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股市中的R语言量化算法模型
均值回归，发现逆市中的投资机会
主讲：张丹
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目录
1.均值回归原理
2.均值回归模型和实现
3.量化选股
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均值回归原理
?在股票市场中有两种典型的投资策略：趋势追踪和均值回归。
?趋势追踪策略：在大行情中波段操作，如均线模型，不仅简单而且有效，我之前写的一篇文章，两条均线打天下就属于趋势追踪策略。
?均值回归策略：在震荡情行中，找到超跌的股票买入，等待上涨后卖出，捕捉小的机会，本次就介绍均值回归的模型。
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均值回归原理
?在金融学中，均值回归是指股票价格无论高于或低于均衡价格水平(均值)，都会以很高的概率向均值回归。根据这个理论，股票价格总是围绕其均值上下波动。
?上涨或下跌的趋势，不管延续多长时间，不能永远持续下去。涨得太多了就会跌，跌得太多就会涨。
?简单地说，“涨多必跌，跌多必涨”。
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均值回归原理
?下面以平安银行(000001)股票日线图为例，截取2005年到2015年7月的股票数据，股价为向前复权的价格。
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均值回归原理
均值回归是价值投资理论成立的一个核心理论。
具有3个特性：?必然性
?不对称性
?政府调控
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均值回归原理
?必然性，股票价格不能总是上涨或下跌，一种趋势不管其持续的时间多长都不能永远持续下去。
?在一个趋势内，股票价格呈持续上涨或下跌，称为均值回避。
?当出现反趋势的情况就是均值回归，但回归周期有随机性不能预测。不同的股票市场，回归的周期是不一样的，就算是相同的股票市场，回归的周期也是不一样的。
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均值回归原理
?以苏宁云商(002024)股票日线图为例,同样截取2005年到2015年7月的向前复权的股价数据。
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均值回归原理
?不对称性，股价波动的幅度与速度是不一样的，回归时的幅度与速度具有随机性。
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均值回归原理
?在市场供需影响下，股票收益率不会偏离均值时间太久，股票价格会自然地向均值回归。
?政府行为，会促进市场的有效性。当股价偏离均值后，并等于立即就会向均值回归，很可能会出现持续地均值回避。政府就会通过一些手段进行市场调节。
?政府行为包括：升准/降准、升息/降息、购买逆回购等。在股票市场，地产股、银行股，受到调控政策影响会比较明显。
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均值回归原理
?对于升息/降息，平安银行，万科A，苏宁云商3支股票，在股市中都会有不一样的体现。
红色为升息的时间点和利率变动值，黄色为降息的时间点和利率变动值。
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均值回归原理
?如何应用这个理论，找到投资的切入点呢？
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均值回归原理–计算公式
?从价值投资的角度，我们发现股价会在平均值上下波动，但如果考虑到资金的时间成本，把钱都压在股市中，等待几年的大行情，也是很不划算的。那么我们就需要对均值（均衡价格水平）进行重新定义。比如：以20日均值来代替长期平均值，找到短周期的一种投资方法。
?计算原理：取日K线，以20日均值做为均值回归的均值，计算股价到均值的差值，求出差值的20日的标准差，从而判断差值的对于均值的偏离。
?当偏离超过2倍标准差时，我们就认为股价超涨或超跌。股价会遵循均值回归的理论，不停地向均值进行修复。
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均值回归原理
?以偏离点作为买入信号点，以均线和股价的下一个交点做为卖出信号点。这样我们就把均值回归的投资理论，变成了一个数学模型。
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均值回归模型
2.均值回归模型和实现
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均值回归模型：数据准备
?R语言本身提供了丰富的金融函数工具包，时间序列包zoo和xts，指标计算包TTR，数据处理包plyr，可视包ggplot2等，我们会一起使用这些工具包来完成建模、计算和可视化的工作。
?关于zoo包和xts包的详细使用，可以参考文章
?R语言时间序列基础库zoo
?可扩展的时间序列xts
?我本次用到的数据是从况客直接导出的，况客会逐步提供各种类型金融数据的API，让开发者可以免费下载。你也可以用quantmod包从Yahoo财经下载数据。
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均值回归模型：数据准备
?本文用到的数据，包括A股日K线(向前复权)数据。
?从2014年7月到2015年日7月，以CSV格式保存到本地文件。
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均值回归模型：数据准备
?通过R语言加载股票数据，生成XTS时间序列类型对象。
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均值回归模型：建模
?为了能拉近我们对市场的了解，我们取从2015年1月1日开始的数据，来创建均值回归模型。
?以平安银行(000001)的为例，画出平安银行的2015年以来的日K线和均线。
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均值回归
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