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1、KDJ/MACD的指标研究摘 要首先，本文随机的选取了212只个股和104个板块的1日线数据， 100只股票的周线数据和月线数据以及50只个股的2日线数据、3日线数据和4日线数据，利用MACD/KDJ的操作策略分别多次对股票数据进行了历史收益模拟。设定初始值为1，对第一次的100只个股、第二次的112只个股和第三次的104个板块数据进行历史模拟，发现每次模拟后有90%以上的个股或板块的最终净值是大于初值1的。而利用周线、月线和其他时间间隔的的数据进行相同的模拟，却没有发现有90%以上的个股或板块终值大于初值1的现象。接着，本文罗列出了3次1日线数据的个股或板块符合策略条件的日期，取每天符合策略
2、条件股票涨跌幅的均值，设定投资初始额为1，不考虑交易费用，对平均历史数据进行历史计算，发现都能获得远超过大盘的收益。而用其他时间间隔的数据却不能获得超过大盘的收益。即只有1日线数据能够获得超额的收益而其他时间间隔的数据不能获得明显的超额收益，甚至跑不过大盘。然后，本文对1日数据能够获得超额收益的异常现象和其他时间间隔数据不能获得超额收益的异常现象从多方面进行解释。发现从预期理论的角度、纯数据的角度、策略本身的角度和投资心理学的角度能够对1日数据能够获得超额收益的异常现象进行解释。而从指标应用的角度、投资者自组织理论的角度和周期理论的角度能够对其他时间间隔数据不能获得超额收益的异常现象进行解释。
3、最后，对全文进行了总结，并针对在研究过程中所发现的现象和所获得的结论针对政府建立有效证券市场和投资者的投资决策分别提出了建议。关键词：技术指标 、KDJ、MACD第一章 绪 论1.1 课题的来源及意义1.1.1 本课题的来源技术分析是投资者进行投资者决策的一大考虑因素。Taylor and Allen（1992）在一项调查中发现，接受调查的人群中有90%以上的投资者在进行投资决策时会考虑技术分析因素。车宏生、杨六琴、朱敏、王小华（2002）研究也指出，投资者在进行投资决策时大盘走势和庄股动向是最大的影响因素，随后是产业政策、个股技术指标、上市公司的经营状况。其中大盘的走势是通过对大盘的技术分析
4、得来的；庄股的发行及其动向也是通过技术分析得来的；个股的技术指标属于技术分析范畴。只有产业政策不是直接与技术分析相关。因此，对技术分析进行研究在现时的中国是非常有必要的。技术分析又可以分为三大块：趋势分析、K线分析和指标分析。趋势分析以道氏理论和艾略特波浪理论为基础。道氏理论认为股价走势有三种趋势，分别为基本趋势、次级趋势和短期趋势。艾略特波浪理论认为股价走势是上升5浪和下降3浪，且每一浪中又是上升5浪和下降3浪。K线分析是将几根K线进行组合来对股价的短期走势进行预测，其理论基础是多空双方的博弈。指标分析虽然应用的很广泛，但是缺乏理论基础，都是以前的技术大师根据个人经验的总结。技术指标有很多种
5、，基本上有大势型指标（如ABI绝对光亮指标、ADL腾落指标和MCL麦克连指标等），趋势型指标（如ASI真的数据主板、QACD快速异动指标和JLHB绝路航标等），超买超卖型指标（MTM动量线、UDL引力线和CCI商品路径指标等），能量型指标（CR带状能量线、MASS梅斯线和WAD威廉多空力度线等）等。这些指标的计算方法各不相同，用法也不一样，但都是缺乏理论基础。本文认为缺乏理论基础的技术指标在实际应用当中是会出现问题的，用缺乏理论基础的技术指标来指导决策会导致投资者出现亏损。如果某一技术指标或技术指标的组合能够长期、明显的获得超过大盘的收益，则说明该技术指标或技术指标的组合时有其理论基础的，只是
6、该理论我们尚未知晓。通过对技术指标所展现出来的现象，我们能够尝试着去发现一些未知知识。1.1.2 本课题研究的意义学术界对市场的有效性已经存在了大量的研究，但不论学者们研究出来的中国股市是已经达到了弱有效性并向半强有效发展还是尚未达到弱有效，但毫无疑问的是，很多的投资者，特别是中小投资者都会使用技术分析来为投资决策做参考。对于技术指标的研究也有很多，大体可以分为两个部分。一部分是对技术指标的预测效果进行实证研究，如周彩霞、张斌、张义葆（2003）对KD指标和BOLL指标的有效性进行了实证研究。另一部分是对技术指标的使用方法进行研究。人民大学证券导刊（1999年第六期）报道指出怎样利用KDJ指标
7、抓住暴涨股；辛民在证券市场周刊-市场篇（1998）对KDJ指标的钝化问题进行了研究，提出了放大法、形态法、数浪法和趋势线法来解决KDJ指标的钝化问题；平宇在天天商报（2012）对如何类辨别KDJ指标真假信息进行了研究，指出KDJ指标最适合在盘整形态中使用，如果再使用放大法进行确认则效果会更好，对于指标的钝化，则要用形态法来进行判断。似的研究还有很多，但很少有对指标为什么能够指导投资决策进行研究。本文是以MACD和KDJ指标的有效性研究为基础，对所形成的投资策略能够获得超额收益的理论基础进行研究，其意义有三：（1）通过指标所表现出来的市场异象来探索股票市场可能存在的但尚未被发现的运行规律或人类在
8、进行投资决策时所关心和考虑的问题。（2）提出技术指标创立应该有相应的理论作为基础或一定的市场规律作为基础的观点。（3）为广大的中小投资者提供一套操作方案。1.2 国内外研究的现状1.2.1 国外的研究现状国外的投资者可能更趋向于中长期投资，因此对KDJ短期操作指标的相关研究很少，主要是对MACD指标进行研究。Takehide Matoba（2001）利用日经225指数（Nikkei 225）、标准普尔500（S&P500）指数和恒生指数（HSI）1989年4月3日到2000年7月31日的数据，以夏普比率是否减小作为标准来验证MACD是否有效，其通过实证研究发现MACD指标能够减小夏普比率，MA
9、CD指标有效。不过通过其实证研究的所得出来的日线收益率数据和周线收益率数据发现了与本文的实证结果相类似的现象。即只有日经225指数在单独使用MACD指标作为操作策略时周线数据收益率大于日线数据收益率，在加入RSI指标来控制头寸时周线收益率小于日线数据收益率；标准普尔500指数和恒生指数不论是否加入RSI指标，周线数据收益率都是远远小于日线数据收益率的。Gunter Meissner、Albin Alex和Kai Nolt（2002）指出简单的使用MACD（26,12,9）在纳斯达克100指数的100只个股上进行实证检验时只有30%多的获利概率。为了提高MACD指标的获利概率，其使用了两外两个M
10、ACD指标：MACD-R1和MACD-R2。MACD-R1的交易规则是出现金叉后三天MACD指标不发出其他信号是买入，MACD指标发出卖出信号或达到获利比例（3%-5%）是卖出股票。MACD-R2的交易规则与MACD-R1相似但买入条件更严格，要求在金叉后的第三天股票收盘价超过金叉当天股票收盘价的一定比例（0.5%-3.5%）时才买入股票，卖出条件相同。最后发现MACD-R1和MACD-R2两种方法能够明显提高预测效率和获利能力。MACD-R2的时间参数改为（73,34,25）时，最高的预测准确率能达到90.74%。其使用三天后MACD不再发出信号和收盘价超过金叉时收盘价的一定比例都是为了确定
11、上涨趋势的确立。Gerald Appel（2003）发表题为Become Your Own Technical Analyst:How to Identify Significant Market Turning Points Using the Moving Average Convergence Divergence Indictor or MACD，咋看起来以为是通过MACD的分析来鼓励投资者自己根据自己的性格特征来形成自己的投资策略，而本文的策略也和市场上的大不一样，从而形成了某种契合。但文章只是介绍了MACD的用法，并用纳斯达克指数（Nasdaq）的历史走势来比较使用MACD交易策略
12、获得的收益和买入并持有策略获得的收益。通过比较得出MACD较能指导投资决策的结论。根本没提到要形成自己的投资策略。Terence Tai-Leung Chong、Chen Li和Ho Tin Yu（2008）利用全球的5大主要证券市场指数（Dow Jones Industrials、FTSE 100、Hang Seng Index、DAX 30 Performance、Nikkei 225 Stock Avg.）的1993年1月1日到2007年12月31日的数据来研究MACD的三种交易策略（MACD上穿0轴、MACD上穿9日EMA、MACD上穿14EMA）的有效性。随后他们又将时间段从2000
13、年分成两部分来考察证券市场有效性的变化。结果发现在整个时间段上三种策略都可以获得正的收益；2000年前的策略收益要远远高于2000年后的策略收益很多，全球大部分的证券市场变得越来越有效了。Dejan Eric、Goran Andjelic和Srdjan Redzepagic（2009）利用塞尔维亚股票市场48只交易时间较长的个股2004年6月到2008年5月的数据来探索MACD和RVI最优的时间参数，最后实证研究发现MACD使用（12，20，8）最有效。并用2008年5月15日到2009年5月18日的股票数据进行了验证，证明了使用（12，20，8）时间参数知道投资决策会更好。不过使用MACD和
14、RVI策略收益与买入并持有策略来比较在理论上并不可取，单只股票使用策略交易的持有天数会大大小于买入并持有策略的交易天数，并不具有可比性。Zhou Yixin、Jie Zhang（2010）利用BP神经网络模拟的方法，以KDJ、MACD、MA、RSI等21个变量作为输入变量，以最小方差作为学习原则，以股价的涨幅作为输出变量来预测个股的涨跌幅情况，最后发现RSI(6)、BIAS(6)、BIAS(12)、成交量四个指标对股票涨幅的作用最大。为了验证研究的有效性，文章将青岛海尔等9只股票2007年2月16日到2009年3月19日的股价的四个数据作为输入信息，通过将BP神经网络模拟的预测结果与股票的实际
15、涨幅进行比较，发现BP神经网络能够很好的预测股价的涨跌幅。此外还有很多验证策略有效性的文章，如Chong、Terence Tai-Leung、Ng、Wing-Kam（2008），International Business Times（2012）。但很少有分析策略或指标为什么有效的文献。1.2.1 国内的研究现状国内的投资者类型各种各样，因此对技术指标的研究范围也宽阔了很多，对不同的技术指标都有研究，但对MACD指标的研究也是最多的。朱宝宪、潘丽娜（2003）以沪深两市余约200只股票1998年到1999年的数据为样本，对货币流量指数的预测效应进行了实证研究，发现货币流量指数具有很高的预测准确
16、率，能够昨晚投资参考的重要依据。谢丁（2009）对趋向类技术分析指标进行了实证研究和评估，发现在利用指标进行股价走势预测时PBX指标和BBI指标最优，MACD和DMA指标次之；BBI和DMA适合短期预测，MACD和PBX适合中长期预测。柯原（1999）对KDJ指标的综合运用进行了研究，认为我国股市的中级波动至少在2个月以上，因此传统的参数并不是最适合用来预测股市的，其用58日的KD值来预测股市，取得了非常好的效果。方匡南、纪宏、路逊（2009）利用R型聚类分析和C5.0决策树模型对沪深300指数的11项技术指标进行分析, 考察其预测特性和研判模式, 发现可以将11类不同的指标根据其相似性分为两
17、个大类,指出技术指标对股票涨跌的预测具有一定的作用，但使用不同大类的指标对股票涨跌的预测会更好。刘叶玲、高玲（2010）利用RSI、KDJ和MA5三个指标来建立回归模型来对股价的短期走势进行预测，取得了比较好的效果。刘阳、郝国梁（2010）经过统计分析建立了MACD指标中DIFF反转分析法与DIFF、DEA反转交叉法股票短线交易策略，并利用交通银行2007年10月19日至2009年10月30日数据进行了检验，发现两种策略对短期交易均有一定的指导作用，但策略在牛皮市道中会失灵。张 静、黄东军（2010）以MACD指标为基础设计开发了智能选股系统，并以2010年1月12日到2010年2月12日的股
18、票数据为样本对系统进行了检验，发现所选出的股票股价成长性比同期的大盘成长性要高的多。戴湘豫、周小花、李衡、李巍、江力（2010）将MACD指标与K线图技术进行结合来确定买卖准则，发现该方法几乎能使投机者捕捉到每一波行情，从而获得较高收益。王辉（2011）对技术指标的背离进行了研究，指出传统经典的技术指标背离忽视了指标本身的周期性规律，以致在运用时经常发出不适宜操作的背离信号，影响股价未来走势研判的准确性。王新武（2012）先利用马尔科夫链理论建立了股价的波动和预测模型，后其在模型中加入MACD指标来预测，发现能够获得更好的效果。以上的研究都与国外的文献研究没有多大的差异，都只是简单的技术分析而
19、非技术理论分析。唯一看过一篇非常好的文章是马 可、孙英隽（2012）的中国A股市场价量关系的研究，在该篇文章中分析了上升时期的成交量比前一波下降时的成交量要大时的可能性原因，是从成交量的变化来分析投资者的心理，而不是单纯的考虑技术图表和K线组合的出现后股价可能出现的走势。虽说本文是对策略异象进行理论解释，但理论的应用最终还是归于投资者的心理分析。两种分析方法是技术分析的两个方向。1.3 本文的创新与不足1.3.1 本文的创新前人对技术指标的研究都是集中于技术指标的使用效率的实证研究和对技术指标的适用情况进行研究。本文最大的创新之处在于进一步的对技术指标进行研究，探索技术指标能够高效指导投资决策
20、的理论基础，或是通过技术指标所表现出来的异象来探究投资者在投资决策时的心理想法和股票价格运动的内在规律。另外，在研究方法上本文是对历史数据所获得的收益进行模拟，能够在一次模拟的结果中清楚的知道中国股票市场的效率是否得到了改善，这种方法教单纯的使用技术指标获得的收益与买入并持有策略所获得的收益相比较的方法要好。1.3.2 本文的不足本文作为对技术指标理论基础的初探性文章，存在着很多的不足之处。最大的不足之处在于未能提出新的观点，也未能通过指标所表现出来的异象提出投资者进行决策时的心理状态，本文只是将前人的研究成果用来解释技术指标所表现出来的异象。其次，由于笔者的能力有限，对于交易的买卖规则设定简
21、单，使投资者在技术分析框架下使用MACD和KDJ时所考虑的很多的因素未能再策略中反应出来，从而导致了文章所得出的结论并不是技术分析人士使用MACD和KDJ所获得的最大收益。最后，本文作为对MACD/KDJ策略所表现出来的异象进行解释的文章是合适的，但用于指导投资者进行操作的现实意义并不强。1.4 本文的结构安排本文的第二部分介绍了指标所产生的异象全过程。包括数据的收集、对数据进行实证分析和对指标异象的总结。第三部分对指标的第一个异象（1日线数据能够获得超额收益的现象）进行理论解释。第四部分对指标的第二个异象（其他时间间隔的数据不能够获得超额收益的现象）进行理论解释。第五部分是对全文的总结和针对
22、在研究过程当中的体会对政府和投资者提出意见和建议。第二章 问题的由来2.1 为什么使用技术分析技术分析一直受到EMH的调整，但在股票市场使用技术分析的操作人员不在少数，有美国学者做研究表明，在美国有70%以上的交易员来进行决策时会考虑到技术分析。美国的市场效率是公认的要比中国股票市场效率要高，美国尚有70%以上的交易员会使用技术分析，那么在中国肯定会有更大比例的投资者在进行决策时会考虑到技术分析。这从理论上也是可以说明的。在中国股票市场上，个人投资者所占的比例很大，首先，个人投资者对上市公司进行投资调研的成本非常高，而个人投资者所投资者的资金较少，因此收益小于成本，个人投资者并不会对上市公司进
23、行实地调查。其次，很大部分的个人投资者所受的教育程度较低，即使获得了上市公司的财务数据也不能对上市公司的真实价值进行正确的评估，得出上市公司的真实价值，况且对上市公司内在价值的计算方法在理论界还存在着很大的争议。再次，中国的上市公司的财务造假也是经常发生的事情，打消了个人投资者进行上市公司基本面分析的积极性。最后，有效市场理论理性人的基础假设是存在很大问题的，进行技术分析可以给投资者产生心理上的安慰，认为投资决策有了依据。而且，现实世界中并不缺乏依据技术分析在股市大赚特赚的案例。2.2 技术指标解析随机指标KDJ一般是根据统计学的原理，通过一个特定的周期（常为9日、9周等）内出现过的最高价、最
24、低价及最后一个计算周期的收盘价及这三者之间的比例关系，来计算最后一个计算周期的未成熟随机值RSV，然后根据平滑移动平均线的方法来计算K值、D值与J值，并绘成曲线图来研判股票走势。K是RSV的M天的移动平均价 D是K的M1天的移动平均价 J是3K减2D RSV=（收盘-N日内最低）/（N日内最高-N日内最低）*100 随机指标KDJ是以最高价、最低价及收盘价为基本数据进行计算，得出的K值、D值和J值分别在指标的坐标上形成的一个点，连接无数个这样的点位，就形成一个完整的、能反映价格波动趋势的KDJ指标。它主要是利用价格波动的真实波幅来反映价格走势的强弱和超买超卖现象，在价格尚未上升或下降之前发出买
25、卖信号的一种技术工具。它在设计过程中主要是研究最高价、最低价和收盘价之间的关系，同时也融合了动量观念、强弱指标和移动平均线的一些优点，因此，能够比较迅速、快捷、直观地研判行情。一般认为80以上为超买区（买方力量大于卖方力量），应该考虑卖出了；20以下为超卖区（卖方力量大于买方力量），应该考虑买入了；其余为徘徊区。 MACD称为指数平滑异同移动平均线，是从双移动平均线发展而来的，由快的移动平均线减去慢的移动平均线。其计算方法如下：首先分别计算出收市价SHORT日指数平滑移动平均线与LONG日指数平滑移动平均线，分别记为EMA(SHORT）与EMA(LONG）。求这两条指数平滑移动平均线的差，即：
26、DIFF=EMA（SHORT）EMA（LONG）再计算DIFF的M日的平均的指数平滑移动平均线，记为DEA。最后用DIFF减DEA，得MACD。一般认为当MACD从负数转向正数，是买的信号。当MACD从正数转向负数，是卖的信号。当MACD以大角度变化，表示快的移动平均线和慢的移动平均线的差距非常迅速的拉开，代表了一个市场大趋势的转变。 不过，在牛皮市道中指标将失真。当价格并不是自上而下或者自下而上运行，而是保持水平方向的移动时，我们称之为牛皮市道，此时虚假信号将在MACD指标中产生，指标DIF线与MACD线的交叉将会十分频繁，同时柱状线的收放也将频频出现，颜色也会常常由绿转红或者由红转绿，此时
27、MACD 指标处于失真状态，使用价值相应降低。2.3 问题的引出技术分析大体可以分为两类：技术指标的分析，如趋势型指标MACD，超买超卖型指标KDJ、RSI，心理型指标PSY等。图像分析，如道氏理论、艾略特波浪理论和三个白武士等技术图形分析。本文也从个人投资者角度出发，通过观察日K线图和KDJ以及MACD指标的走势关系，发现单独使用KDJ指标或MACD指标来指导投资决策比较能够获利，如果同时考虑KDJ指标和MACD指标来指导投资决策获利概率会更大。2.3.1 数据来源本文所使用的个股数据全部由中国银河证券海王星交易系统导出，104个板块数据是由国泰君安大智慧锐智版看盘软件导出。由于从交易软件中
28、导出股价数据时时间不好控制，所以个股数据到导出期间各不相同，有从1997年到2013年的数据，也有从2001年到2013年的数据。不过每只股票的数据都在10年以上（包括停牌时间）。所有板块数据都是从2005年6月7日到2013年1月24日。所有的数据都是未复权数据，所有数据的指标参数都相同，使用的是系统默认的参数：KDJ指标为（9,3,3），MACD指标为（12,26,9）。2.3.2 操作策略本文的操作策略为：（1）交易日KDJ指标的J要大于前一交易日的J值，（2）交易日的D值要大于J值，（3）交易日MACD指标中的MACD指标值要大于前一交易日的MACD值。每天在临近收盘时用软件自带的综合
29、选股功能选出符合条件的个股，然后将全部资金平均分配到符合条件的个股上，在第二天临近收盘时不论盈利如何都将全部股票卖出再买进符合条件的个股。本策略假定交易费用为0，股票可以无限细分。本文的策略与市场上所流行的技术分析方法有非常大的不同。首先，一般的技术分析认为要在MACD和KDJ指标金叉后才可操作，而本文是在MACD和KDJ指标金叉前就进行操作，一般等策略获利后才会出现MACD和KDJ指标的金叉。策略的操作具有超前性和积极性。其次，策略为持有一天，当策略当天盈利后，MACD和KDJ指标出现金叉时，由于策略是持有1天，所以策略要求是卖出股票。当出现金叉后，KDJ指标的D值小于J值，策略不会发出再买
30、入股票的信号，即策略要求在出现金叉后卖出股票。市场上一般的技术分析所要求的是买进股票。因此策略的操作方法与市场的操作方法相反。最后，技术分析可以归结为价、量、时、空四个维度的分析，成交量是技术分析人士在进行操作策略时必须考虑的因素，高位放量大跌是强烈的卖空信号，低位放量大阳线是强烈的做多信号。本文的策略主要是由MACD和KDJ指标组成，MACD和KDJ指标都是价格指标，在其计算方法里面并没有考虑成交量，因此本文的策略仅仅考虑额价格、时间和空间三个维度。总的来说，可以认为本文的策略是逆技术分析的操作策略，具有很大的缺陷。2.3.3 实证结果2.3.3.1 1日数据的历史模拟通过对历史数据的模拟，
31、我们发现，在第一次的100只股票中，通过历史的模拟，有6只是下跌的，另外的94只是上涨的。上涨概率达到了90%。但每只股票的上涨次数并不是明显的多于下跌次数，有13只股票的下跌次数多于上涨次数，在95%的置信度下p值为3.711195607,统计上并不显著。在第二次的112只股票中只有11只是下跌的，上涨比例达到了90%，而且下跌次数多于上涨次数的股票只有15只，比例与基础股票相近。其p值为3.359157263，在统计上不显著。为了说明策略更具有一般性，最后本文导出了104个板块的历史数据。板块的种类有很多，有地区板块（如新疆板块、青海板块和辽宁板块等），有行业板块（如多晶硅、核电核能和锂电
32、池等），有概念板块（如高市净率、QIFF重仓和小盘股等）。最后本文发现在104个板块数据中，只有海峡西岸（880513)、电信运营 (880452)和传媒娱乐 (880418)3个板块的是下跌的，上涨比例也超过了90%。而且每个板块的上涨次数都多于下跌次数，从统计数据上来看，其均值为24.63461538，在95%的置信水平下p值为2.084554078,统计上是显著的。每次模拟的上涨的个股数多于下跌的个股数并不能说明该策略就是有效的，所以本文又将使用该策略的历史收益进行了模拟。方法如下：标出符合策略的个股或板块的下一个交易日的收益率和日期，然后将日期进行比对，在同一日期有多个符合条件的个股或
33、板块，取其收益率的平均值，设定初始的投资额为1，观察到2013年1月24日时的净值变动情况。从下文时间净值图可以看出，策略模拟的收益远远优于上证指数的收益。第一次100只个经过策略模拟后净值为92.3，即涨了9130%第二次112只个经过策略模拟后净值为40.7，即涨了3970%第三次104只个经过策略模拟后净值为8.9，即涨了790%，远远高于上证指数的涨幅。波动性也教上证指数的波动性要小。图2-1：第一次模拟100只个股时间净值图图2-2：第二次模拟112只个股时间净值图图2-3：第三次模拟104个板块时间净值图有效市场理论认为不能使用任何方法获得超额收益。如果使用某种方法获得了超额收益则
34、是市场异象。先已知的市场异象有：小盘股异象（投资与小市值股票所获得的所以高于投资与大市值股票的现象）、日历效应（在股票交易当中，一周中某日的收益率要明显高于其他交易日收益率的现象）和月历效应（在股票交易当中，一年中某个月份的收益率要明显高于其他交易月份收益率的现象）等。因此，KDJ/MACD策略能够明显的获得超额收益从有效市场理论的角度来说也是一种金融市场异象。2.3.3.2 其他时间间隔数据的历史模拟指标时间参数的选取具有随意性，前人有对指标的时间参数进行了改变，发现有更好的时间参数。本文并未对时间参数进行改变，但为了得到更好的时间参数，本文分别导出了100个板块的周线数据和100个个股的月
35、线数据，以期发现更好的时间间隔参数。但通过历史模拟后发现，在 100个板块的周线数据中，通过历史模拟，有31个板块的模拟收益是下跌的，该模拟分两批进行，每次50个板块，第一批50个板块中有16个板块是下跌的，第二批50个板块中有15个板块是下跌的。在100个个股的月线数据中，通过历史模拟，在100个个股的月线数据中有50个个股是下跌的，该模拟也是分两批进行，下跌个数都是25。数据说明用周线和月线数据并不能获得超额收益。分析原因，可能是数据间隔时间太长，因此又导出了50个个股的2日线、3日线和4日线数据来进行历史模拟。在2日线数据的模拟中有29个个股是下跌的，在3日线数据的模拟中有26个个股是下
36、跌的，在4日线数据的模拟中有29个个股是下跌的，上涨概率都远远不能达到90%。投资者的直观会认为虽然使用其他时间间隔的数据上涨的概率不能超过90%，但也应该可以获得超额收益的。也许时间间隔的加长能抵消股票的非理性波动，使策略获得的超额收益会更大。然而，直观并非就是正确的。从其他时间间隔的时间净值图中可以发现，都不能获得超额收益。相当于1日线数据能够获得超额收益，其他时间间隔的数据不能够获得超额收益的现象也是一种异象。图2-4：2日数据时间净值图图2-5：3日数据时间净值图图2-6： 4日数据时间净值图图2-7：股票周数据时间净值图图2-8：股票月数据时间净值图本文的策略虽有很大的缺陷，但通过对
37、1日线数据三次的历史数据模拟，发现1日线的数据上涨概率非常大，而且1日线数据能够获得超额收益由此提出了第一个问题：为什么1日线数据上涨概率非常大且能获得超额收益（以第三次104个板块数据为解释对象）？直观认为，1日线数据能够获得超额收益，那么更长时间间隔的数据应该也可以获得超额收益的，但通过对2日线数据、3日线数、4日线数据以及周线和月线数据进行历史模拟，却又都不能获得超额收益，由此提出了本文的第二个问题：为什么其他时间间隔的上涨概率非常小且不能获得超额收益（以第三次104个板块数据为解释对象）？第三章 对1日线数据异象解释3.1 基于预期理论的解释有效市场理论的最大理论假设在于投资者是完全理
38、性的，并且投资者所获得到的信息是无成本的，在同一时间得到的。在满足有效市场假设的前提下是不能通过任何策略获得超额收益的。现学术界对有效市场理论的反驳点在于投资者并非完全理性。预期理论认为人们对相同情境的反应取决于他是盈利状态还是亏损状态。一般而言，当盈利额与亏损额相同的情况下，人们在亏损状态时会变得更为痛苦， 而当盈利时却没有那么快乐。在预期理论中他们用价值函数代替了传统的效用函数。在价值函数中，投资者对财富的价值判断与某一基准相关联，当投资者认为相对于比较的基础资产处于收益状态时，其价值函数是凹的，即投资者是风险厌恶者。但当资产投资处于损失状态时，投资者的价值函数是凸的，而且在处于损失时投资
39、者对财富变化的反应更为敏感，此时价值函数曲线更陡峭，表现出人类的赌徒心理，与其实现亏损，不如继续等待机会。预期理论的存在是有证据的，处于收益状态时价值函数是凹的的证据是，在很多的技术分析的文章里都指出，庄家拉抬股票有建仓、拉升、洗盘、拉高和出货五个阶段，洗盘就是利用了散户的在获利时是风险厌恶者的特征，在出现股价下跌时，由于不知道是庄家的洗盘还是庄家出货，为了安全起见，选择卖出股票来保住已经获得的利润，卖出筹码给庄家。而且在处于损失时投资者的价值函数曲线更陡峭的证据在于很多经过暴涨的股票在高位下跌时经常是前一交易日涨停，下一交易日直接跌停，或一直是使前一天的抢入的短线客处于亏损状态当中（见浙江东
40、日2012年4月25-26日K线、成飞集成2009年9月9-10日K线、新联电子2013年1月23-24日K线等）。这中策略就是利用了散户在亏损时宁愿持股不放的心理。在散户出现大的亏损的时候，持股不放，减少了庄家出货的压力，实现轻松出货。在更一般下跌过程中，随着套牢的投资者越来越多，套牢的资金也就越来越多，使投资者的卖出意愿逐渐减弱，使卖空的力量逐渐减小，这与价跌量缩的市场规律也是一至的。人类也都喜欢贪便宜，最常见的现象就是女性见到打折就迈不动腿。连续的几天的大跌使前面未进的风险偏好者投资者感到捡了一个大便宜，才几天的时间就是买入的成本减少了百分之十几，就会积极进场抢反弹，从而增加了做多力量，
41、阻止了股价的继续下跌。从指标上来看，就表现为当股价下跌时KDJ指标也从高位开始下跌，经过几个交易日的下跌后KDJ指标到达低位超卖区，MACD指标也和KDJ指标一样下跌到低位。在风险偏好者逐步进场参与的情况下，股价的走势也由最初的下跌开始走平或向上发展。KDJ和MACD指标也在低位停止继续下跌或开始向上发展。因此，此时进场抢反弹获利的概率是大于亏损的概率的。不过，此时多空力量还在博弈，多方并未显著胜过空方，所以不会出现上涨的次数远远多于下跌次数，上涨的幅度明显的大于下跌的幅度的现象。这也解释了为什么在1123次的交易中有638次是上涨的，上涨次数多于下跌次数，但不是明显的多于下跌次数；解释了为什
42、么638次的平均涨幅为1.5280%略大于485次的平均跌幅1.5085%的绝对值。3.2 纯数据的解释从符合策略的日期来看，总体上有516+100+ 122+ 385共1123个交易日符合策略要求，符合次数占比为60.18%(1123/1865)。在符合策略条件的1123个交易日中，大盘上涨的次数为616（516+100）次，大盘下跌次数为507（122+385）次。在大盘上涨的616次中策略平均涨幅大于零的有516次，在大盘下跌的507次中，策略平均涨幅大于零的有122次，策略平均涨幅大于零的占比为56.8121%。大盘在616次的上涨中平均涨幅为1.2227%，在507次的下跌中平均跌幅
43、为1.3052%。而策略在638次的上涨中平均涨幅为1.5280%,在下跌的485次下跌当中平均跌幅为1.5085%。由于大盘上涨时的平均涨幅小于大盘下跌时的平均跌幅，而策略上涨时的平均涨幅大于下跌时的平均跌幅，而策略的上涨概率大于大盘的上涨概率，所以策略的净值要远远高于大盘净值。3.3 基于策略的解释一般认为KDJ的J指标在0以下开始上涨，并与D指标上交的时候是好的买入时机。因为J指标从高处下降到0经常是由于股价经过了比较大幅度的下跌。本文对上证指数从2007年1月1日到2013年3月25日的J指标下跌进行了统计。统计规则为当日上涨指数下跌，J指标下跌。最后统计发现J指标下跌具有连续性，平均
44、下跌2.38天，指数的平均跌幅为3.19%，最大跌幅为15.33%。个股较大盘具有更大的波动性，笔者导出平安银行的历史行情数据，排除除权除息对股价下跌的影响，在J下跌的过程中，平均跌幅为4.696%，平均下跌天数为2.6天。如果是统计从2007年1月1日到2013年3月25日的数据，则平均跌幅为4.685%，平均下跌天数还是为2.6天。从后面对平安银行连续下跌的次数进行的统计来看，连续下跌超过三天的概率很小，只有12%（61+27+15+7+5）/（466+239+135+61+27+15+7+5）。MACD的操作策略一般为当MACD在0轴以上时，表示大势仍处多头市场，趋势线是向上的。而这时柱
45、状垂直线图是由 0 轴往上升延，可以大胆买进。当MACD在0轴以下时，表示大势仍处空头市场，趋势线是向下的。而这时柱状垂直线图是由0轴上往下跌破中心 0 轴，而且是在0轴下展延，这时应该立即卖出。刘阳、郝国梁（2010）对MACD的操作策略进行了实证研究，发现MACD策略确实可以知道操作。之所以选择在0轴以上考虑买进是因为上涨趋势几乎确立了，股价反复的风险较小。但笔者经过观察发现，在MACD指标开始向上的时候，很多股票的股价就已经开始上涨了，只不过趋势尚未完全确立，使股价也会有些时候下跌。很多的文献也指出用DIFF与DEA指标金叉来进行买入操作具有滞后性。本文以MACD指标的上拐作为策略的条件
46、之一，但并未要求MACD大于0。经过模拟后发现上涨次数并不是远远多于下跌次数，符合指标的性质。也间接证明了市场上指标用法的有效性。本文策略不仅要求MACD和KDJ的J指标都开始上拐，并且要求D值要大于J值，D值大于J值是为了确定进行入场操作时该股的涨幅还不大，有超跌的利润可以获取，在股价下跌时也可以以前面的最底价作为止损价。因此，在MACD、KDJ和D值的三重条件下，策略能够获得超过大盘的收益。3.4 基于投资心里学的解释能够用于解释策略现象的是投资者的恐惧和贪婪。恐惧是指是一种人类及生物心理活动状态；恐惧是因为周围有不可预料不可确定的因素而导致的无所适从的心理或生理的一种强烈反应。在股票投资
47、中的恐惧是指在大趋势向下的情况下，或者在股价开始下跌初期，投资者预期股价还要下跌而恐慌性抛出股票的情形。而在投资者们恐慌性下跌时，基本上会发生超跌现象。这也是股票市场的外部性所决定的。外部性是指一个经济主体的经济活动对另一个经济主体所产生的有害或有益的影响。在股票市场上，预期到股价会暴跌时，投资者所做的最佳决策就是卖出股票，而大部分投资者的卖出股票将会导致股价的超跌。近年来发生的最典型的由于恐惧而下跌的个股要数重庆啤酒了，在2011年11月8日到2011年12月19日之间的19个交易日当中，股价下跌了73.20%。而从重庆啤酒2012年1月20号开始，到2012年2月23号的19个交易日之间，
48、股价又大涨了81.75%。一条政策上的坏消息不仅会使该政策所对应的行业股价全线下跌，还会使相关与该行业相关的股票超跌。2013年2月20日中央为遏制房价的上涨制定了新的国五条，并随后出台了细则，制定了二手房要缴纳20%的买卖价差税后，2013年3月4号，中国A股市场上房地产板块大跌了8.69%，也导致了银行板块的大幅下挫，最后2013年3月5日银行板块收中阳对4日的无辜大跌进行了调整。贪婪指一种攫取远超过自身需求的金钱、物质财富或肉体满足的欲望。马腾、杨园东（2011）指出贪婪在投资决策时的表现有三点：表现之一，买股票时采取低价位挂单，在牛市来临股价开始暴涨之时，因低价挂单而没有成交后悔奠及。
49、表现之二，大盘或股价开始暴跌之时，因卖出高挂几分钱没有及时成交而形成深套。表现之三，随着股价上涨，不断调高自己股票卖出的预期价位，反复计算如果股价再上涨多少，自己又获利多少，整日生活在憧憬与幻想当中，即使大盘下跌或个股大幅下跌，也仍然不卖，直至有一天个股跌回原地。其实贪婪的表现还表现为在大趋势向下的情况下，投资者也不想让资金空闲起来，希望在连续下跌后抢反弹来获得收益。这种贪婪是全人类的共同特点，不仅中国投资者者有，美国和香港的投资者也会贪婪。最高点最低点最大跌幅上证07/10/16(6124.04)08/10/28(1664.93)72.81%HSI07/10/30(31958.41)08/10/27(11
