量化投资趋势策略分析和研究——基于葛兰碧法则

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本文将葛兰碧八大法则和量化投资两个基本内容相结合进行了实证分析和研究,论述了基于葛兰碧法则的量化投资策略的设计过程,并最终得到了能够获得持续稳定收益的有效策略。  在文献综述部分,本文对于葛兰碧法则和量化投资相关的国内外文献资料分别进行了概况性的介绍,并评述了国内外相关的研究成果,指出了基于技术分析的量化投资趋势策略已经被国内外研究者证明是有效的,但是如何在投资实践中设计出各种量化投资策略并不断加以优化还需要持续的研究。  在样本选择和参数估计部分,本文介绍了选择样本数据的原则并基于样本数据进行参数估计。在对葛兰碧法则进行量化处理后,本文选取了上证指数(999999)2005年6月6日至2013年6月25日之间的前复权日线数据作为研究样本。在对原始样本数据进行数据处理和统计分析以后,本文分别就均线附近比例PARA1、正乖离率PARA2、负乖离率PARA3、均线走平误差PARA4四个参数使用区间估计的方法估计出了合适的参数组合。  在收益分析和风险度量部分,本文使用参数组合中的参数取值计算了对应的持有期收益率和复合收益率并加以统计分析,然后在此基础上进行了风险的计算和度量,从收益和风险两个方面进行了分析和研究。  在收益率分析和风险度量完成以后,本文选定了20日均线周期单向做多模式及其对应的参数组合作为最终的交易策略,并对风险控制策略和交易成本进行了详细说明。为了对选定的策略进行检验以得到严谨的研究成果,本文使用深圳成指对应区间的日线数据对策略进行了样本外数据检验,检验结果证明有效。  最后,本文得出了采用基于葛兰碧法则的量化投资趋势策略在A股市场中进行量化投资能够取得持续稳定的超额收益的结论,并且对于进一步的研究工作给出了建议。  综上所述,本文主要基于A股市场日线数据使用计算机编程的方法对利用葛兰碧法则的量化投资趋势策略设计过程进行了实证分析,并详细说明了如何在策略设计过程中进行样本数据选择、参数估计、收益率分析、风险度量、样本外数据检验等相关内容,因此本文对于指导量化投资者的量化投资策略设计和实现具有一定的理论和实践指导意义。
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