均线模型量化股票交易Word下载.docx

1、首先画出股价和日均线图以散点覆盖0日均线,红色点为买入持有,蓝色点为卖出空仓。用股价和0日均线价格做比较，把股价大于均线的部分用蓝色表示,股价小于均线的部分用红色表示。我们看到图中,蓝色点和红色点在20日均线上交替出现，我们可以在每次红色出现的第一个点买入股票，然后在蓝色的第一个点卖出股票。找出交易信号点，并以100本金做模拟交易。为简化操作假定在信号点满仓买入或卖出，手续费为0。运算结果显示,亏损的有11笔而盈利的只有3笔，一年下来一共亏损了1038元。似乎一条均线模型是失败的，因为它不仅没能盈利反而带来的亏损。下面就从股价和模拟现金投入来进行简单的分析亏损原因。该图示，上半红色部分为日收盘

2、价，下半蓝色部分为模拟交易的现金流，对比可见，阿里股价在14年年底开始走低，而根据一条均线模型进行的投资策略比较合理的预测了股市的走势并进行了股票的买入卖出，在一定程度上是减少了亏损。2.4两条均线的交易策略一条均线模型，在大的趋势下是可以进行稳定投资的，但由于一条均线对于波动非常敏感性，如果小波动过于频繁,不仅会增加交易次数,而且会让模型失效。然后,就有二条均线的策略模型,可以减低对波动的敏感性。二条均线策略模型,与一条均线模型思路类似,以5日均线价格替换股价，是通过5日均线和2日均线交叉来进行信号交易的。画出股价、5日均线和20日均线图以散点覆盖20日均线,红色点为买入持有,蓝色点为卖出空

3、仓。以同样的条件进行两条均线交易策略的模拟交易。根据运算结果,虽然依旧亏损了11笔盈利3笔,但最终带来了总盈利748元。2.两种策略的简单分析策略一在模拟交易中一共进行了3次交易，最终亏损1000元左右，而策略二只进行了次交易,最终带来盈利7000左右。很明显两条均线的交易策略能更好的追踪股价趋势,带给投资者回报。看起来均线模型是如此的简单,但实盘交易时真能在趋势行情中跑赢双均线（优化）模型，也真不是一件容易的事情。参考文献: 常宁,徐国祥.金融高频数据分析的现状与问题研究.财经研究，0,（3）: 39 2武振，郑丕谔.基于遗传神经网络的股价波动预测天津大学学报,4，6（4）:370 3马超群

4、，张明良.AD 族计量模型的分类与比较分析.金融经济,200,（8） 8687 蒋学雷,陈敏,王国明等.股票市场的流动性度量的动态 ACD 模型.统计研究，2004,（4）：4244 王 晶,王玉玲，向东进,阮曙芬. 自回归条件持续期（ACD）模型研究 统计与决策 2006（6） Econmist. 2007a. Aha of the Taegorhmic radingEonoist. June 23, 207.2007b. DdgTikesStockExchangesost arh10,007. M. Kear and Orti. The Penneman automt tadingroje

5、t IE Itelget Sysem, 2003T appe. 8 omowitz, , and . Yerman. 2005. “Te ost ofAgrtmi ding: First Lok atCmparaiv erfrmance.” died by Bian R. Brce, Algithic Tadi: Peision,Coto, Eecuti Istitutonal vestr 附表一：R语言代码加载必须的函数包ibrry（plyr） brary（quantmo）ray（TTR）ibrar（ggpo2）libry（sae）lirary（rehape2）设置存储位置sewd（:/St

6、iticlmodling/）#下载数据dnod-fnci（tock,frm=203-01-0） fgtymbos（tok,fro=from，neonmen（），autoassignFALSE） #下载数据 nme（df）-c（en，High,Low,los,VlumeAdusd） writ.o（df,（toc，cv,sep=）,sep=,uote=FAS） 保存到本地#本地读数据read-function（stock）s.xs（read.oo（stock,.csv,sep=）,headr TRUE,se=，,frmat=%Y-%m-d）stckBABdownlo（toc,from=20301-

7、0） BAA-r（tok）#定义移动平均函数-nction（data,mas=c（,60） ldatacaaor（m in as） ldata-merg（ldata,SM（cdata,） lda-na.locf（ldata, fromLat=TRUE） ame（ldta）-（Vaue,paste（ma,mas,p=） turn（ldt）#定义均线图函数drwLin-funtion（ldata，tite=Stc_MA,Demi（index（ata）,eDate=ma（ind（ldt）,out=FALSE） g-ggot（es（=Indx, y=Vlu）,da=orify（ldata,1,lt=T

8、R） -g+ge_line（） g-g+eomlie（as（oloureries）,data=ortify（ldat,1,lTRUE） gg+sexdte（lael=dte_format（Y-%m），breaks=dte_brks（2onth）,limits =c（Dt,Dae）-+xb（） + yla（Price）+ile（title）if（ut） ggsae（,（tite,pg,sep） els g#选取数据并运行cdta-BABA2014/2015$Closetitle-tok_BABA #图片标题 sate-as.Dt（2014-9-19） 开始日期 Dat-aDate（2050-23

9、）#结束日期ldaa-ma（cdat,c（5,20,60） #选择滑动平均指标p0rwine（ldata，title，sDat，Dat） #画图 ggsae（p0，（title,.png，p）#存图#画出股价和20日均线图lata1-ma（data,c（0） 选择滑动平均指标 p-dwLine（data1,ite,sDae,ee） #画图#以散点覆盖20日均线,红色点为买入持有，蓝色点为卖出空仓# 定义均线图+散点函数rawPont-fution（ldata,aa,iie，a，Date） g-ggpt（as（xInde, =alue）,ataforfy（lata，1，metTRUE）g-g+g

10、emlin（） g-g+geom_line（ae（or=Seris）,ata=fotfy（ldta，-1,lt=RE）-g+ge_pont（aes（x=Index，=pdata,3,clour=copar），t=pdt）-g+cae_dae（labes=dte_frmat（Y-%m）,beaks=tebreaks（2 moths）,liits =（Dte,eate） g-gxlb（） ylab（Pri）+ggtile（ttle）#定义获取散点数据函数gePoint-functo（ldta） data-fortify（ldaa） n-nw（data）data-dafrae（daa,opre=vc

11、tr（lngth=n） v1-ata,2v2ta,3 di-（v2-v1）data$cmparewhich（ds）c（ow） dat$omprehich（ist=）up）pdata-da运行并获取数据pata-gtPoin（dt）p1-dwi（ata1,pdat,title,sDat,eate）#定义找出交易信号点函数Sial-functi（cdat,t） -nrow（pda） pat1dat.frame（pdata,Sig=vcto（lngth=n）,com=veto（leth=n）,p=vetr（lenth=n） pat1omphich（pdata1$cmare=up）-1 daa1cop

12、wic（pdata$omare=ow）- for（i in :（-1） pdaa1$（pda1cmp-pdat1$cpi-1） pdat1$p1-pdt1$p pdata1Sigswhich（dat1$p0）+0）1S） emp-pdata1-（1，whch（pdt1$p=）+1）, x-c（4,6,7） Sinlstm,-x#运行并获取数据data-Sgnal（cdaa,pa）#模拟交易#利用交易信号数据，进行模拟交易。设定交易参数，以$0W为本金，满仓买入或卖出,手续为, #传入交易信号。#参数:交易信号,本金，持仓比例,手续费比例#规定数据格式以及小数点位数optos（pen=4）oti

13、ons（diit=4）#定义模拟交易函数rdefuncon（tdata,cail） nrow（tda）cs-cor（legth=n） movctr（lngt=） aset-ecr（ength=） iff-vecr（lenth=n）t-datfae（tdata,cash，amount,asset,dif）if（t,=） t1,-cpital ele t1，5-（apitl%1,2）f（t1,4=S） t,6- le t1，6-flor（ptalt1,2）t,7capa t,8-0 fr（iin ：）f（t$Sigs=B）t$amouti-flor（$cahi-1/t,2i）+mnt-1 t$ca

14、shi-cashi1%t,2i t$asettmuti*t,2+$as $fit$asse-t$asti1el t$at-0 t$cshi-tamonti-,it$casi-1$aset-t$cashi dift$sei-t$asset1t#定义数据，运行capitl=1000 esut1-trade（tda，aital） rise0） fal-ngth（ih（reu1$dff0）#画出资金曲线#定义画出股价+现金流量对比函数raCash-unctio（elt,data）n-wich（resut1SigS）m-c（1,） x-resln，molnams（x）-（Time,cas） xx-mel

15、（xx,d=ime）y-fortfy（dat） k-c（1，2）yy,kcolmes（yy）-c（,close）yyelt（yy,id=Tim）z-r（,x） gggpot（es（Time，valu）,ata=zz） -g+em_li（aes（grup=,oourvariable） -ace_id（variabe，cales=fre_）-g+cle_x_date（lbel=datfra（%Y-%），bakdate_beas（2 nh）,mits=（te,eDate） g-g+xlab（）ylab（rce）+ggitl（ite）g#运行p2-drawCash（reut,lata）gsave（p2

16、,（close+cash,.ng,e=）#存图#一条均线模型,在大的趋势下是可以稳定赚钱的,但由于一条均线对于波动非常敏感性，#如果小波动过于频繁，不仅会增加交易次数，而且会让模型失效。然后,就有二条均线的#策略模型,可以减低对波动的敏感性。二条均线策略模型，与一条均线模型思路类似,以 #5日均线价格替换股价，是通过5日均线和20日均线交叉来进行信号交易的。#首先画出股价，5日均线和0日均线图。#选择5日和20日滑动平均指标ldata2ma（cdt，（,20）#画图p33-dawLi（ldaa2,titl,sae,eate）#这步是为了将数据框与之前的函数格式对应laadata2,c（2,）获

17、取散点图pdata2-toint（data2）画出散点图p3drawPot（lta2,d2,tl,sDae，eDae）#找出交易信号tata2-Sinal（dta,data）#模拟交易resul2trade（tata2,capita） ise20） fall2lengh（which（eul$diff0）#画出股价现金图p4-daC（reult2,ldaa2）附表二：阿里股票数据InxOpenHighLowClseVoluAdued2019/92999979.69978.949973.8899971874093.8899904/9/292999979.94999789.589.899989.88

18、9992014/9/2388.940009.48000.600387199988.16992019248.00057.200190.57905720/9/251.09996.58.88.99988.99982014/9/289.7300090.599988.600040.459914/92989620089.6998.01999788.758.5201/30899899788459999888499888.849982014/0/18.99998890008604060999886099984/0286.269997889999.61.09870598201108.09998899400028

19、7.650088.09998880999824/10/1500289.65000809988.309988.30982014/10/78.49789.699987.599987.69998.998201088857059988.30000388.300030110/88.5100904998.9000188.790001204010.58.7398523985.79978.9924/1013868999886.8899984.91999885.2038.1200201410/145809998.99783.2000184.49997894999714/10/1584.04000186899982.80999885.59999885.599981/10/168.980089.10089988.8498.849901/01790.000090.9000287.669997.9100487.900041/20888