20131231-山西证券-四议＂四价结构＂的统计规律及其他_寻找市场的大概率事件_30页_2mb

量化选股：价格形态系列总结

核心内容

本报告探讨了价格形态在量化选股中的应用，重点分析了四价结构与形态的统计规律及演变关系。通过将价格映射到状态空间中，利用大数定律下的稳定统计特征设计交易策略，并在5种指数成分股上进行回测，均获得正收益。报告还介绍了基于价格中枢的形态识别方法，并对几种典型形态（如矩形、三角、扩散、头肩顶）进行了量化分析和实证研究。

主要观点

1. 价格形态的映射与分析：

   • 价格状态可被映射为状态序列（如 $u, h, d, l$），从而将价格趋势转化为字符串形式进行分析。
   • 四价结构总共有32种，其中部分结构具有明显的统计规律，如连续四天上涨（uuux）之后第五天继续上涨的概率约为32%，而下跌的概率约为68%。

2. 结构演变关系：

   • 不同结构之间存在演变关系，例如uuux可能演变为自身或uuhy，也可能由luux演变而来。
   • 除了uuux和dddy，其余结构均由两种结构演变而来，并可能演变出另外两种结构。
   • 某些结构对在大数定律下表现出显著的非随机特征，例如uuux和uuhy的合计概率相差近23个百分点。

3. 形态识别方法：

   • 提出了一种基于价格中枢的形态识别方法，通过定义中枢价、初始幅度和相邻高低点的时间参数来量化价格形态。
   • 价格中枢与原始样本点具有一一对应关系，且形态由价格中枢、初始幅度和时间参数唯一描绘。

4. 典型形态的特征：

   • 矩形形态：高点与低点的连线近似平行，价格中枢呈近似直线。
   • 三角形态：分为对称三角和直角三角，价格中枢在对角线附近上下等距波动。
   • 扩散形态：幅度逐渐变大，价格中枢呈发散趋势。
   • 头肩顶形态：由左肩、头部、右肩和颈线构成，需满足特定条件（如头顶点与肩顶点有足够的落差）以确认反转。

5. 实证研究：

   • 使用上证综合指数数据进行测试，选取局部极值并按时间顺序排列。
   • 通过进一步筛选，确定趋势是否存在，以及形态是否符合量化条件。
   • 通过VBA程序实现形态识别和量化，包括局部极值筛选、箱体识别、形态分类等。

关键信息

回测结果

• 上证50：初始资金为21370.53元，当前资金为27209.24元，当前收益率为27.32%。
• 最大回撤：1677.11元，发生于2013-06-24。
• 夏普比率：2.73。
• 手续费：4273.15元。
• 盈利天数：127天，亏损天数：99天，持平天数：2天（不计起始日及之后5日）。

数据来源

• 数据来源于山西证券研究所和Wind。
• 时间区间为2011年1月4日至2013年12月11日，共711个交易日。

形态识别与量化

• 局部极值：选取最近10日的最大值或最小值作为极值点。
• 趋势识别：通过价格变化趋势和震荡幅度筛选出上升或下降趋势。
• 形态分类：包括反转形态（如头肩顶、双重顶、双重底）和持续整理形态（如矩形、三角、扩散）。
• 形态量化：通过价格中枢、初始幅度和时间参数，将形态转化为可计算的指标。

结构与形态的定义

• 结构：任意连续 $n$ 天的状态序列 $a_1a_2\cdots a_n$ 称为 $n$ 价结构。四价结构总共有32种。
• 形态：不同结构如果呈现相同的形状，被认为是同一形态。例如，四价结构：uuuu、uuuh、luuu、luuh具有相同的连续上升型形态。

附录内容概览

附录1：上证50的最新测试简报

• 股票池：上证50成分股。
• 价格类型：前复权收盘价。
• 时间区间：2013-01-04至2013-12-25。
• 交易天数：234天。
• 是否做空：是。
• 手续费：万分之五。
• 无风险收益率：6%。
• 初始资金：起始日股票价格总和的四分之一。

附录2：基于价格中枢的形态识别方法

• 方法：通过价格中枢、初始幅度和相邻高低点的时间参数来识别价格形态。
• 理论解释：价格形态由价格中枢、初始幅度和时间参数唯一描绘，即 $M = f(y, L_1, t)$。
• 程序实现：通过VBA程序实现局部极值筛选、形态识别和量化分析。

图表说明

• 图表1：展示了5种指数成分股上四价结构的出现次数和概率。
• 图表2：结构间的演变关系图，说明不同结构之间的演变路径。
• 图表3：结构对在5种指数成分股中出现的合计概率，用于分析形态的统计特征。

结论

通过价格形态的量化分析，可以识别出市场的大概率事件，从而设计出具有正期望收益的交易策略。报告强调，价格形态的演变和统计规律为量化交易提供了理论基础，同时基于价格中枢的识别方法为形态分析提供了更严谨的量化手段。尽管部分方法在实际操作中存在难度，但它们为后续研究提供了方向和基础。