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股票交易:自己进行历史研究

2019-11-14 18:34:08  来源:股票交易  本篇文章有字,看完大约需要10分钟的时间

股票交易:自己进行历史研究

时间:2019-11-14 18:34:08  来源:股票交易

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股票交易:自己进行历史研究

如果你已经下载了数据并算出了自变量和因变量,你就可以开始观察两组变量之间的关系。在上一课中,你已经保存了标准普尔500指数数据的工作表,其中F列是前一交易日的价格变化,G列是下一个交易日的价格变化。打开该工作表,我们开始进行研究。

股票交易:自己进行历史研究

你首先要做的是将该工作表中的数据复制到一个新建工作表中。我们首先将数据复制到WmdowsM贴板,然后粘贴到一个新工作表里。这样就清除了原来工作表里的所有公式,因为剪贴板只能保存文本数据。如果要自己分析数据,该过程必不可少。

所以,选中工作表中除了末行以外所有的单元格。因为没有最后一行,没有次日收益数据,所以我们没有将最后一行纳入我们的分析。选中单元格,点击Excel菜单项的“编辑”,然后选择“复制”。然后,你就可以退出该工作表,并让Windows将数据储存到剪贴板。打开一个新建空白工作表;点击单元格A1;点击Excel菜单项的“编辑”;选择“粘贴”。你的数据会被转移到新的工作表中,而且不含公式。

一旦完成以上操作,你需要删除数据标签下面的第一行数据,因为没有相对于前一日变化的数据。当你选中整行、点击“编辑”、选择“删除”来删除这一行时,下面的行会向上移动,所以数据标签和数据本身之间没有空行。

现在你要选中所有数据(包括第一行的标签),选择Excel菜单项的“数据”;然后选择“排序”;在“排序”下拉菜单里选择SP(1)选项。你可以点击下拉菜单里的“降序”按钮:这样,标准普尔500指数的最大日收益会排在第一行,第二大日收益排在第二行,以此类推。最后一行是标准普尔500指数最大的日亏损了。"排序”函数将你的自变量按值的大小进行划分,以便让你了解因变量是如何受到影响的。

现在,我们已经做好了研究数据的准备。为了进行说明,我假设你的数据标签放在第一行,数据有999行(998天的标准普尔数据加上一行标签)。在G列最后一行的下面(单元格G1002),输入"=average(g2:g500)”(没有引号),敲击“回车”。在单元格G1002下面(G1003),输入"=average(g501:g999)”,然后敲击“回车”。这样你可以大致了解:一半的交易日很赚钱,一半的交易日不太赚钱,分别看看它们次日收益是否变得更好或者更差。

请注意,你也可以输入“=average(g2:g250)”、"=average(g251:g500)"、<<=average(g501:g750)"和“=average(g751:g999)”将数据四等分来粗略分析次日收益。

你的数据能够显示出:交易萎靡日之后标准普尔500指数的次日收益大部分为正值,而交易活跃日后的次日收益一般不多。对你来说,你认为要多大的差别才行?正像我在前面强调的那样,我不会利用这些信息开发一个统计学上占优势的机械交易系统。相反,我是想做定性分析,看看是否有重大发现。如果有什么重大发现,我就能形成交易设想。如果上涨日后的平均次日收益和下跌日后的平均次日收益的差别在0。01%和0。03%之间的话,我是不会感到兴奋的。如果强势交易日后的平均收益为负值,弱势交易日后的平均收益为正值,这样才更有趣。

在进行多次排序时,你就会感到有差别,这些差别可能会引起有价值的设想。

那么,我会如何使用这些信息呢?也许我会进一步挖掘、研究那些四等分数据,然后发现强势上涨交易日次日的收益很差。如果真是如此,我会有这样的设想:对于标准普尔500指数,如果第一天强势上涨,那么第二天开盘后是横盘振荡的。对于标准普尔500指数,如果我看出了第一天强势下跌后第二天收盘上涨。我可以这样设想:如果第一天强势下跌了,那么第二天会有大反转。历史数据让我关注某些模式,让我提出了设想,但不是可靠、确定的结论。

历史数据还可以提升我的交易行为。如果我正在做中期波段交易,如果市场在某天下跌了,我会加仓;如果市场在某天强势上涨了,我反而不会加仓。如果我持有空头仓位,我可能会在大跌交易日收盘时兑现部分利润,而不是在上涨交易日收盘时兑现部分利润。

如果我们没有找到任何明显差别呢?这同样是一个发现。这就告诉我们——在这个时间框架内,在这段时期内一没有趋势。这告诉我们一个道理:市场大涨也好,大跌也好,你的期望值不要太高。此时我们不要认为趋势是我们的朋友,也不要去逆势交易。我们还应该知道从别处寻找潜在优势。

写下你研究发现的关系;这会对你日后的研究有指导作用,并让你事半功倍。

如果你没有分析出数据间的可靠关系,那么你可以看看是不是还有其他的设想。比如,你可以利用周线数据和月线数据看看前期收益是如何影响后期收益的,而不是只看日线数据。你还可以研究另一个品种的次日收益。也许你会在商品或小盘股中找到比标准普尔500指数更多的证据,证明有趋势。

你的创造力真正可以起到作用的时候是在你选择自变量的时候。你可以用工作表研究:当日的看跌看涨比率和次日标准普尔500收益的关系;当日成交量和次日收益的关系;当日金融板块的收益和次日标准普尔500收益的关系;当日债券收益和次日收益的关系。如果你已经能够熟练使用工作表进行分析,这个过程就仅仅是从一组变量转换到另一组变量那么简单了。这样,你就可以在相对较短时间内研究很多设想。

熟练掌握整个过程的关键是使用Excel中的“排序”指令。“排序”指令将你的自变量从大到小或从小到大排列,让你知道你的因变量发生了怎样的变化。在图表中可视化你的数据时,“排序”是一种可以让你了解变量关系方式的好方法,突出了重要的市场热点。但是,一定要保存带有公式的原工作表——之前你命名为“练习表“的那个工作表。我们关于Excel技术的练习还没有结束!

训练提示

我建议你研究以下内容:看看强势上涨日和强势下跌日与次日收益的关系。你可以通过指标一比如腾落指标或上涨成交量与下跌成交量的比率一一定义强势上涨日和强势下跌日。然后排序分析。你可能会发现强势的市场继续强势,弱势的市场要反转。然后,你可以通过排序选择下跌日,再分成很弱的市场和比较弱的市场。通常,你在上涨日所看出的模式和下跌日的模式不同。

关键字: 趋势波段交易板块
来源:股票交易 编辑:零点财经

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