基于技术交易规则的股票价格动态模型

2022-5-7 19:44:30

参考请引用：IEEE Trans。关于模糊系统23（5）：1680-16972015。摘要在本研究的第三部分中，我们将本文第一部分开发的大买家和大卖家价格动力学模型应用于香港证券交易所上市的前20家银行和房地产股票的每日收盘价。其基本思想是估计模型中大买家和大卖家的实力参数，并根据这些参数估计做出买入/卖出决策。我们提出了两种交易策略：（i）跟随大买家，当大买家开始出现且没有大卖家的迹象时买入，只要大买家还在，就持有股票，一旦大买家出现，就卖出股票；（ii）一旦大买家的实力开始超过大卖家的实力，就立即买入，一旦相反的情况发生，就卖出股票。根据在2007年7月3日至2014年7月2日这七年（包括各种场景）中平均分布的245个两年期的测试，如果投资者在这段时间内分别从基准买入和持有策略转向跟随大买家或乘坐情绪策略，净利润将平均增加67%或120%。指数项有效市场假说；模糊系统；非线性动力学；股票市场；交易策略。I.介绍在真实的金融世界中，交谈是廉价的，你必须通过买卖来“展示你的肌肉”（见示例[42]）。因此，一个好的理论应该引导出有利的交易策略。股票市场是不同信仰的交易者之间的战场[8]、[18]、[22]、[27]、[32]、[36]、[42] 这决定了股价的走势。

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2022-5-7 19:44:33

因此，我们的基本贸易理念是追随赢家[47]。但是，谁是赢家？在本文中，我们主要关注一类我们认为很有可能成为赢家的商人：2014年8月27日收到的大买家手稿；2014年10月18日接受。王立新在中国西安西安交通大学自动化科学与技术系工作（电子邮件：lxwang@mail.xjtu.edu.cn).如果没有赢家，价格将完全是随机的[33]，在这种情况下，有效市场假说[14]将是正确的。还有大卖家——机构投资者（养老基金、共同基金、对冲基金、基金经理、投资银行等），他们管理大量资金，经常大量买卖阿斯托克。我们做出以下基本假设：假设1：股票价格主要由机构投资者的行为决定；我们称他们为大买家和大卖家。为了跟踪大买家/卖家，我们必须首先找到一些方法，根据嘈杂的价格数据来检测他们，这是我们（小型个人投资者）仅有的信息。考虑到这些大型投资者的主要任务是通过实施各种复杂的策略来迷惑或误导其他交易者，从而尽可能地保密他们的意图，这似乎是一项不可能完成的任务[20]、[23]、[25]。然而，在所有这些不断变化的策略[1]、[2]、[5]、[12]、[35]、[37]中，有一件事几乎是肯定的：大买家（卖家）必须在合理的时间内购买（出售）大量股票，价格不得高于（低于）做出购买（出售）决定时的市场价格[6]。

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kedemingshi

2022-5-7 19:44:36

大买家和大卖家面临的主要问题是，可供出售的股票数量和在任何时候购买股票的资金都非常有限[15]，因此，大买家和大卖家别无选择，只能在持续数周甚至数月的时间内增量（很少）购买或出售股票[30]。从统计学上讲，大买家和大卖家的这些行为使股票的签名收益率成为一个长记忆过程——签名收益率的自相关函数的求解非常缓慢——这是金融学中一个众所周知的程式化事实[9]，[10]。而且，这些持续的买入或卖出行为给了我们（小投资者）一个机会来发现大买家和大卖家的存在，并跟进他们——这就是我们在本文中要做的。做这样的事买家最有可能购买，在什么情况下，大的所以-[21], [43] 理论（第12章，共[22]）。无论赢家是谁，他们的存在都会产生某种趋势，使市场在这些情况下无法有效运作。基于技术交易规则的股票价格动态模型第三部分：香港股市的应用李新旺供参考请引用：IEEE Trans。关于模糊系统23（5）：1680-16972015。卖家最有可能卖出。

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2022-5-7 19:44:39

考虑价格上涨的情况（当前价格高于过去价格的移动平均值），如果大买家仍在这种情况下购买，价格将进一步上涨，导致大买家的成本更高（以更高的价格购买股票）。同样，如果大卖家在价格下跌时仍在卖出，价格将进一步下跌，导致大卖家的成本大幅增加（以较低的价格卖出股票）。似乎不可避免的是，大买家和大卖家必须（或多或少）适应以下交易心理：大买家启发：对于大买家来说，如果股票价格下跌，就买入：跌幅越大，买入订单越大。当价格上涨或水平移动时，保持中立。大卖家启发法：对于大卖家来说，如果股票价格上涨，就卖出：涨幅越大，卖出订单越大。当价格下跌或水平移动时，保持中立。分别是本文第一部分中的启发法7和6。因此，这里我们做另一个基本假设：假设2：大买家（大卖家）在实际交易中使用上述大买家启发式（大卖家启发式）。为了进一步证明大买家和大卖家启发法的合理性，我们引用了沃尔特·迪默尔在安德鲁·洛（Andrew Lo，第26页，共[30]）的采访中所说的话：1970年我去普特南投资公司（Putnam Investments）工作的早期，我告诉一位大型基金经理IBM价格已经开始上涨真的要买大号的。

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2022-5-7 19:44:42

所以我需要你先告诉我我花了一点时间在这方面，但我很快发现说到钱，你需要告诉他们，他们唯一能真正大量买进的时间是在下跌时，而他们唯一能真正大量卖出的时间是在反弹时。上面引用的最后两行是“大买家”和“大卖家”启发法。基于假设1和假设2，我们方法的基本思想如下。首先，利用模糊系统理论[46]，我们将大买家和大卖家启发式转化为aprice动态模型，该模型描述了当大买家和大卖家是市场中的主导力量时的股价动态。然后，基于真实的股票价格数据，并使用控制理论[3]，[17]中开发的一些参数估计算法，我们估计价格动态模型中代表大买家实力的参数与约翰·博格尔（John Bogle）、彼得·林奇（Peter Lynch）和乔治·索罗斯（George Soros）等杰出人士一起，成为他们领域的权威（引自[30]第25页）。还有大卖家。最后，两种交易策略——跟随大买家（FollowBB）和驾驭情绪（RideMood）——是基于估计的强度参数制定的。FollowBB策略的基本思想是，一旦发现大买家，同时没有发现大卖家，就立即购买股票，当大买家停止购买时，就出售股票。

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2022-5-7 19:44:45

RideMood策略的基本思想是，当大买家的实力大于大卖家的实力时，立即买入股票，当相反的情况发生时，卖出股票。在什么样的市场条件下，FollowBB和RideMoodstrategies可能会赚钱？除了假设1和假设2之外，我们从战略的基本思想中看到，当市场上有一个占主导地位的大买家时，他们很可能会赚钱。事实上，如果有许多大买家和大卖家同时交易股票，就很难预测谁会赢，从而确定股价的预期。如果每个人都是大人物，那么相比之下，没有人是大人物。我们可以把拳击比作：如果所有的拳击手都是重量级拳击手，那么很难预测谁会赢得比赛；然而，如果一名重量级拳手与一名中量级拳手作战，我们更确定谁会赢。把这个类比回到股票交易上，我们做出第三个假设如下：假设3：对于一些股票，在某个时间段，有一个占主导地位的大买家在交易股票。（当然，我们不知道大买家在哪些股票和什么时间段交易；我们交易策略的任务是找到这样的股票和时间段。）假设3在什么样的股票市场和什么类型的股票最有可能是真的？答案是：股票市场和热钱目标。Weargue表示，香港股市是一个好地方，1到3个假设很可能是真的。首先，香港是世界上主要的金融中心之一，所有主要金融公司都在香港设有办事处，因此我们可以肯定地说，假设1对香港股票市场是正确的。

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2022-5-7 19:44:48

第二，香港证券交易所是一个合适的电子限价指令簿市场（没有反作用），香港社会有严格遵守法律的传统（私下交易很少，执法力度很强），因此大型交易必须直接进入限价指令簿，因此，假设2很可能是真的。第三，因为a）香港多年来一直是世界上最高的自由市场（资本流入和流出都没有受到限制），b）香港的税收很低，c）中国的大多数大公司都在香港证券交易所上市，因此中国概念可以去香港进行交易（中国大陆的资本市场不对外国投资者自由开放），香港股市对热钱（例如索罗斯）s广达基金有以下参考：IEEE Trans。关于模糊系统23（5）：1680-16972015。因此，假设3的市场条件预计将在香港股市中频繁出现。因此，我们以香港股市为第一站来检验我们的交易策略。论文的其余部分组织如下。在第二节中，我们将从大买家和大卖家启发式中复制价格动态模型，并解释FollowBB和RideMood策略的基本思想。在第三节中，我们将使用带指数滤波的递推最小二乘算法来估计模型参数，并对我们的强非线性价格动态模型的算法进行模拟，以获得算法在不同噪声条件下的性能。

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mingdashike22

2022-5-7 19:44:51

在第四节中，我们将介绍FollowBB和RideMood策略的详细信息，我们还将介绍基准买入和持有（买入和持有）以及经典趋势跟踪（TrendFL）策略，这些策略将在后面的章节中与FollowBB和RideMood策略进行比较，以用于实际股票应用。在第五节中，我们将运用FollowBB、RideMood、TrendFL和Buy&Hold这四种交易策略，对香港证券交易所2007年7月3日至2014年7月2日这七年来排名前20位的银行和房地产股票进行每日结算。在第六节中，我们将把这20只股票组合成一个简单的投资组合方案，以比较交易策略的整体表现。在第七节中，我们将展示从2011年1月3日到2013年12月31日的最近三年的FollowBB和RideMoodstrategies的买卖周期细节。最后，第八节总结全文。二、

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可人4

2022-5-7 19:44:54

价格动态模型和交易策略的基本思想使用模糊系统理论[46]中的基本工具（模糊集、模糊IF-THEN规则、模糊系统等），我们将大买家和大卖家启发式（本文第一部分中的启发式7和6）转化为本文第一部分中的以下价格动态模型：哪里是当时股票的价格, () 是大卖家（买家）的过度需求，() 是大卖家（买家）的强项参数，是指除了大卖家和大买家之外的其他交易员的价格影响，以及是价格的对数比其n日移动平均线：这是表征价格序列趋势的基本变量。超额需求和分别由大卖家启发法和大买家理论构建的模糊系统，其详细公式如下（来自本文第一部分）：会员的职责是什么图1给出了本文的第二部分。

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2022-5-7 19:44:56

将这些隶属函数代入（3）和（4）得到：如图1所示。请注意（5）和（6）或图1中的, 任何一个或是零。更具体地说，当价格上涨时(), 大买家过度需求是零；当价格下跌时（), 大卖家过度需求是零。图1：超额需求函数（大卖家）和（大买家）。我们交易策略的第一步是估计强度参数和基于价格数据up0。2.3w2ww0-w-2w-3w0。4.0.20.40.10.1（1，）7（）ntx（1，）ntx（1，）6（）ntx（大买家）（大卖家）参考请报价：IEEE Trans。关于模糊系统23（5）：1680-16972015。到当前时间t。

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mingdashike22

2022-5-7 19:44:59

然后，根据以下三个简单论点制定交易策略：积极乐观的意味着大卖家的存在；积极乐观的意味着大买家的存在；表示价格处于上涨模式，以及这意味着价格正在下降。根据上面的前两个论点，我们提出了一个交易模型-大人物-在上面的论证中，我们提出了一种叫做-那个-策略如下：跟随大买家（FollowBB）：购买股票一次变得积极是负面的（这意味着有大买家到来，没有大卖家）；持有股票的时间尽可能长仍然是积极的（这意味着，只要大买家还在购买，就不要出售股票，无论价格发生了什么变化，或者是否有大卖家；坚定地对待大买家）；把股票卖一次变得消极（如果你的大买家停止购买，就退出）；买卖往返行程已经完成，请注意下一个周期。骑心情（RideMood）：买一次股票变得积极（这意味着大买家正在比大卖家占据上风）；持有股票的时间尽可能长仍然是积极的；把股票卖一次变得消极（这意味着大卖家比大买家更强大）；买卖往返行程已经完成，并为下一个周期做好准备。在第四节中，我们将给出需要估算强度参数的下列BB和RideMood策略的详细流程图和, 下一节中的参数估计算法提供了这些参数。三、

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2022-5-7 19:45:02

给定价格数据的参数估计算法, 我们的目标是估算强度参数和在模型（1）中，基于该信息集。允许是回报和定义然后价格动力学方程（1）变成我们可以合理地假设强度参数大买家/卖家的时间变化缓慢，因为由于订单簿中可用的流动性较小，大买家/卖家订单必须被切割成小块，并在很长一段时间内逐步执行。估计缓慢时变参数的一种好方法是标准的递归最小二乘算法，该算法采用指数形式，最大限度地减少了误差的加权和：估计, 表示为, 通过以下递归计算（例如，参见第53页，共[3]）：哪里最初的, 对于一些大的, 和是一个遗忘因素，可以在最近的数据上增加权重，如（10）所示。当然，可以使用其他参数估计算法[17]、[19]、[45]来估计.在将该算法应用于实际股票数据以识别大买家和大卖家之前，我们先进行模拟，以了解参数估计算法的性能。

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2022-5-7 19:45:05

让我们看看价格吧由模型（1）生成，n=3，w=0.01，初始价格, 和图中的蓝色线条为无花果的topsub图。2到4，以及是一个具有标准偏差的i.i.d.零均值高斯随机过程. 图2显示了模型（1）和参数估计算法（11）-（13）的模拟运行, 和, 下面的子图是价格系列上图描绘了真实的参数和（蓝线）及其估计和（红线）。从图2可以看出，参数估计和一般来说，它能跟上参数的变化和, 但是估计和噪音和延误。判断是否和在图2中，无论好坏，我们都需要确定价格的信噪比如图2所示。因为在模型（1）中，信号项是 + 噪音计是, 我们将信噪比定义如下：（14）为了价格在图2中，信噪比为1.0518，这意味着大卖家加上大买家的价格影响大致等于其他交易员的价格影响总和。参考请引用：IEEE Trans。关于模糊系统23（5）：1680-16972015。图2：在信噪比=1.0518的情况下，参数估计算法的模拟。托普：没错和（蓝线）和他们的动物（红线）。底线：价格.为了了解估计算法在更多信噪比情况下的性能，我们在图中显示。

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大多数88

2022-5-7 19:45:08

3和4在信噪比分别为2.0675和0.50156的情况下模拟结果。也就是说，为了价格在图3（图4）中，大卖家加上大买家的价格影响大约是其他商家价格影响总和的两倍（一半）。无花果。2至4我们得出结论：与其他交易者相比，大买家/卖家的实力越强，对大买家/卖家实力参数的估计就越好；在大买家/卖家与其他交易员一样强大或更强大的情况下，我们有很好的机会及时确定大买家/卖家的存在，并正确估计他们的实力；即使在大买家/卖家的实力仅为其他交易员的一半左右的情况下，我们仍然可以设法检测到大买家/卖家的存在（延迟时间更长）。由于大买家/卖家的定义应该比其他交易者更强（否则他们就不是大交易者），这一结论让我们有信心将估计算法应用于真实的股票数据，以检测真正隐藏的大买家/卖家，并对其进行跟踪。四、交易策略：FOLLOWBB、RIDEMOOD、TRENDFL和BUY&Hold跟随大买家（FOLLOWBB）和骑行情绪（RIDEMOOD）策略的基本思想在第二部分进行了讨论，详细算法如图所示。FollowBB和RideMood分别为5和6，其中图。3：模拟信噪比=2.0675情况下的参数估计算法。托普：没错和（蓝线）和他们的动物（红线）。底线：价格.图4：在信噪比=0.5015的情况下，参数估计算法的模拟。

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2022-5-7 19:45:11

托普：没错和（蓝线）和他们的动物（红线）。底线：价格.是估计参数的m日移动平均数和由参数估计算法（11）至（13）得出（FollowBB为m=3，RideMood为m=5）。我们使用参数估计的移动平均值，因为我们从图中的模拟结果中看到。2-4参数估计有噪声，移动平均线可以消除噪声。使用移动平均线的积极方面是，由于噪音的减少，假警报率可以降低，而其负面影响是在检测大买家/卖家的到达和离开时增加延迟。请注意无花果。5和6对于使用这些策略的单一股票，只有两种状态：全额现金或全额股票，没有混合现金/股票状态。0 100 200 300 500 600-0.25-0.2-0.15-0.1-0.0500.050.10.150.2a7（t）-a6（t）真参数-a6（t）、a7（t）（蓝线）及其估计值（红线）0 100 200 300 500 6007891011121314价格p（t），噪声sdv=0.02，信噪比=1.05180 100 100 200 500-0.10.20.3a7（t）-a6（t）真参数-a6（t）真参数-a6（t），a7（t）（蓝线）及其估计值（红线）0 100 200 300 500 60024681021416价格p（t），噪声sdv=0.02，信噪比=2.06750 100 300 500 600-0.1-0.0500.050.10.15a7（t）-a6（t）真实参数-a6（t），a7（t）（蓝线）及其估计值（红线）0 100 200 300 500 60089101112415价格p（t），噪声sdv=0.02，信噪比=0.50156参考：IEEE Trans。关于模糊系统23（5）：1680-16972015。图5：跟随大买家（FollowBB）策略。无花果

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kedemingshi

2022-5-7 19:45:14

6：骑行情绪（RideMood）策略。为了展示FollowBB和RideMood策略的出色表现，我们将把它们与其他三种流行的交易策略进行比较：基准买入持有策略[33]、technicaltraders的经典趋势跟踪策略[4]、[24]、以及现代投资组合T 指数基金（指数回报）[13]。买入并持有策略如下：买入并持有（买入并持有）：在投资间隔的第一天用分配给该股票的所有现金购买该股票，持有该股票直到投资间隔的最后一天，并在那时出售该股票的所有持有股份。这是比较不同投资方案的标准基准，因为学术文献中经常声称，没有哪种策略能够始终如一地优于买入并持有策略（参见[33]）。在本文中的所有测试场景中，我们将显示买入并持有策略的回报作为比较基准。经典趋势跟踪策略的基本思想是[24]：趋势跟踪（TrendFL）：当空头移动平均线从下方穿过较长移动平均线时买入（上升模式开始），当空头移动平均线回到较长移动平均线以下时卖出（上升模式结束）。图7给出了TrendFL策略的细节，其中5天（一周交易）和60天（大致一个交易季）分别用于较短和较长的移动平均线。图7：趋势跟踪（TrendFL）策略。五、适用于香港股票我们现在将四种交易策略——FollowBB、RideMood、TrendFL和Buy&Hold——应用于在香港证券交易所上市的前20家银行和房地产股票的每日收盘价（表1）。

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大多数88

2022-5-7 19:45:18

我们选择这些顶级银行和房地产股，因为它们通常是市场的目标热钱因为他们对香港和中国的经济状况具有代表性。我们将使用这20只股票在2007年7月3日至2014年7月2日这七年期间的每日收盘价数据来测试交易策略。由于这一时期的市场状况发生了剧烈的变化（图8的顶部子图显示了这一时期恒生指数（HSI）的每日收盘，其中包括：1）2007年末的强劲上涨，2）2008年金融危机导致的大幅下跌，3）恐慌后的复苏，以及4）本文使用的所有股价数据均已下载fromhttp://finance.yahoo.com并对股息和股息进行了调整。初始资金在t+1天用所有现金购买股票，同时（没有大卖家）在t+1天（检测到大买家）用现金7（，3）购买股票6（，3）0at在t+1日（大买家消失）出售该股票的所有股份7（，3）0at当情绪变得积极时，在t+1天用所有现金购买股票股票在情绪变得消极后的t+1天出售所有持有的股票76（，5）（，5）（，5）0）情绪t 初始资金一次支付590015 60吨现金购买股票股票出售所有持有的股票，如果4 590015 60t i t IIPP参考请引用：IEEE Trans。

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2022-5-7 19:45:23

关于模糊系统23（5）：1680-16972015。 4），这给我们提供了一个很好的机会来测试不同市场条件下的交易策略。我们选择两年作为业绩评估的时间长度，并在这七年中均匀分布的大量两年期中测试交易策略。具体而言，图8底部的子图说明了该模式：每个测试区间有492个交易日（大约两年），第一个测试区间从2007年7月3日开始，第二个测试区间在5个交易日后开始，第三个测试区间又开始5个交易日 245测试间隔在2014年7月2日左右结束，因此涵盖2007年7月3日至2014年7月2日的整个七年。对于每个测试区间，我们使用表1中的20只股票的每日收盘价作为基准，分别计算了图5中的以下BB、图6中的RideMood、图7中的TrendFL和买入与持有在参数估计算法（11）到（13）中, , n=3，w=0.01，这是根据大量试验和误差试验确定的。图8：顶部：恒生指数（HSI）从2007年7月3日（22151）到2014年7月2日（23549）。底部：交易策略的测试间隔：每个测试间隔492个交易日（大约两年），245个这样的测试间隔连续五个交易日。此参数设置不可能对所有股票都是最佳的。在实际交易中，一些优化程序非常有助于为每只股票确定最合适的参数设置。

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2022-5-7 19:45:26

在这篇科学论文中，我们只是对所有股票使用相同的参数设置，以表明即使使用这种非最佳参数设置，FollowBB和RideMood仍然可以跑赢基准买入持有和经典TrendFL。允许() 是该商品的买入（卖出）价吗-存货的销售周期（见图5至图7） ( 是HK0005，是 HK0267）是否在8（j=1,2，, 245）和是此类买入卖出周期的数量，然后是股票交易策略（FollowBB、RideMood、TrendFL或买入持有）的年回报率超睾丸间期, 扣除交易成本后，为其中，0.316%是一个买卖周期的交易成本这是因为每个测试间隔为两年，我们正在计算年回报率。无花果。9.1至9.5绘图作为每20只股票( 使用四种策略：FollowBB（绿色）、RideMood（红色）、TrendFL（黄色）和Buy&Hold（蓝色）。也用无花果绘制。9.1至9.5是图8中245个测试间隔内的恒生指数年回报率（黑色）。来自无花果。

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大多数88

2022-5-7 19:45:29

9.1至9.5我们发现，在245次测试间隔期间，年度回报率变化剧烈。要获得股票交易策略总体表现的摘要，请定义股票的平均年回报率作为：及其标准差：表1给出了s、那个还有夏普比率（我们假设表1中20只股票的四种交易策略的无风险利率为零（将现金带回家），这在2008年金融危机后的香港几乎完全正确）。表1的最后一项给出了245个测试间隔期间恒生指数的平均年回报率、标准差和夏普比率。无花果。9.1至9.5和表1我们看到，不同股票的交易策略表现差异很大，这意味着每只股票都有自己的交易策略性格. 为了评估交易策略的整体表现，我们在下一节将20只股票组合成一个投资组合。买卖周期的成本计算如下：经纪费仅为销售交易金额的0.1%（促销时）；买卖交易金额的0.1%印花税；买卖交易征费为交易金额的0.003%；交易费为买卖双方交易金额的0.005%。与上述费用相比，其他费用微不足道。

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