学位论文：基于累积成交量确定移动平均线指标的股票量价分析.pdf

国内图书分类号：F830.91国际图书分类号：336学校代码：10213 密级：公开经济学硕士学位论文基于累积成交量确定移动平均线指标的股 票量价分析 Classified Index：F830.91U.D.C：336Dissertation for the Master Degree in EngineeringTHE STOCK VOLUME-PRICE ANALYSIS BASEDON MOVING AVERAGE INDICATORSDETERMINED BY THE CUMULATIVE VOLUMECandidate：Supervisor：Academic Degree Applied for：Speciality：Shan WentaoProf.Wang XuefengMaster Degree of EconomicsFinanceAffiliation：Date of Defence：Degree-Conferring-Institution：School of ManagementJune,2011Harbin Institute of Technology哈尔滨工业大学经济学硕士学位论文摘要证券技术分析被越来越多的人所熟知，作为技术分析中经常被使用的移动 平均线是一种客观的图形分析工具，是一种用来追踪市场运行趋势的工具，使 用起来非常方便。然而传统的移动平均线没有包含成交量的信息，而成交量在 价格波动形成趋势的过程中起着非常重要的作用，所以本文认为一个更加完美 的移动平均线模型应该包含成交量的信息。本文在对现有的证券基本面分析和技术分析进行概要的介绍后，全面地从 理论的角度来分析成交量对价格波动趋势预测的重要性，通过实例分析后表明 没有成交量支持的价格变化难以形成趋势，在进行趋势分析时，必然要包括成 交量的信息。在理论分析的基础上本文提出了量价移动平均线的概念，并且通 过将累积成交量作为限制条件建立了量价移动平均线模型。通过选取适当的样 本股，运用Matlab数据分析软件对模型进行实证分析后，研究结果表明，量 价移动平均线在作价格波动趋势预测时比传统的移动平均线不仅灵敏度更高、时效性更强，而且通常情况下还能避免发出虚假的买入或卖出信号。本文通过 对量价移动平均线实例考察中出现的一些具有特殊意义的形态进行总结后，给 出了在量价移动平均线中的黄金交叉、死亡交叉、支撑点和阻力点等在股价短 期趋势预测中的意义，并且在此基础上提出了具体的操作建议。大量的计量结 果和量价移动平均线图形的特征表明“葛兰维八大法则”同样也适用于量价移 动平均线分析。本文将成交量因素引入到移动平均线模型中，并做了较大量的 实证分析，这些研究工作应该是一种有启发意义的尝试。关键词：技术分析；成交量；移动平均线；量价移动平均线I哈尔滨工业大学经济学硕士学位论文AbstractTechnical analysis is to be used by more people,as one of the most useful technical analysis,moving average line is an objective of graphical tooL is used to track trends in market.However,the traditional moving average line does not cotain the information of the volumes,but the volumes plays a very important part in the trend forecast of the price.So this paper argues that a more perfect the moving average line should contain the information of volumes.After a introduction of the fundamental analysis and technical analysis,we begain to analysis the importance of the volume information to the trend forecast.The result of the instance analysis shows that the price fluctuations cant be a trend without the support of the volumes,and the volume information must be considered in the trend forecast.Then in the paper we give the concept of the volume-price moving average line,and creat the model of the volume-price moving average line.Use the Matlab data analysis software analysis the sample stocks,the result shows that compare to the traditional moving average line,the volume-price moving average line is not only more sensitive,but gives the buy or sell signals more earlier,and usually can avoid sending false signals to buy or sell.Then,the paper gives the overview of the golden cross,death cross,support point and resistance point in the volume-price moving average line,and accord to these,give the advise to the operation in the stock market.The studies show that the“Jogepsb Ganvle eight law“also can be used in the new moving average line to forecast the price.This paper successed in using the volume to creat a volume-price moving average line model,its a successful attempt of the volume and price analysis.Key words：Technical analysis,Volume,Moving average,Volume-price moving average lineii哈尔滨工业大学经济学硕士学位论文目录摘要.IABSTRACT.II第1章绪论.11.1 选题背景及研究意义.11.2 国内外研究现状及方法综述.21.2.1 国外研究现状及方法综述.31.2.2 国内研究现状及方法综述.51.2.3 对现有理论研究的评价.91.3 本文的研究方法及主要内容.10第2章 股票价格分析理论和传统的移动平均线趋势分析方法.122.1 股票价格的基本面分析方法.122.1.1 宏观经济层面的分析.122.1.2 行业层面的分析.132.1.3 微观公司层面的分析.132.2 股票价格的技术分析方法.142.3 技术分析的理论基础.152.4 经典的趋势分析理论.162.4.1 移动平均线理论.162.4.2 道氏理论.172.4.3 波浪理论.182.5 对移动平均线理论的评述.202.6 本章小结.21第3章 传统移动平均线理论存在的缺陷及相关分析.223.1 移动平均线的计算只与价格有关.223.2 趋势分析必然应包含成交量的信息.233.3 没有成交量支持的价格变化难以形成趋势.243.4 不能反映趋势的价格变化的实例.263.5 本章小结.27第4章 基于累积成交量建立新的移动平均线指标体系.29ill哈尔滨工业大学经济学硕士学位论文4.1 构建量价移动平均线的思想来源.294.2 固定交易日期间股票成交量的统计特征.294.2.1 个股成交量的统计特征.304.2.2 大盘成交额的统计特征.374.3 对于个股的量价移动平均线指标的计算公式.384.4 对于大盘的量价移动平均线指标的计算公式.394.5 本章小结.40第5章用量价移动平均线进行股价的短期趋势预测.425.1 个股行情的分析.425.1.1 灵敏度分析.425.1.2 时效性分析.455.1.3 虚假信号分析.485.2 大盘行情的分析.505.2.1 灵敏度分析.515.2.2 时效性分析.525.2.3 虚假信号分析.535.3 统计分析结果.555.3.1 黄金交叉、死亡交叉.555.3.2 其他的统计分析结果.565.4 基于量价移动平均线的若干操作建议.575.5 本章小结.58结论.59参考文献.61附录1量价移动平均线计算程序.64哈尔滨工业大学学位论文原创性声明及使用授权说明.67致谢.68IV哈尔滨工业大学经济学硕士学位论文第1章绪论1.1 选题背景及研究意义自从上海证券交易所成立，标志着中国有了股票市场以来，中国股票市场 已经有了 2。年的历史，这2。年中中国股巾通过不断发展和自我完善，已经日 趋成熟，并且在国民经济中扮演着至关重要的角色。通过这20年得发展，上 市公司已经从当初的寥寥儿家发展到现在的2000家左右，同时从当初人们对 股票的陌生到现在数以千万计的股民，股票已经渗透到国民经济的每一个角 落。伴随着经济的发展，毫无疑问将会有更多的人参与到股票市场当中，随着 股票市场的日趋成熟股票投资者也将更加理性地运用各种技术手段进行投资。目前，对股票市场的分析方法可分为基本面分析和技术分析，一般认为“基本 面分析决定买哪只股票，而技术分析决定什么时候买”。基本面分析主要是通过揭示所有可能影响金融资产未来收益的基础性经 济因素来估计资产的内在投资价值，以判断当前的证券价格是被高估还是被低 估，进而指导证券投资行为。基本面分析的所要分析的经济变量包括宏观经济 层面的通货膨胀率、利率、汇率等，行业层面的企业竞争、供求变化、技术创 新等，以及公司层面的财务状况、股利分配、经营能力等。技术分析不同于基本面分析，技术分析不考虑宏观经济层面、行业层面甚 至是公司层面的因素，但是技术分析可以根据证券市场信息的历史数据来预测 证券价格的未来变动。技术分析的核心内容是对股价的变动趋势的预测，当然 这种预测是建立在以往的股价变动的已知信息上的，同时还要考虑到参与者的 预期、心理和行为的变化等。此外，技术分析认为金融市场中的价格行为是人 类本性的反映，而人类的本性是基本上不会随时间而变化的，所以，正如 Pring(2002)所指出的，”技术分析理论适用于1850年的纽约，也适用于1950 年的东京，并将适用于2150年的莫斯科。”因此，从技术分析角度来看证券市 场，主要的研究对象就是投资者行为，市场的变动趋势虽然不会完全复制过去 的形态，但其不断呈现的相似性却足以保证技术分析者可根据历史经验所发现 的各种价格形态来预测在类似市场环境下的价格运动趋势。山目前，最具有代表性的技术分析是随着计算机技术在证券投资界的普及而 兴起的技术指标分析，其中就包括移动平均线技术。移动平均线(MA)是在 道琼斯的“平均成本概念”的理论基础上，采用统计学中“移动平均”的原理，将 哈尔滨工业大学经济学硕士学位论文一段时期内的股票价格移动平均值连成曲线，用来显示股价的历史波动情况,进而反映出股价指数的发展趋势的技术分析方法。移动平均线是一种客观的图形分析工具，是一种用来追踪市场价格运行趋 势的工具，由于其构造简便，极富灵活性，而且确定趋势信号非常精确，因此 在趋势分析中被广泛运用。现有的移动平均线按时间可分为三类，即：短期移 动平均线、中期移动平均线和长期移动平均线。短期移动平均线中，一般以5 天或10天作为计算时间，反映短期的平均价格或成本。中期移动平均线中，以30天作为计算时间，代表一个月的平均价格或成本。另外，也有经常以60 天作为计算时间的，俗称为季线。长期移动平均线中，多以200天为计算时间，这个在欧美的股市技术分析中比较常见，美国投资专家葛南维在通过研究与试 验移动平均系统后，认为200日的移动平均线最具代表性。移动平均线通常和K线图描绘在一张图中，这样便于比较当前价格和价 格的变动趋势之间的关系。通过分析当前价格和移动平均线的关系，可以给出 适当的买入或卖出的建议。在移动平均线的基础上，比较常用的指标还有Geral Appel 在 1979 年提出的 MACD（Moving Average Convergence Divergence）理 论，这是一种利用短期（常用为12日）移动平均线与中期（通常为26日）移 动平均线的聚合与分离状况，对买进、卖出时机作出判断的技术分析方法。我们现在证券市场分析中所运用的移动平均线，考虑的因素是价格和时 间，没有把成交量的因素考虑进去。然而在技术分析中，时间、价格和成交量 是构成分析工具最为重要的三因素，缺少其中任何一个因素的技术分析都是不 完整的。我们经常用价格的上升或是下跌来判断牛市或是熊市，但是我们经常 忽视成交量能够反映出的交易的活跃程度。在牛市中，随着价格的抬高，成交 量随之放大，而在调整的时候，成交量萎缩。同样在熊市中，随着价格的下跌，成交量也随之放大，而在底端调整的时候，成交量是萎缩的。可见时间、价格 和成交量之间有着密切的关系，而且如果能够把这三个因素结合到一起，那么 所反映出的市场信息一定是更为准确的。本文将研究一种新的移动平均线，即 考虑到成交量因素的移动平均线，这种移动平均线将综合反映出过去的价格、时间和成交量的信息，在所有这些信息的基础上做出证券价格变动趋势的预 测。1.2 国内外研究现状及方法综述移动平均线（MA）是以道琼斯的平均成本概念为理论基础，采用统计学 中“移动平均”的原理，将一段时期内的股票价格平均值连成曲线，用来显示股 2哈尔滨工业大学经济学硕士学位论文价的历史波动情况，进而反映股价指数未来发展趋势的技术分析方法。它是道 氏理论的形象化表述。作为技术分析之一的移动平均线被用于股票市场以来吸 引了国内外众多的学者对其进行研究，然而，在移动平均线的研究之前需要先 解决另外一个问题，即证券价格变动是否是可预测的，如果不能证明证券价格 变动可预测，那么便不足以谈论任何趋势预测的方法。在解决证券价格是否可 预测的问题之后，便有对移动平均线模型的研究，这些研究通常是在原有模型 的基础上进行的改进和完善，但是最终都没有替代原有模型的地位。1.2.1 国外研究现状及方法综述法国数学家Bachelier早在1900年完成的博士论文投机理论中就讨论 过证券价格的变化规律，他运用数学方法论证了股票价格的变动几乎是不可能 被预测到的。此后，Working、Kendall以及Roberts等人分别对股票价格 指数和商品期货价格的长期波动进行了研究，发现连续的价格变化是线性无关 的。这些发现类似于后来的“随机游走”理论，是早期的股价不可预测说。但是，后来Alexander首次将滤波技术应用于证券市场价格指数变动，以考察基于技术交易规则进行买卖操作的盈利性。他采用5%10%区间内不同 参数的滤波，对根据这些规则而投资于1929-1959年之间的道琼斯工业指数(DJIA)和标准普尔工业指数(S&P Industrials)所获得的收益进行了实证检验。研 究结果表明，相对于简单的买入-持有策略，所有的滤波都能产生超额收益从 而证明了技术分析的有效性。Fama和Blume认为，指数的波动是无法针对股利影响而进行调整的，所以他们认为Alexander的研究存在着严重的缺陷。他们采用0.5%50%区间 内的24种滤波，对19561962年间道琼斯工业指数中的每一只成分股进行了 盈利性研究，并比较分析了是否考虑交易佣金和股利影响的各种组合结果。结 果表明，在考虑交易费用和股利影响之后，所有的滤波交易均无法获得超过买 入-持有策略的收益，而即使是在不考虑交易费用和股利影响的情况下，在30 只股票中也只有4只股票根据滤波交易规则所获得的盈利性高于买入-持有策 略。因此他们认为，技术分析无法获得超额收益，因此不具备有效性和预测性。Jegadeesh采用两个月的时滞进行分析时发现了负序列相关，而在更长的 时滞条件下则发现了正序列相关；L。和Mackinlay网认为，指数和股票组合的 收益数据呈现正序列相关，而个股收益则显示出负序列相关。这些研究不同程 度实证了股票收益率的可预测性，从而支持了技术分析的有效性。Alexander,Sidney S首先对股票价格的波动形式进行了研究，研究表 3哈尔滨工业大学经济学硕士学位论文明在股价走势预测方面存在两个明显的不同观点，一方面是股票市场专业分析 人员为代表的股价运动趋势论；另一方面是计量经济学者为代表的股价随机波 动论。在此基础上Alexander,Sidney S.对股价波动形式进行了实证分析，他 用纽约证券交易所的数据作为研究对象，用股价过滤模型将每日的收盘价中的 过滤掉冗余信息，接着研究股价的波动情况。结果显示道琼斯工业指数和标准 普尔工业指数股价变动并不是随机形式的。Poterba和James M01用移动平均法研究股票市面价格和实际价值之间的 持续偏差，研究中选取美国等其他17个国家的数据作为研究对象，综合考虑 收益率的短期正自相关和长期负自相关，结果表明股价变动趋势具有可预测 性。Reitz和Stefan认为虽然技术分析在股票市场价格预测中得到了广泛的 应用，并且在实际中有着良好的操作指导价值，但是技术分析在运用过程中仍 然包含着很多的无用信息。研究提供了一种关于股价预测的自我实现功能的解 释，如果一些资产价格的一些基本信息是无法获得的，那么可以用震荡模型根 据股价过去基本信息的变化来推测现在的基本信息。那么从这个角度看，这种 技术分析方法可以看作是贝叶斯理论的扩展。股票预测理论经过长时间的争论发展到现在已经被众多人接受，大多数的 分析人员还是认为股价的波动趋势是可预测的，因此，也就促使了众多学者投 入到股价预测模型的研究中。Chiarella Car He Xue-Zhong 和 Hommes Cars。在研究中提出了 一种动 态的移动平均线分析模型，通过基本面信息的相关系数、技术分析外延率以及 移动平均线的步长来考察这个动态模型的稳定性。那么通过不断地改变收益目 标和交易策略，可以检验出不同的移动平均线的随机路线。这种移动平均线的 动态价格研究是可以得到实证的，同时研究中的还发现增加移动平均线的步长 时会影响系统的稳定性，甚至可能会指导混乱的交易行为。笔者认为这种相关 动态模型的研究还可以解释一些市场的价格现象，包括短暂的泡沫、市场的突 然崩溃、价格支持以及价格区间游走等。Andrada-Felix Julian 和 Fernandez-Rodriguez Fernando用统计学方法对 移动平均线进行了改进，通过Boosting算法、贝叶斯模型和简单平均法建立 一个将各种不同股价预测模型联系在一起的系统。通过对1993年1月到2002 年12月的纽约证券交易所综合指数的实证分析可以发现，通过计量方法改进 的移动平均线显示的结果明显优于传统的移动平均线。除此之外，研究中通过 过滤降低价格波动，过滤后的Boosting模型可以有效指导股市交易，虽然不 4哈尔滨工业大学经济学硕士学位论文能保证在股市上升期买入并持有，但是有效的避免股市下降期的买入并持有，同时还可以吸收市场上的部分下跌。Cheng Ching-Hsue、Chen Tai-Liang 和 Wei Liang-Ying】在基于粗糙集理 论和遗传算法的股票预测模型研究中提出了混合预测模型，这个预测模型的分 析方法包括四步：（1）从股价相关矩阵中选取与股价未来走势密切相关的基本 技术指标；（2）用累计率分配原则和嫡值最小化原则对技术指标进行处理，分 离技术指标值和日常的价格波动因素，并转化成语言指标数据集；（3）用粗糙 集算法从语言指标数据集中提取出语言规则；（4）用遗传算法精炼语言规则以 得到更好的预测精度和股票收益。然后他们对台湾证券交易所发行量加权股价 指数作为基础数据，实证分析模型的预测准确性和收益率两个方面来考察它的 有效性。实证结果表明混合模型的预测精确度优于粗糙集和遗传算法的预测结 果，同时股票收益率的预测也优于粗糙集、遗传算法和买入持有法。在 Treynor 和 Ferguson1151以及Brown和Jennings可提出的带噪声的理性预 期模型中，认为市场参与者由信息知情者和不知情者组成，当前价格由知情者 的私有信息和资产的总供给共同决定。在这个模型中成交量只是作为噪声被引 入以增加不确定性来避免完全揭示均衡的产生，因此既不能帮助确定资产的内 在价值，也不能用于预测。Grundy和McNichols、Harries和Raviv，网以及 ConarJ等研究了成交量与价格变化之间的关系，但无法证明成交量本身能 传递的信息。Blume【2。】等改进了传统的带噪声的理性预期模型，在新模型中，模型本身只提供有关信号精度的部分信息，而其他的信息则包含在成交量当 中。这样不知情者无法从均衡价格推断证券的内在价值，但他们能够通过对成 交量的分析获得需要的信息，同时模型研究表明价格变化的绝对值和成交量之 间存在着正相关关系。因此，Blume等人的研究论证了成交量对技术分析方法 有重要的价值。Thira Chavarnakul 0 David Enkef211提出了一种新的智能混合 证券交易系统，该系统利用不同的技术之间的协同优势，创造更多的智能优化 交易决策的移动平均量调整，有利于投资者作出更好的股票交易决定。G.Rotundo和M.Auslool描述了技术分析在不同的市场下会代表的意义也将 会不同，技术分析的统计意义是根据具体的行情而定的。1.2.2 国内研究现状及方法综述国内学者对股票市场移动平均线的研究也是非常的广泛，主要包括对移动 平均线的简单再变形，对其时滞性问题的研究，对股价信息提炼后的移动平均 线的研究，对考虑到成交量的移动平均线的研究。5哈尔滨工业大学经济学硕士学位论文首先是对移动平均线的简单再变形的研究，这类研究只是对移动平均线的 形式或者是判定方法稍作改变，是最初级的移动平均线创新研究。李彩萍和许双魁应用非线性回归分析中的S型增长模型及移动平均线 理论，对按时间次序排列的单一数据序列，给出了一种非线性移动的自回归预 测模型，将其应用于股价指数的历史数据中，对该预测模型的合理性和准确性 作了初步验证，得到的结果相当理想。但是我认为这是在预测股价走势中对移 动平均线的简单再运用，通过移动平均价格用计量中自回归的方法再次预测股 价走势，无法体现出方法的优越性，也只能做为传统预测方法的检验工具了。王兆军、郝刚和曾渊沧,对移动平均线的步长进行了特别的研究，研究 中只考虑短期移动平均线步长S和长期移动平均线步长L对盈亏的影响，建 立盈利指标为S,L的二元函数Earn(S,L)。然后分别用图示法、中位数法和 EM算法对其进行求解，求得步长的较优参数组合有(3,42),(3,52),(3,49),(3,50),(3,41)o这一研究表明，在对股市分析时盲目循从最常用的 步长组合未必带来最理想的投资效益，对不同的市场在不同的阶段通过一定的 试验找出最理想的步长组合可以非常有效的提高投资回报。在此基础上，王兆 军、郝刚和曾渊沧内乂引入随机均匀化设计进一步对移动平均线的最佳步长 进行研究，他们在研究中首先利用Bundschub和朱尧辰的偏差计算公式，将二 维情形下具有最小偏差的平衡均匀设计的生成元或生成向量求解方式，扩展到 二因子数不同的非平衡均匀设计中，并且得到相应的均匀设计表。然后把随机 化均匀设计与移动平均线相结合，得到移动平均线的最佳参数组合。试验证明 随机均匀化设计在研究最佳步长参数时得到的结果与前面的研究结果非常接 近，但是在计算方法上却更加简单。赵尔波、马欢和韩战钢,将标准遗传算法进行了改进，增强了函数的表 达形式，引入了实系数优选过程，根据此方法通过历史股票价格来预测未来的 股票价格。这是对传统的移动平均线的研究进行了方法上的改变，通过改进的 遗传算法模型来计算股价移动平均线，但是此方法对传统的研究方法没有突 破，在考虑影响股价的因素时，即选取计算移动平均线的指标时，只有历史股 价这一指标，这显然是不足以充分反映股价运动趋势的。在传统判定方法的改进中，刘仙云将边际的思想引入移动平均线分析，将两条快慢平均线中的快线视为边际线，与作为平均线的慢线综合分析。为投 资者在分析股价走势时提供新的思路和检验工具。但是这个研究仅仅是换一种 角度去看快慢平均线，或者说是将快慢平均线换一种说法，在分析股价走势时 刘仙云所用的边际线和传统的平均线分析中的快线扮演着同样的角色。可以说 6哈尔滨工业大学经济学硕士学位论文这仅仅是停留在股价移动平均线表面层次上的分析。其次，是对移动平均线存在的时滞性改进的研究，在这一研究中，小波理 论得到了广泛的应用。胡博、卫宏儒、廖福成28以及唐贤瑛和姜山29的研究中将小波变化理论 运用到股票移动平均线分析中，他们认为移动平均线方法的本质是一种平滑技 术，通过平均来平滑高频变化的信息，它有时过于平滑失真太大，不能很好地 表示原序列的变动趋势，并且具有时间滞后性。在解决时滞问题时，胡博等人 选取了具有良好正交性和紧支撑性的Daubechies小波系、Coiflets小波系和 Symlets小波系，把股票走势看做信号，信号随时间而变化，这种变化分为快 变和慢变两部分，慢变部分对应于信号的低频信息，代表信号的主要轮廓（即 代表股票的基本走势），而快变部分对应于信号的高频信息，表示的是信号的 细节（即代表股票的突变部分）。在把股票信息转换成小波信息后，胡博等人 对高频信息和低频信息赋予Visushrink阈值，经过处理后，结合小波变换和移 动平均线两种方法，建立改进过的小波变化-移动平均模型，通过这个模型可 以更好地提取出股票价格中的有效信息，一定程度上解决了移动平均线法的时 滞性的缺陷，从而更准确地进行股价波动趋势预测。胡博等人在股票分析中引入小波变换方法，确实给投资者带来了更大的 收益。但由于此种方法对股票无普适应性，因此还得在实际中根据每支股票的 特点选取合适的日均线、尺度、小波基，加大了研究的计算量。另外一个比较重要的研究方面是股价信息的提炼，以此来去掉影响股价 的各种冗余信息。刘厉兵网认为在使用短期移动平均线时时常会出现价格穿越均线的情 况，那么不可避免的是某些短期的随机价格运动（“噪音”）会激发错误的趋势 信号（伪信号），从而误导交易者。他通过应用马尔可夫链对短期移动平均线 和长期移动平均线结合进行分析，过滤掉了短期移动平均线中的一些伪信息，有效的克服了传统均线分析所带来的伪信号，使得均线分析既能较准确预测趋 势，乂能贴近市场近期行为，解决了均线通常只能用于分析中长期趋势的问题。但是，在研究的过程中选取一日均线为短期，而五日均线代表长期，这有悖于 传统的长短期的划分，研究结果只适用于我们通常所说的短期，而不适用于长 期。当然也有同时处理时滞性和股价信息问题的，这里比较常用的方法是将 小波理论和神经网络理论相结合的运用。丁圣和高风刈利用了小波分解与重构技术提取出隐藏在噪声中的股票价 7哈尔滨工业大学经济学硕士学位论文格趋势，然后用神经网络学习股票价格趋势，最终作出预测，由于剔除了高噪 声，可以预期最后的预测精度会有所提高。他们首先选择了 Daubechies小波 低频重构信号作为神经网络的训练数据，然后将小波趋势提取后的股票价格输 入到神经网络中，得到新的预测值，这样再根据移动平均线的计算方式得到新 的移动平均线。这种通过小波神经网络数据处理得到的移动平均线在判断股票 走势时不仅在一定程度上解决了时滞问题，更是排除了原有股价中的复杂信 息，实证结果表明，跟直接的预测股价相比，这种预测方式更为精确。对于小波和神经网络相结合改进移动平均线预测股票的方法，常松和何 建敏M认为预测结果仍然不够理想，他们提出了小波包和神经网络相结合的 股票价格预测模型，研究的核心思想是利用小波包分解理论将股票价格波动序 列最优地分解为一系列规律较易掌握的子波动，对原始价格波动的预测也就分 成神经网络对各子波动的预测。在研究的过程中常松和何建敏提出了冗余Harr 序列分解算法，克服了现有小波包分解的二抽取和预测边界问题。同时他们提 出了一种自顶向下的以预测为目的的最优小波包分解选择算法，获得了原序列 预测近似最优的精度。最终他们通过研究利用小波包分解和神经网络的非线性 预测建立了一个股票市场“小波包神经网络”预测模型，并且通过对上证综 指的实证研究表明这个模型较同类的神经网络模型及小波和神经网络相结合 的模型预测精度都高。张素省和高风提出用模糊控制方法对股市进行预测和决策，通过模糊 控制系统对语言变量进行处理，在设计模糊控制器时把股票当日价格和30日 均价（即30日均线与10日均线的交叉点）的差值的大小与30日均线和10 日均线的斜率之差（在交叉点处）作为模糊控制器的两个输入变量，即设计一 个二维模糊控制器。然后建立模糊控制规则库，选取最常用的Mamdani模糊 推理法为研究所用的模糊推理法，用模糊单值法实现模糊化运算，用重心法实 现去模糊化，最后通过离线计算得出模糊控制决策表。输入两个变量后，通过 决策表信息的处理会输出买入股票的概率。这种通过模糊控制系统对双重移动 平均线的技术指标进行处理的方法，可以避免只采用双重移动平均线频繁报出 的虚假买卖信号，而且可以进一步给出买卖股票的模糊决策，即买卖股票的概 率。对多支股票的数据进行验证的仿真结果表明了该方案的可行性。以上研究中均没有考虑到股票的成交量因素，李卫华M从这方面入手进 行研究，弥补了这方面的不足。李卫华认为移动平均线实质上是一种追踪趋势 的工具，目的在于识别和显示旧趋势已经终结或反转、新趋势正在产生关键的 契机，是预测市场的变化趋势，因此从这个意义上说，时滞性不能说是它的缺8哈尔滨工业大学经济学硕士学位论文点。在他看来现在使用的移动平均线的最大缺点是没有把成交量考虑进去，因 此他设计了一种新的移动平均线一一价量移动平均线(PVMA)O公式如下：PVMA=-(1-1)n1=1式中：PVMA为价量移动平均值；V,为第i日的成交量；0,为第i日的开盘价；C为第i日的收盘价。在确定了价量移动平均线模型后，实证分析结果表明价量移动平均线的 预测精度优于传统移动平均线。考虑了成交量的移动平均线在确立市场运行的 趋势上更为灵敏，在预测市场的走势上更为精确。这些研究都是围绕着股价移动平均线进行的，这是预测股价的重要方式 之一，我们可以发现还有众多学者是从其他角度入手预测股价走势的，并且取 得了非常不错的成果。张素省和高风的研究是比较具有代表性的。1.2.3 对现有理论研究的评价首先，股价移动平均线的研究是为了预测股价的走势，所以在股价是否可 预测方面吸引了很多的研究学者。这也是移动平均线研究的首要前提，如果股 价是不可预测的，那么之后的任何研究都是徒劳的。这里主要的分歧在于，一 部分人认为股价运动是存在趋势性的，即可预测的；但同时还有一部分人认为 股价运动是随机游走形式，即是不可预测的。现在的研究大多是用实证的方式 证明股价运动是可预测的。支持股价运动不可预测观点的人认为股价在任何时 刻都无法确定在下一刻将会朝着哪个方向波动，但是这只是限于极短的时间内 波动，当赋予一个恰当的时间段的时候，股价运动是存在明显的趋势性的。所 以，本文认为在文中研究股价移动平均线时是建立在股价可预测的基础上的。其次，移动平均线存在的最大问题是预测方法的准确性。传统的预测方法 是“葛兰维八大法则”，现在有的人尝试引入遗传算法或神经网络理论来提炼历 史股价的信息以期提高预测的精度；有人研究不同股市的移动平均线的最佳步 长组合，以此来提高预测的准确性；也有量价移动平均线的研究，考虑到成交 量因素的移动平均线也提高了预测的准确性。但是，遗传算法和神经网络模型 的引入使得模型无法在实际中得到广泛的应用，因为毕竟普通股民是无法理解 9哈尔滨工业大学经济学硕士学位论文其中的深刻含义的。而在步长的研究中，因为移动平均线可以设任意的步长,所以这种方法的优势不是很明显。比较容易被接受的就是价量移动平均线的研 究了，充分考虑到了成交量的影响，同时模型比较简单，而且容易建立计量模 型，应用起来非常方便，更重要的一点是，价量移动平均线确实明显的提高了 预测的准确性。最后，大家对移动平均线集中研究的另外一个方面是它的时滞性。移动平 均线是对历史股价信息的反映，用它来预测未来股价的波动趋势毫无疑问是无 法摆脱时滞性这个问题的。最初解决这个问题的办法是将移动平均线组合使 用，例如长期线、中期线和短期线的结合，还有平滑异同平均线（MACD）的 使用，后来一些学者在移动平均模型中一如小波理论，这些方法都成功的在一 定程度上解决了时滞问题。但是由于是用历史信息去预测未来变化，所以时滞 性问题只能从某种程度上减弱，但是永远无法彻底解决。本文将研究考虑到累计成交量因素的移动平均线，建立一种新的模型合理 地引入股票的成交量，使得移动平均线不仅能够反映股价的信息，同时还能反 映出交易量的信息，以期使得这种价量移动平均线比传统的移动平均线在预测 股价走势时更为有效。1.3 本文的研究方法及主要内容本文将在第2章对现有的基本面分析理论和技术分析理论进行了简要的 介绍，重点阐述了几个经典的技术分析理论，并对移动平均线趋势分析理论的 理论进行了简要的评述。本文第3章论证了移动平均线量价分析的理论基础，通过实例分析证明没 有成交量支持的价格波动时难以形成趋势的，在趋势分析中必须要考虑到成交 量的信息。在第4章中提出量价移动平均线的思想，利用累积成交量作为移动平均价 格的限制条件建立量价移动平均线模型。在不同时间周期的累积成交量值得确 定上面，本文采用对每日成交量进行移动求和，用统计分析的方法计算出累积 成交量值得期望，以此确认累积成交量的值。在数据处理的过程中，为了便于 进行统计分析，本文选取了累积成交量与个股市场流通股数量的比率进行分 析，通过实例验证，得到了令人满意的效果。第5章进行股价短期趋势预测的实例分析，文中选取了三只样本个股和上 证指数作为大盘样本股进行实例分析。在实例分析时，首先建立每只样本股的 量价移动平均线模型，采集各只样本股的相关数据，用Matlab数据处理软件 10哈尔滨工业大学经济学硕士学位论文进行计算得到每日对应的量价移动平均线下的价格平均值，然后绘制相应的量 价移动平均线。在实例分析中，本文采取量价移动平均线分析与传统移动平均 线分析相对照比较的思路，总结出量价移动平均线所具有的特点。然后，通过 实例分析总结出具有特殊意义的形态，并给出相关操作建议。11哈尔滨工业大学经济学硕士学位论文第2章 股票价格分析理论和传统的移动平均线趋势 分析方法传统的移动平均线趋势分析理论是股票技术分析的重要方法之一，它将移 动平均的思想运用到股价趋势分析中，以求能够准确预测股价的波动方向。而 关于股价波动预测分析的理论多而繁杂，主要可分为技术分析和基本面分析两 大类。基本面分析主要是把研究重点放到股票的内在价值研究上，通过对企业 的财务状况、经营状况等因素的研究来分析股票的内在价值；而技术分析，则 是通过对股票技