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datayes2015
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枢轴点系统 | 外盘市场贼有效,国内股票如何应用?

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  •   datayes2015 2016-08-29 17:15:29 +08:00 1997 次点击
    这是一个创建于 3408 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
    这次我想研究的一个叫枢轴点系统的东西,在外盘市场中,枢轴点系统的支撑压力有时候非常有效,所以想看看在国内股票该如何应用,先介绍一下吧。
    枢轴点( Pivot Point )是一套非常“单纯”的阻力支持体系,大概是 10 年前一个做期货的高手发明的方法,至今已经广泛的用在股票、期货、国债、指数等高成交量的商品上。经典的 Pivot Point 是 7 点系统,就是 7 个价格组成的,目前广泛使用的 13 点系统,其实都是一样的,不过是多加了 6 个价格罢了,用于大成交量的商品。
    具体的计算公式如下:
    P= ( H + L + 2C ) / 4 {H 代表高价位, L 代表低价位, C 代表收市价}
    这个计算出的 P 值,是当时的市场绝对均价
    下文用到 P 值公式是变体。
    下面的就是原理公式:
    pivot:= (high + low + close) / 3;(用前一天的最高、最低和收盘)
    r1:= 2*pivot - low;
    s1:= 2*pivot - high;
    r2:= pivot + (r1-s1);
    s2:= pivot - (r1-s1);
    r3:= high + 2 * (pivot-low);
    s3:= low - 2 * (high - pivot);
    r 是压力位, s 是支撑位。我先在文华上做了一个指标,先用肉眼观察一下是怎样的。
    高清源代码请戳: https://uqer.io/community/share/57ba7e30228e5b79a37593ef?source=home

    仔细看了看布林和这个……暂且叫他枢轴点均线的区别,枢轴点均线上下轨都是严格贴合行情的,不会出现大开口的情况,而且在单边上涨的情况下,下方的支撑 ma 会跟上,而布林会大开口,下方离价格越来越远,没有支撑的指导意义了。

    好,那就准备干活。
    先做一个单边的策略
    买入条件
    1 、最近 10 天的跌幅没有大于 5%
    2 、最近 30 个交易日没有停盘过
    3 、如果 s3ma10ma10>s3ma20ma10(也就是 s3 的 ma10 的 ma10 和 s3 的 ma20 的 ma10)这个是不是有点奇葩,完全是肉眼用归纳法归纳出来的,类似于均线多头
    4 、前一个交易日的收盘价小于( r3ma10-s3ma10 )/10+s3ma10,价格接近 s3ma10
    5 、前一个交易日的收盘价大于 s3ma20ma10 ,跌破这个位置,基本就是大跌了
    6 、 s3ma10>s3ma10ma10,
    7 、 s3ma20ma10 相比再前一个交易日是上涨的
    卖出条件
    1 、止损 3%
    2 、前一个交易日最高价大于( r3ma10-s3ma10 )/10*8+s3ma10
    3 、买入后每天平均涨幅低于 1%
    因为在另一个微核回测的,我先贴出回测曲线

    回测线链接: https://uqer.io/community/share/57ba7e30228e5b79a37593ef?source=home

    下面是 lib.pivot 的自定义内容,因为这个回测不是很成功,所以为了突出主要内容,我把这部分代码折叠了。
    下面我想尝试一下常见的因子处理法,把每个股票计算一个因子值,然后排序,看看这种因子是否有区分度。
    我粗略的就用收盘价 /s3ma10 作为因子,
    如果因子值越低,证明距离支撑越近,甚至在支撑下方,可能该股正在暴跌
    因子值越高,证明距离支撑越远,可能已经经历过上涨,要面临回调。
    我觉得因子处在中间的表现会好过太高或太低,接下来就来实现吧
    我用了 10 天的调仓期
    下面把因子分 5 份测试出来的结果画出来看看效果

    高清源代码请移步: https://uqer.io/community/share/57ba7e30228e5b79a37593ef?source=home


    处在 60%-80%的 4 号线表现最优,其他的并没有特别好的区分度,普遍偏低的是 2 号线
    尝试解释一下:
    1 号线是最接近支撑的,这个区域的股票,有些马上要反弹,有些是继续暴跌,所以表现不稳定
    5 号线离支撑最远,有些要回调,有些会强者恒强,所以也不稳定。
    其他原因类似,不多介绍了。
    在这篇帖子里,我只是非常简单用了一个没有经过任何优化的因子,不同的值域之间的收益率存在较大差别,但是 alpha 并不稳定,有较大的回撤,但是如果经过一定的改进一定可以成为比较有效的因子。
    在这里抛砖引玉,希望对大家有一定的启发,也希望大神能把这个因子继续发展下去。
    如果有错误还请大神指出。
    1 条回复    2016-08-31 06:52:21 +08:00
    defunct9
        1
    defunct9  
       2016-08-31 06:52:21 +08:00 via iPhone
    真无聊
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