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股票交易:检查市场状况

2019-11-14 18:36:30  来源:股票交易  本篇文章有2908字,看完大约需要10分钟的时间

股票交易:检查市场状况

时间:2019-11-14 18:36:30  来源:股票交易

股票交易:检查市场状况

哲学家斯蒂芬•培伯提出了情境主义,并用其来描述一种世界观,在这种世界观认为,一定环境下的知识就是真相。短期的价格模式可能在大牛市有正预期值,而在熊市可能就是负期望值了。开盘后第一个小时里的短线反转与中午出现的短线反转可能含义不同。举一个《重塑证券交易心理》中的例子,你知道“向右转(BearRight)”在高速公路上表达一种意思,而在阿拉斯加的荒野中却表达另一种意思。

股票交易:检查市场状况

我们可以给市场数据赋予一定的含义,然后根据这个含义来研究交易模式。我们现在想要问的是:“在这种状况下,未来的期望值有多大?”我们默认有期望值。只是要在具体的市场状况下——我们才能讨论期望值。

很多非常成功的交易设想只适用于某些市场——不是所有的冇场,也不是永远适用。

我们继续使用前几课使用的“练习表”中标准普尔500指数的历史日线数据。我们先复习一下:电子表格中A列是“日期”,B列到E列依次是开盘价、最高价、最低价、收盘价。F列是自变量,即当日价格变化,在单元格F22中输入:“=((F22-F21)/F21)*100”。G列将作为我们的市场状况变量。在G22,我们输入:=if(E22>average(E3:E21),l,0)

如果当前价格在标准普尔500指数前一日的20日简单移动平均线以上,单元格G23显示“1”;如果当前价格不在20日移动平均线以上,则单元格G23显示“0”。单元格G1的数据标签可以是“移动平均线”。我们的因变量是次日价格变化。在单元格H22,应为"=((E23-E22)/E22)*100”,Hl的标签应为SP+1。

为了完成这个工作表,我们选中单元格G22和H22;点击Excel菜单项的“编辑”;点击“复制”,选中G23下面的单元格直到数据的末尾,按“回车”键。我们像之前一样选中并复制工作表里的所有数据,保存工作表,命名为“练习表2”,让Windows将数据保存到剪贴板备用。打开一个新工作表;点击单元格A1;点击Excel菜单项的“编辑”;选择“粘贴”;这样文本数据就进入了我们的工作表。注意:这时,我们就必须删除2—21行,因为2—21行没有20日移动平均的数值。我们也要删除末行数据,因为我们没有第二天的数据。你想删除哪一行,就选中该行左边的数字,点击Excel菜单项的“编辑”,再选择“删除”,你就可以删除整行了。你删除的那一行会消失,然后下面的数据会占据你删除的那一行。

请注意:使用移动平均线作为你感兴趣的变量会缩小你的数据,因为初始值不会有移动平均值。你在确定样本大小时,必须考虑到这一点。

现在我们对数据进行双排序,以进行市场状况研究。假如说我们想知道价格在20日移动平均线以上,上涨日过后的期望值与价格在20日移动平均线以下,上涨日过后的期望值有什么不同。我们像之前一样将数据基于F列"SP(1)”按降序排列,使最大的价格变化出现在工作表的最上面。现在,我们只选择价格变化为正的单元格的数据,将其复制到另一个工作表里。我们的第二次排序将基于G列,仍然是降序排列。这样会将市场在20日移动平均线以上交易的上涨日(编码为T)与其他交易日分开。与之前一样,我们会通过计算在G列编码为“1”的H列单元格的平均值,并与G列编码为“0”的H列单元格的平均值比较来研究次日收益的平均值。

下面,我们假设有538个单元格是上涨日,其中383个单元格的G列编码是“1”、155个单元格的G列编码是“0”。比较“=average(H2:H384)”和“=average(H385:H539)”。你也可以按“上涨日”或“下跌日”将H列单元格在I列中编码“1”或“0”,公式为“=if(H2>0,l,0)”,然后比较"=sum(I2:I384)”和“=sum(I385:I539)”,看看移动平均线以上和以下的上涨日的天数是否有明显差别。

为了满足你的好奇心,我们使用标准普尔500数据作为原始数据,我发现当我们在20日移动平均线以上交易时,一个上涨日后的次日变化平均值为-0。04%;而我们在20日移动平均线以下交易时,一个上涨日后的次日变化平均值为-0。18%。这是个很好的例子,其中的发现没有让我感到震惊,但给我们一些启发。我还可以做其他研究,看看在下跌的市场中上涨交易日后面的走势如何,也许我会得到一个设想:在下跌的市场中遇到强势下跌时做空。

通常,你会从排序后的数据中看到差别,这些数据鼓励你继续研究,加。是却不能单独证明•个交易设想。

编码与排序结合使用可以创造出很多种市场状况。比如说,如果我们输入“=if(E21=max(E2:E21),l,0)”,就可以研究当日价格是过去20日中最高价的市场状况并看看这种市场状况是如何影响收益的。如果我们同样考虑另一个自变量,如创52周新高和新低股票的数量,我们就可以研究在新高股票数量超过新低股票数量时或新低股票数量超过新高股票数量时的市场表现如何。比如,如果将新高放入F列、新低放入G列,我们可以在H列输入"=if(F21>G21,l,0)”进行编码,将因变量(可以是次日价格变化)放入I列,再按新高/新低排序。

像我们之前提到的一样,不创造太多的市场状况条件是一个明智的选择,否则你会对你有问题的情况中一个非常小的例子纠缠不清,那么提出设想也会变得十分困难。如果符合设想的市场状况少于20个,你可能需要放宽标准。

作为你自己的交易教练,你可以利用这些条件来了解各种市场状况下的业绩。板块运动、相关品种,这些条件都可以影响市场行为。在探索这些模式的过程中,你会在实战时敏锐地感觉到这些模式,从而帮助你选择和执行交易。

训练提示

如果你对长线交易或投资感兴趣,你可以创建周线数据或月线数据的电子表格并研究月收益之类的自变量对次月收益的影响、VIX水平对次月波动性的影响、市场情绪指标数据对次月收益的影响、石油价格变化对次月收益的影响等等。你还可以对一年中每月(或月初/月末)数据进行编码,来研究日历变化对收益的影响。

关键字: 日移动平均线简单移动平均线20日移动平均线
来源:股票交易 编辑:零点财经

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