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基于多技術指標的股票決策研究

2017-06-09 19:14:39杜宇君
科學與財富 2017年9期

杜宇君

摘要:股票交易中的技術指標能反映上市公司股票價格變化的特征,由于單一的技術指標在股票價格變動的買點和賣點上存在片面性,本文利用多個技術指標組合全面分析股票價格指數的變化情況以提高投資決策的正確率。

關鍵詞:股票;決策樹;技術指標

一、引言

我國股票市場已經迅猛發展了20多年,股民投資的積極性也在不斷提高,但股市總是風險與機會共存。因此,尋求一套有效的方法降低人們股票投資的風險,做出正確的決策就顯得格外重要。隨著數理理論深入研究和計算機技術快速發展,股票市場上累積的數據越來越多,本文利用數據挖掘技術從股票交易的技術指標來分析股票價格的變動的趨勢并提出股票交易的策略。

二、理論介紹

決策樹是一個類似于流程圖的樹形結構,決策樹將數據按樹狀結構分成若干分支,每個分支包含數據類別歸屬共性。在每一分叉節點處又可以根據數據的不同屬性進行進一步有效的細分類,這樣可以在每個分支中提取有效信息,形成分類規則。由此可見,對于分類問題,決策樹的生成是一個從上至下、分而治之的過程。

使用決策樹構建股票決策模型的優勢在于針對某些數據的不完整及數據空間和時間的復雜性,能夠構建一個準確、簡潔并易于理解的模型對未知數據進行分類和預測。

三、實證分析

1.技術指標的選取

為了從多方面預測股票價格指數的變動趨勢,本文選取了指數平滑異同移動平均線(MACD)、相對強弱指標(RSI)、三重指數平滑平均線(TRIX)、能量潮指標(OBV)、順勢指標(CII)、變動率指標(ROC)、威廉指標(WPO和簡易波動指標(EMV)這8個指標進行研究。

2.數據獲取

在本次模型構建中從雅虎財經通過R軟件獲取了方正科技和西寧特鋼兩家上市公司2007年1月1日到2015年10月28日的股票數據。

3.交易策略構建

本次研究以股票各個技術指標為自變量,以股票價格的漲跌為因變量,采用決策樹對股市未來的行情做出短期預測和判斷,并用技術指標構建一些投資策略。將股票價格指數收盤價大于前一日收盤價的用1來代表某日股價上漲;股票價格低于前一日的用0代表股票下跌,將此變量作為解釋變量命名為Y。技術指標作為被解釋變量來分析各技術指標和股票價格之間的關系。將方正科技的股票價格和對應技術指標作為訓練集來訓練決策樹模型,并用西寧特鋼的價格指數及其對應指標作為測試集模型的準確度。最后以決策樹為準則構建股票交易策略,結果如下:

(1)策略1是用股票ROC、CCI、OBV作為解釋變量,股票漲跌分類變量Y為被解釋變量做決策樹經過剪枝如上圖所示,當ROC小于0.000243時,股票會下跌,當其大于0.000243時,股價會上漲。經過交叉驗證,此策略的誤判率為0。

(2)策略2選擇EMV、WR、MACD三個技術指標作為解釋變量,當EMV小于-0.00011且WR大于0.9時股價會下跌;當EMV小于-0.00011時且WR小于0.17時股價會上漲;當EMV大于-0.00011時股價上漲;當當EMV小于-0.00011且wR大于0.28小于0.9且MACD大于-0.25時,股價會上漲。經過交叉檢驗此策略的誤判率為25%。

(3)策略3選擇CCI、MACD兩個技術指標作為解釋變量,當CCI小于-106時股價會下跌;當CCI大于163時股價會上漲;當CCI大于-106小于163且MACD大于-0.029時股價上漲;經過交叉檢驗此策略的誤判率為38%。

(4)策略4選擇KSI、MACD、CCI、TRIX四個技術指標作為解釋變量,當RSI大于51時股價會上漲;當RSI小于51且CCI小于-121MACD小于0.047時股價會上漲;其他指標區間股價會跌,經過交叉檢驗此策略的誤判率為39%。

4.收益評價

按照以上四種策略分別進行模擬交易,各種策略的收益表現如下:

從用不同策略模擬股票交易的收益來看,策略1的收益最高,交易比較頻繁,平均持倉時間較短,其次是策略2,多倉平均持有時間較長收益比較客觀,再次是策略4,最后是策略3。從四種策略的收益分布來看,對應同一種股票采用不同策略模擬交易其離散程度相差不大,也就是說用不同的策略交易相同的投資品面臨的風險大小基本沒有差異,但策略1的平均收益最高,策略2和策略4的平均收益相差很小,但是策略4相對策略2較為穩健,獲得同樣收益的概率較大,策略3的平均收益率最低。

四、總結

本文通過數據挖掘相關技術對上市公司的技術指標進行分析,建立了股票決策模型,并分析了不同情況下的股票決策。文章以決策樹為準則構建了四種股票交易策略,并對四個策略進行了收益評價,得出策略1的平均收益最高,但策略4較穩健。最后,針對不同的策略模型,對各個技術指標在不同情況下的表現進行了具體的決策分析,以求指導投資實踐。我國的股市發展并不完善,股票的漲跌受多種因素的影響,投資者在作出決策時往往獲取不到完整的信息,但利用數據挖掘的技術能夠較好地解決這個問題。

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