全面解析:利用均线进行交易是否有效? 均线(即移动平均线,Moving Average,简称MA)是将一段时期内(比如20日)的证券价格的平均值连成曲线。均线... 

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全面解析:利用均线进行交易是否有效? 均线(即移动平均线,Moving Average,简称MA)是将一段时期内(比如20日)的证券价格的平均值连成曲线。均线... 

2024-07-03 02:14| 来源: 网络整理| 查看: 265

来源:雪球App,作者: 复来指数投资,(https://xueqiu.com/3209134259/133632922)

均线(即移动平均线,Moving Average,简称MA)是将一段时期内(比如20日)的证券价格的平均值连成曲线。均线是最常见、最简单,也是使用最为广泛的技术指标。

在通达信软件里,只要在某只股票或股票指数的K线图界面输入字母“MA”,就可以得到它的均线走势图,比如下图是沪深300指数的均线图:

均线可以平滑掉价格在短期无序的噪音波动,反映出价格的长期趋势方向,并通过倾斜度暗示趋势的强度。

比如,在上图中,20日均线反映的沪深300指数月级别的价格趋势,它大致可以过滤掉价格在周级别的无序噪音波动,而120日均线反映的沪深300指数半年级别的价格趋势,它大致可以过滤掉价格在月级别的无序噪音波动。

计算均线的时间周期长度不一样,反应的价格趋势性质也不一样。时间周期越短的均线,越能及时反应最新的价格走势变化,但缺点是对噪音的有效过滤程度不够,信号反复会比较严重。

单均线的交易策略逻辑比较简单:价格上穿均线时买入,价格下穿均线时卖出。

从上图沪深300指数的均线图中看,这个策略似乎不错,特别是120日均线,即躲过了2018年下半年的下跌行情,又享受到了2019年初的上涨行情,但近看这1年多时间内的表现是不够的,从统计学的角度来说是样本不够,没有足够的说服力。

下面我们用量化回测的方法,来仔细看看单均线交易策略的历史表现和特征:

【交易标的】

共计10只股票指数,具体见下表:

指数入选原因,见文章:《最适合策略投资的股票指数有哪些?》

【测试时间】

2006年1月1日 ~ 2019年6月30日

【交易逻辑】

股票指数的收盘价上穿N日均线时买入,价格下穿N日均线时卖出

【参数设置】

均线参数N:2~240日,间隔为1,共计239个参数均线计算时使用的价格为收盘价

股票指数交易成本:买入卖出均取5/10000(包含交易手续费、流动性成本)

不考虑股票指数分红和打新收益;不考虑现金利息

【测试结果】分别对各指数应用本策略进行测试,全参数测试结果如下:

代表性参数的详细测试结果:

其中,比较基准为一次性买入持有10个指数的等权重组合的净值走势。

从测试结果看:

(1)单均线交易策略的效果并不好。

有效参数集中在15日以上,年化收益率在14-16%之间,而指数平均组合的自身年化涨幅为13.6%,策略收益表现仅比指数自身涨幅高一点点。

短参数最大的问题在于在震荡行情中交易频繁,交易成本耗损太严重。

我们测试时买卖交易成本(手续费+流动性成本)均取万分之5只能算是个中规中矩的取法,并不严苛,而且这还是建立没有印花税的指数基金的前提下,如果换成卖出时要收千分之一印花税的股票,那么绝大多数参数的单均线策略都会无效。

从最大回撤的角度来看,单均线策略的最大回撤在30~50%之间,指数组合的最大回撤为67.5%,有所减小。

总的来说,单均线策略只是相对比买入持有策略好一点点,但从绝对角度看,收益风险比也只有0.3~0.5左右,算不上是一个合格策略,没有实盘价值。

实际上,绝大多数常见的技术指标的单独运用表现都不好,都不能直接应用到实盘中去。

我们这里做这个分析的主要目的,一是通过具体数据让大家明白这一点,二是了解均线交易策略的特征表现。

(2)均线交易策略的特征表现

单均线策略作为趋势跟踪性质的策略,也有着趋势策略低胜率的普遍特征,有效参数(15以上)组的胜率基本在30%以下,盈亏比基本在4倍以上。

比如,常用的60日均线,其胜率为23.2%,盈亏比为10.16,赚钱交易的平均盈利率为23.2%,亏损交易的平均亏损率为2.1%,单次交易的期望收益率为3.4%,单次交易平均耗时19.7个交易日。

这种级别的低胜率策略,在实盘使用时会让人很难受,10次交易只有2次左右是赚的,投资者在大多数时间体验的都是亏钱的感受,心理压力会比较大。

(3)上面的测试中,我们是以指数组合为对象进行测试的,接下来我们选择一个代表性参数(60日),来看看单个指数的表现差异:

表现最好的指数,像中证500和中证消费,年化收益率可以达到20%以上,而表现差的创业板指和证券公司,收益基本为0。当然,这其中也有很大程度原因是各指数自身的涨幅差异本来就比较大。

总的来说,策略表现在不同指数上的表现分布是很不均衡的由于我们很难知道哪些指数在未来的表现会更好,因此最为稳健的做法还是多指数覆盖。

单指数策略是不稳健的,而且很容易陷入过度拟合,因为一个指数很容易通过设置多条件和最优参数来拟合出一个漂亮的测试结果。

因此,对单指数或者有选择的少量指数的策略,我们始终应该多保持一份谨慎。

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本文为指数基金量化择时策略系列的第 3

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