基于趋势追踪的量化交易策略研究

量化交易是目前国际金融市场的主流交易方式,趋势追踪在量化交易模型中所占的比例最大,收益率也较为可观。本文基于对趋势追踪MA、MACD、stoch三种指标的研究,以stoch指标为核心,并在算法中加入部分MA与MACD指标建立交易模型,并将该模型编写成基于MT4交易平台上运行的交易程序。在历史数据模拟复盘的五年时间内,年复收益达到了17.74%。

基于多目标优化的股市趋势追踪交易策略

针对股票市场交易中交易时机的不确定性及不稳定性,提出了一种基于多目标优化的股市趋势追踪交易策略。在提出的交易策略中,一共使用三对基于移动平均收敛发散柱状图线的阈值对股票的买卖时机进行预测。这三对阈值的作用分别是:第一对阈值判断股票微弱的上涨趋势和下跌趋势;第二对阈值检测股票暴涨和暴跌的情况;第三对阈值在移动平均收敛发散柱状图线的中心线判断买入点和卖出点。本文改进用于预测的股市模型,改进了判定股票暴增或暴跌的方法,并改进了阈值的搜索空间范围,比较了不同多目标优化算法对阈值的优化效果。最后与前人的静态算法、自适应算法、基于移动平均收敛发散线的多阈值算法效果进行对比,本文提出的方法获利成功率分别提升了10%、7%和12%,累计投资回报率分别提升了7.09%、10.49%和3.98%。

投资应顺趋势还是逆趋势——来自中国股票市场的证据

顺趋势与逆趋势这一对截然相反的投资理念均有大量的支持者,其中不乏著名的投资大师,但鲜有文献实证检验这两种投资理念究竟哪一种更为有效。本文构建了三种交易策略,即基于顺趋势投资理念的趋势追踪策略以及基于逆趋势投资理念的趋势反转策略与超买超卖策略,并从绝对收益、超额收益、投资风险等多个维度检验了上述交易策略的业绩表现。检验的结果表明,基于顺趋势投资理念的交易策略在超额收益和绝对收益方面均优于基于逆趋势投资理念的交易策略,但前者的风险高于后者,且不同策略的表现均因投资范围和投资时段的不同而不同。

中国教育回报的结构与变迁(2003—2021):层级差异、时间趋势和社会结构因素

本文使用中国社会综合调查(CGSS)2003—2021年共12期的合并数据,分析中国多年来不同教育层级的经济回报变化趋势,并探讨高等教育的经济回报是否有明显下降。本研究首先测量了不同教育层级的收入回报差异并展示其变迁趋势,随后采用因素分解法,评估市场岗位环境等五个维度的社会结构因素的变化对不同教育层级经济回报的影响。结果显示,不同教育层级的经济回报在近20年整体维持在比较稳定的范围;社会结构的变化一方面增加了高等教育群体相对于高中学历群体的经济回报,另一方面又缩小了其他教育层级群体之间的收入差距;从出生队列来看,20世纪70年代到90年代出生群体的高等教育经济回报未发生明显变化;市场岗位增加等结构因素的变动有助于维持高等教育回报的相对稳定。