秦梓欣 梁志鵬 朱明明 何天舒 陳薈荃

摘 ? 要：本文圍繞商品期貨交易的問題建立盈利的量化交易模型，通過對(duì)主要的技術(shù)指標(biāo)進(jìn)行分析，并設(shè)計(jì)指標(biāo)算法的實(shí)現(xiàn)，最后利用MATLAB實(shí)現(xiàn)了對(duì)問題的求解。

關(guān)鍵詞：量化;技術(shù)指標(biāo);信號(hào)指示燈？

一、研究綜述

1.研究目的

利用商品期貨數(shù)據(jù)，建立一個(gè)可實(shí)現(xiàn)盈利的模型，并通過量化，使得模型可通過程序來實(shí)現(xiàn)，即能夠?qū)崿F(xiàn)自動(dòng)交易。本文研究各種可行性方法來使模型具有較強(qiáng)適用性，同時(shí)進(jìn)一步推廣，使得模型可以用于各種投資產(chǎn)品，包括股票和期貨等，最終能得到一個(gè)盈利多適用性強(qiáng)、抗風(fēng)險(xiǎn)能力強(qiáng)的金融模型。

2.研究意義

近年來，世界大宗商品價(jià)格波動(dòng)幅度很大，給我國期貨市場(chǎng)帶來了巨大的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，我國商品期貨市場(chǎng)中也發(fā)生了一系列影響重大的風(fēng)險(xiǎn)事件，這些風(fēng)險(xiǎn)事件的發(fā)生的原因主要有兩個(gè)，一方面是因?yàn)槠谪浭袌?chǎng)本身是一個(gè)利用小資金做大買賣的風(fēng)險(xiǎn)市場(chǎng)，呈現(xiàn)處天然的高風(fēng)險(xiǎn)性，期貨市場(chǎng)“杠桿效應(yīng)”十分明顯，即高風(fēng)險(xiǎn)與高收益并存。另一方面源于我國期貨市場(chǎng)制度建設(shè)尚不完善，盲目發(fā)展的勢(shì)頭與大戶操縱等惡劣行為所致。這類事件的出現(xiàn)極大的挫傷了投資者的信心，但這也使得我國市場(chǎng)存在不少的套利機(jī)。

本模型的意義在于建立起一個(gè)適應(yīng)中國當(dāng)前商品期貨發(fā)展?fàn)顩r的模型，使投資者可以大大避免投資過程中存在的非系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，從而獲得利潤。而且，通過模型可避免投資者情緒影響盈利的情況，使得投資人的行為更理性，從而在其中獲得更多利潤。同時(shí)，中國大部分投資人對(duì)于期貨的了解并不深，他們對(duì)于投資市場(chǎng)機(jī)會(huì)的把握能力較差，一個(gè)比較合適的金融模型可以彌補(bǔ)他們專業(yè)知識(shí)上的欠缺，從而使得投資人獲利機(jī)會(huì)增加。

二、重要指標(biāo)

1.MACD

（1）簡介及計(jì)算方法

MACD又稱指數(shù)平滑移動(dòng)平均線，由快速移動(dòng)平均線與慢速移動(dòng)平均線作差求得。MACD在應(yīng)用上應(yīng)先行計(jì)算出快速（一般選12日）移動(dòng)平均值與慢速（一般選26日）移動(dòng)平均值。以這兩個(gè)數(shù)值作為測(cè)量兩者（快速與慢速線）間的"差離值"依據(jù)。即差離值（DIF），用12日EMA數(shù)值減去26日EMA數(shù)值。因此，在持續(xù)的漲勢(shì)中，12日EMA在26日EMA之上。其間的正差離值（+DIF）會(huì)愈來愈大。反之在跌勢(shì)中，差離值可能變負(fù)（-DIF），也愈來愈大。 至于行情開始回轉(zhuǎn)，正或負(fù)差離值要縮小到怎樣的程度，才真正是行情反轉(zhuǎn)的信號(hào)。MACD的反轉(zhuǎn)信號(hào)界定為"差離值"的9日移動(dòng)平均值（9日EMA）。 在MACD的指數(shù)平滑移動(dòng)平均線計(jì)算公式中，都分別加T+1交易日的份量權(quán)值，以現(xiàn)在流行的參數(shù)12和26為例，其公式如下：

12日EMA的計(jì)算：EMA12 = 昨日EMA12 X 11/13 + 今日收盤價(jià)X 2/13

26日EMA的計(jì)算：EMA26 = 昨日EMA26 X 25/27 + 今日收盤價(jià)X 2/27

差離值（DIF）的計(jì)算： DIF = EMA12 - EMA26

根據(jù)離差值計(jì)算其9日的EMA，即離差平均值，是所求的MACD值。

九日DIF平均值（DEA）=最近9日的DIF之和/9

（2）判別方法

當(dāng)MACD由負(fù)轉(zhuǎn)正，表示買入信號(hào);當(dāng)MACD由正轉(zhuǎn)負(fù)，表示賣出信號(hào)。MACD變化幅度較大時(shí)，表示市場(chǎng)存在大趨勢(shì)轉(zhuǎn)變。

（3）指標(biāo)存在的問題

①M(fèi)ACD屬于中長線指標(biāo)，因而買入、賣出信號(hào)點(diǎn)與最低價(jià)、最高價(jià)間的價(jià)差比較大。當(dāng)行情變化幅度過小時(shí)，按照MACD指示買入后隨即又賣出，期間利潤空間較少，同時(shí)手續(xù)費(fèi)的成本也較高。

②由于MACD的移動(dòng)速度較慢，當(dāng)遇到短時(shí)間內(nèi)的較大漲幅時(shí)，MACD無法作出及時(shí)的反應(yīng)。而在進(jìn)行行情比較時(shí)需要考慮時(shí)間差，因此一旦出現(xiàn)行情有較大幅度的波動(dòng)，MACD不能立刻產(chǎn)生信號(hào)。

2.KDJ

（1）簡介及計(jì)算方法

KDJ指標(biāo)又稱隨機(jī)指標(biāo)，以特定周期內(nèi)的最高價(jià)、最低價(jià)、最后一個(gè)計(jì)算周期的收盤價(jià)及這三者之間的比例關(guān)系為基礎(chǔ)，計(jì)算最后一個(gè)計(jì)算周期的未成熟隨機(jī)值RSV，同時(shí)根據(jù)平滑移動(dòng)平均線的方法來計(jì)算K、D與J的數(shù)值，并生成圖像來判斷股票走勢(shì)。K、D、J的數(shù)值計(jì)算過程中首先計(jì)算周期的RSV值，再計(jì)算K、D、J值。以日K、D、J數(shù)值的計(jì)算為例，其計(jì)算公式為：

（n日）

公式中，為第n日收盤價(jià);為n日內(nèi)最低價(jià);為n日內(nèi)最高價(jià)。

當(dāng)日K值=2/3×前一日K值+1/3×當(dāng)日

當(dāng)日D值=2/3×前一日D值+1/3×當(dāng)日K值

當(dāng)日J(rèn)值=3×當(dāng)日K值-2×當(dāng)日D值

（2）判別方法

①K與D值永遠(yuǎn)介于0到100之間。D大于70時(shí)，行情呈現(xiàn)超買現(xiàn)象。D小于30時(shí)，行情呈現(xiàn)超賣現(xiàn)象。

②K大于D時(shí)，顯示趨勢(shì)是向上漲，因此K線突破D線時(shí)，為買進(jìn)信號(hào)。當(dāng)D值大于K值時(shí)，趨勢(shì)下跌，K線跌破D線時(shí)為賣出信號(hào)。

③KD指標(biāo)不僅能反映出市場(chǎng)的超買超賣程度，還能通過交叉突破發(fā)出買賣信號(hào)。

（3）指標(biāo)存在的問題

3.RSI

（1）簡介及計(jì)算方法

相對(duì)強(qiáng)弱指數(shù)是基于一定時(shí)期內(nèi)上漲、下跌幅度之和的比率而產(chǎn)生的一種技術(shù)曲線，與市場(chǎng)在該段時(shí)期內(nèi)是否景氣有密切關(guān)系，其計(jì)算公式如下：

RSI=n日收盤價(jià)漲數(shù)平均值÷（n日收盤價(jià)漲數(shù)平均值+n日收盤價(jià)跌數(shù)平均值）×100

（2）判別方法

①股市經(jīng)歷一輪下跌后，RSI從高位跌至30以下，若由低位向上突破60，則表明多頭力量重占上鋒;

②股市經(jīng)歷一輪上漲后，RSI從低位漲至80以上，若由高位向下跌破40，則表明空頭力量重占上鋒;

③盤整時(shí)RSI值在40～60之間，若市場(chǎng)走強(qiáng)，RSI值高于80;反之，市場(chǎng)不景氣時(shí)，RSI值低于20。

（3）指標(biāo)存在的問題

①發(fā)生單邊行情時(shí)，RSI在高位或低位時(shí)出現(xiàn)鈍化，導(dǎo)致過早的賣出或買入;

②RSI的買入、賣出信號(hào)無明顯規(guī)則，當(dāng)處于高位時(shí)，僅能說明行情很有可能反轉(zhuǎn)，但無法明確其時(shí)點(diǎn);

③超買、超賣容易導(dǎo)致RSI鈍化，進(jìn)而容易發(fā)出錯(cuò)誤的操作信號(hào)。

4.OBV

（1）簡介及計(jì)算方法

OBV通過統(tǒng)計(jì)成交量變動(dòng)的趨勢(shì)來推測(cè)股價(jià)趨勢(shì)，以某日為基期，逐日累計(jì)每日上市股票總成交量。

（2）判別方法

①當(dāng)股價(jià)上升而OBV下降時(shí)，是賣出的信號(hào);

②股價(jià)下降時(shí)而OBV線上升，表示股價(jià)可能將止跌回升;

③OBV緩慢上升，而股價(jià)也同時(shí)上漲，為買入信號(hào);

④OBV急速上升，應(yīng)在高位賣出;

⑤OBV緩慢下降而股價(jià)也同時(shí)下跌時(shí)，應(yīng)賣出或持幣觀望;

⑥OBV急速下跌，應(yīng)持幣觀望;

⑦OBV的值由正轉(zhuǎn)負(fù)時(shí)，是賣出信號(hào)，反之為買入信號(hào)。

（3）指標(biāo)存在的問題

①OBV指標(biāo)基于國外成熟市場(chǎng)上的經(jīng)驗(yàn)總結(jié)，而在中國不一定能完全適應(yīng)。

②漲跌停板的限制會(huì)導(dǎo)致OBV失真。

5.BIAS

（1）簡介及計(jì)算方法

乖離率主要用來預(yù)警金價(jià)的暴漲和暴跌引發(fā)的行情逆轉(zhuǎn)，即當(dāng)金價(jià)在上方遠(yuǎn)離移動(dòng)平均線時(shí)，就可以賣出;當(dāng)金價(jià)在下方遠(yuǎn)離移動(dòng)平均線時(shí)，就可以買進(jìn)。其計(jì)算公式如下：

BIAS=（收盤價(jià)-收盤價(jià)的N日簡單平均）/收盤價(jià)的N日簡單平均×100

（2）判別方法

①BIAS指標(biāo)表示收盤價(jià)與移動(dòng)平均線之間的差距。當(dāng)股價(jià)的正乖離擴(kuò)大到一定極限時(shí)，表示短期獲利越大，則獲利回吐的可能性越高;當(dāng)股價(jià)的負(fù)乖離擴(kuò)大到一定極限時(shí)，則空頭回補(bǔ)的可能性越高

②乖離率包含正、負(fù)值，若股價(jià)比平均線高，判定為正值;若股價(jià)比平均線低，則判定為負(fù)值;若股價(jià)等于平均線，則值為零。若乖離率為正，其值越大，短期超買則越大，從而增大見頂?shù)臋C(jī)率;若乖離率為負(fù)，其值越大，短期超賣的可能性越越大，進(jìn)而增大了見底的機(jī)率。

③在多頭行情中，會(huì)出現(xiàn)許多高價(jià)，過早賣出會(huì)錯(cuò)失一段行情，可于先前高價(jià)的正乖離率點(diǎn)賣出;在空頭市場(chǎng)時(shí)，亦會(huì)使負(fù)乖離率加大，可于先前低價(jià)的負(fù)乖離點(diǎn)買進(jìn)。

（3）指標(biāo)存在的問題

買賣信號(hào)過于頻繁，波動(dòng)頻繁，穩(wěn)定性差。

三、模型建立與求解

1.構(gòu)建五個(gè)指標(biāo)的指標(biāo)線

模型的目的是盈利，即低買高賣，因此關(guān)鍵是判斷價(jià)位高低的時(shí)機(jī)判斷，本文將量化出可以判斷高低價(jià)的公式，通過技術(shù)分析并選出上述5個(gè)指標(biāo)建立信號(hào)燈來判斷價(jià)位的高低，使得模型更有推廣性。

結(jié)合大連a9888.csv數(shù)據(jù)，得到了收盤價(jià)和所有的指標(biāo)，作圖如下：

圖1 ?大連a9888收盤價(jià)圖

圖2 ?MACD指標(biāo)線圖

圖3 ?RSI指標(biāo)線圖 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 圖4 ?KDJ指標(biāo)線圖

圖5 ?OBV指標(biāo)線圖

圖6 ?BIAS指標(biāo)線圖

由上圖可得，收盤價(jià)的波動(dòng)較頻繁，而每個(gè)指標(biāo)的波動(dòng)也很頻繁。因此需結(jié)合收盤價(jià)進(jìn)行分析，得到較好的結(jié)果。

2.運(yùn)用信號(hào)燈進(jìn)行操作判斷

通過上述5個(gè)指標(biāo)得到5對(duì)信號(hào)燈，其中有5個(gè)買入信號(hào)燈和5個(gè)賣出信號(hào)燈，根據(jù)所給的信號(hào)燈，我們得到信號(hào)指標(biāo)判斷最終的結(jié)果，通過上述所給信號(hào)指標(biāo)，通過MATLAB進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，得到最終的結(jié)果如下圖所示：

圖7 ?交易策略回測(cè)過程圖

圖8 ?大連數(shù)據(jù)測(cè)試結(jié)果圖

由上圖可得，交易較為頻繁，由于模型適用于短期交易，可估算5-20天的高低價(jià)位，直接導(dǎo)致交易次數(shù)的增多。其次，通過收益曲線的分析可得收益率維持在較高水平，而且大致上是一條上升的曲線，證明了模型的可盈利性。同時(shí)，最大回撤率總體小于23%，而大部分是小于10%，說明模型帶來了較小的投資風(fēng)險(xiǎn)。

四、結(jié)果分析和模型檢驗(yàn)

1.上期zn888數(shù)據(jù)測(cè)試結(jié)果

上文已運(yùn)用模型對(duì)大連a9888.csv數(shù)據(jù)進(jìn)行分析并得到滿意的結(jié)果，為了檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷耐ㄓ眯?，本文運(yùn)用上期zn888.csv數(shù)據(jù)和鄭州TA888.csv數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn)。上期zn888.csv數(shù)據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果如下圖所示：

圖9 ?交易策略回測(cè)過程圖 ? ? ? ? ? ?圖10 ?上期數(shù)據(jù)測(cè)試結(jié)果圖

2.鄭州TA888數(shù)據(jù)測(cè)試結(jié)果

顯然，模型可保證較高的收益率，唯一的不足就是最大回撤會(huì)比較大，即風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較大，而鄭州TA888.csv數(shù)據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果如下圖所示：

圖11 ?交易策略回測(cè)過程圖 ? ? ? ?圖12 ?鄭州數(shù)據(jù)測(cè)試結(jié)果圖

從上圖可得，通過模型運(yùn)算得到的結(jié)果具有較高的收益率，風(fēng)險(xiǎn)較小，因此模型具有較強(qiáng)的實(shí)用性和推廣性。

參考文獻(xiàn)：

[1]鄧留保，李柏年，楊桂元.Matlab與金融模型分析[M].合肥：合肥工業(yè)大學(xué)出版社，2007.

[2]顧京.中國股指期貨市場(chǎng)功能實(shí)證研究與優(yōu)化對(duì)策[D].上海：華東師范大學(xué)，2013.

[3]郭苗苗.中國股指期貨市場(chǎng)與股票市場(chǎng)周期互動(dòng)關(guān)系的譜分析[D].上海：華東師范大學(xué)，2012.

[4]李斌.股指期貨交易基礎(chǔ)[M].北京：中國宇航出版社，2007.

作者簡介：秦梓欣（1992- ?）女，廣東廣州天河區(qū)，廣東外語外貿(mào)大學(xué)思科信息學(xué)院信息管理與信息系統(tǒng)，研究方向：信息金融郵編;梁志鵬，（1992- ?），男， 廣東省廣州市番禺縣，研究方向：應(yīng)用數(shù)學(xué)，工作單位：廣東外語外貿(mào)大學(xué)金融學(xué)院;朱明明（1993- ?），安徽蕪湖鏡湖區(qū)，中山大學(xué)翻譯學(xué)院，商務(wù)英語文學(xué)學(xué)士，研究方向：為市場(chǎng)營銷;何天舒（1993- ?），男，漢，湖北黃岡，學(xué)位：理學(xué)士，研究方向：應(yīng)用數(shù)學(xué)，單位：廣東外語外貿(mào)大學(xué)金融學(xué)院;陳薈荃（1993- ?），女，漢，湖北省武漢市漢陽區(qū)，經(jīng)濟(jì)類學(xué)士，華南農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院， 研究方向：風(fēng)險(xiǎn)管理

圖6 ?BIAS指標(biāo)線圖

由上圖可得，收盤價(jià)的波動(dòng)較頻繁，而每個(gè)指標(biāo)的波動(dòng)也很頻繁。因此需結(jié)合收盤價(jià)進(jìn)行分析，得到較好的結(jié)果。

2.運(yùn)用信號(hào)燈進(jìn)行操作判斷

通過上述5個(gè)指標(biāo)得到5對(duì)信號(hào)燈，其中有5個(gè)買入信號(hào)燈和5個(gè)賣出信號(hào)燈，根據(jù)所給的信號(hào)燈，我們得到信號(hào)指標(biāo)判斷最終的結(jié)果，通過上述所給信號(hào)指標(biāo)，通過MATLAB進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，得到最終的結(jié)果如下圖所示：

圖7 ?交易策略回測(cè)過程圖

圖8 ?大連數(shù)據(jù)測(cè)試結(jié)果圖

由上圖可得，交易較為頻繁，由于模型適用于短期交易，可估算5-20天的高低價(jià)位，直接導(dǎo)致交易次數(shù)的增多。其次，通過收益曲線的分析可得收益率維持在較高水平，而且大致上是一條上升的曲線，證明了模型的可盈利性。同時(shí)，最大回撤率總體小于23%，而大部分是小于10%，說明模型帶來了較小的投資風(fēng)險(xiǎn)。

四、結(jié)果分析和模型檢驗(yàn)

1.上期zn888數(shù)據(jù)測(cè)試結(jié)果

上文已運(yùn)用模型對(duì)大連a9888.csv數(shù)據(jù)進(jìn)行分析并得到滿意的結(jié)果，為了檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷耐ㄓ眯?，本文運(yùn)用上期zn888.csv數(shù)據(jù)和鄭州TA888.csv數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn)。上期zn888.csv數(shù)據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果如下圖所示：

圖9 ?交易策略回測(cè)過程圖 ? ? ? ? ? ?圖10 ?上期數(shù)據(jù)測(cè)試結(jié)果圖

2.鄭州TA888數(shù)據(jù)測(cè)試結(jié)果

顯然，模型可保證較高的收益率，唯一的不足就是最大回撤會(huì)比較大，即風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較大，而鄭州TA888.csv數(shù)據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果如下圖所示：

圖11 ?交易策略回測(cè)過程圖 ? ? ? ?圖12 ?鄭州數(shù)據(jù)測(cè)試結(jié)果圖

從上圖可得，通過模型運(yùn)算得到的結(jié)果具有較高的收益率，風(fēng)險(xiǎn)較小，因此模型具有較強(qiáng)的實(shí)用性和推廣性。

參考文獻(xiàn)：

[1]鄧留保，李柏年，楊桂元.Matlab與金融模型分析[M].合肥：合肥工業(yè)大學(xué)出版社，2007.

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[4]李斌.股指期貨交易基礎(chǔ)[M].北京：中國宇航出版社，2007.

作者簡介：秦梓欣（1992- ?）女，廣東廣州天河區(qū)，廣東外語外貿(mào)大學(xué)思科信息學(xué)院信息管理與信息系統(tǒng)，研究方向：信息金融郵編;梁志鵬，（1992- ?），男， 廣東省廣州市番禺縣，研究方向：應(yīng)用數(shù)學(xué)，工作單位：廣東外語外貿(mào)大學(xué)金融學(xué)院;朱明明（1993- ?），安徽蕪湖鏡湖區(qū)，中山大學(xué)翻譯學(xué)院，商務(wù)英語文學(xué)學(xué)士，研究方向：為市場(chǎng)營銷;何天舒（1993- ?），男，漢，湖北黃岡，學(xué)位：理學(xué)士，研究方向：應(yīng)用數(shù)學(xué)，單位：廣東外語外貿(mào)大學(xué)金融學(xué)院;陳薈荃（1993- ?），女，漢，湖北省武漢市漢陽區(qū)，經(jīng)濟(jì)類學(xué)士，華南農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院， 研究方向：風(fēng)險(xiǎn)管理