金融工程专题的研究OBVMACD指标选股模型20130111.pptVIP

* ? ? ? ? 证券研究报告—深度报告 金融工程 [Table_Title] 金融工程专题研究 金融工程研究 Page 1 数量化投资 2013 年 01 月 11 日 [Table_BaseInfo] 相关研究报告： 《交易性数据挖掘系列报告：量化技术分析之 四：均线型趋势跟随策略》 ——2012-12-27 《分级基金专题报告之十四：收益率如何确 定，折算权价值几何》 ——2012-12-25 《交易性数据挖掘系列报告：量化技术分析之 三：强势股回调》 ——2012-12-17 《金融工程专题研究：净利润增长率分解分析 — — 中 、 美两 国 市 场的 对 比 》 — — 2012-12-14 《金融工程专题研究：葛兰碧法则选股模型》 ——2012-11-19 证券分析师：林晓明 电话： 021E- MAIL： linxiaom@ 证券投资咨询执业资格证书编码：S0980512020001 证券分析师：戴军 电话： 0755E- MAIL： daijun@ 证券投资咨询执业资格证书编码：S0980510120064 联系人：郑亚斌 电话： 021E- MAIL： zhengyb@ 专题报告 OBVMACD 指标选股模型 OBVMACD 指标 OBV-能量潮，指标通过成交量变动的趋势来推测股价趋势，其主要是根据“量 先行于价”的市场规律。本文通过对 OBV 指标 MACD 化的方法，使市场能量 的变化，得以更定量的体现。 本文系统设臵：我们以中证 800 指数的成分股作为股票池，从 2005 年 1 月 4 日到 2012 年 12 月 20 日选为观察期。交易手续费设为单边千分之三。 OBVMACD 指标效果 单次效果：在观察期内，该指标共触发 39269 次完整交易，每次的平均收益率 为 2.41%，胜率为 47.73%，盈亏比 1.845。由分年统计可知，该策略收益与年 份自身的涨跌幅有很大相关度。分行业统计并未显示该策略在行业上有特别的 偏好。由分流通盘大小统计，可知该策略对小盘股比对大盘股更有效。 择时效果：将策略直接运用在上证指数，发现对上证的择时把握相当准确，累 积收益为 267%，高于上证的 74.5%。而运用在个股上，有 63.5%的股票可以 战胜买入并持有的策略。 OBVMACD 模型 模型结果：在测试期内，模型逐一跑赢了中证 800，中证 500 指数。至 2012 年 12 月 20 日，模型的收益达到 3.78 倍，高于中证 500 的 3.15 和中证 800 的 2.54。 风险分析：使用风险指标夏普比率和 对模型，中证 800 及中证 500 在观察期 内的走势进行分析，发现模型的风险远小于单纯持有这两只指数的风险。中证 800、中证 500、模型的夏普比率分别是 0.55、0.60、0.90， 分别是 0.20、 0.47、0.84。 对冲模型：使用中证 800 指数来对冲模型，我们发现由于该技术指标的设计原 理，经过分析，该模型中长周期效果显著，但收益在时间轴上分布并不均匀， 这同时也印证了指标的择时效果。 指标缺陷及改进方向 本文根据上文的分析，总结出大致三类 OBVMACD 指标的缺陷，这三类都是由 于我们使用量来制作指标所导致。可以考虑在模型易失效的位臵，加入观察点 判断模型趋势动力及成交量等方式来优化模型。 独立性声明： 作者保证报告所采用的数据均来自合规渠道， 分析逻辑基于本人的职业理解，通过合理判断 并得出结论，力求客观、公正，结论不受任何 第三方的授意、影响，特此声明。 请务必阅读正文之后的免责条款部分 全球视野 本土智慧 Page 2 内容目录 OBVMACD 指标 4 OBV 能量潮 4 MACD 4 OBVMACD 4 OBVMACD 策略效果 5 单次效果分析 5 择时效果 7 OBVMACD 模型 8 OBVMACD 触发特点 8 OBVMACD 模型建立 9 OBVMACD 模型效果 11 对冲模型及效果 12 OBVMACD 指标缺陷 12 总结及改进思路 14 国信证券投资评级 15 分析师承诺 15 风险提示 15 证券投资咨询业务的说明 15 请务必阅读正文之后的免责条款部分 全球视野 本土智慧 Page 3 图表目录 图 1：收益率分布直方图 5 图 2：上证的 OBVMACD 策略效果 7 图 3：触发频率片段 8 图 4：触发频率分布直方图 8 图 5：同日正 OBVMACD 数量片