分析两种。 本文研究对象是上证综指日内走势情况，属于高频数据的分析和预测，使用的方法是技术分析中的形态分析方法。 y 日内走势划分是有意义的，主要假设依据为： 1. 市场的价格波动是对最新的市场信息做出的反应。 2. 市场不是完全有效的，因此市场对于信息的消化过程不是瞬间的。 基于以上假设，市场日内走势具备趋势延续性，从而具备可预测性。 y 从形态划分方法出发，我们通过对上证综指日内走势特征分析，将不同走势进行分类汇总，形成 58 个开盘形态和 20 个后续形态，并寻找不同状态下形态的相互转移概率。 转移概率矩阵显示，同一形态的后续转变，在不同市场环境中有所不同。 在强市、弱市市场中，后续形态均表现出较高的趋势延续性特征。 y 根据状态转移概率数据，我们构建了以获取超额收益为目的的交易策略 A 和以获取绝对收益为目的的交易策略 B。 实证回溯检验显示，策略 A（单边 续费）4 年累计收益 247%，同期上证综指 147%，相对强弱指数 ，跟踪误差信息比率 （ 145%； 策略 B（单边 续费） 4 年累计收益 94%， 最大跌幅 时较为稳健的投资策略。 y 实证结果表明，上证综指的日内走势具备一定的形态特征，以此为前提构建的交易策略在考虑手续费情况下，仍能获取较为满意的收益，显示上证综指日内形态状态转移的现象具有一定稳定特征。 量化研究 定定 量量 研研 究究 2009 年 10 月 21 日 定量研究 2目 录 .据 .态识别方法 .态具体分类 . 日内形态的状态转移概率分析 .交易策略的构建 .易策略 A .易策略 B .总结 . 定量研究 3 图目录 图 1 价格数据转换为涨幅数据案例（原始数据格式：价格走势， . 2 区间划分，状态 A（前 61 个数据， 2009 年 9 月 4 日， %） . 3 区间划分，状态 B（后 180 个数据， 2009 年 9 月 4 日， %） . 4 形态 1 示例（ 2004 年 2 月 24 日， %） . 5 形态 2 示例（ 2009 年 3 月 13 日， %） . 6 形态 3 示例（ 2009 年 6 月 26 日， %） . 7 形态 4 示例（ 2009 年 6 月 29 日， %） . 8 形态 5 示例（ 2009 年 6 月 30 日， %） . 9 形态 6 示例（ 2009 年 7 月 14 日， %） . 10 形态 7 示例（ 2009 年 4 月 27 日， %） . 11 形态 8 示例（ 2009 年 9 月 3 日， %） . 12 形态 9 示例（ 2009 年 8 月 31 日， %） . 13 形态 10 示例（ 2009 年 8 月 26 日， %） . 14 形态 11 示例（ 2009 年 8 月 14 日， %） . 15 形态 12 示例（ 2009 年 9 月 1 日， %） . 16 形态 13 示例（ 2009 年 9 月 2 日， %） . 17 形态 14 示例（ 2008 年 12 月 31 日， %） . 18 形态 15 示例（ 2009 年 8 月 4 日， %） . 19 形态 16 示例（ 2009 年 3 月 25 日， %） . 20 形态 17 示例（ 2009 年 8 月 18 日， %） . 21 形态 18 示例（ 2009 年 7 月 24 日， %） . 22 形态 19 示例（ 2008 年 4 月 16 日， %） . 23 策略 A 累计涨幅 . 24 策略 B 累计涨幅 .。