统计学与应用  >> Vol. 8 No. 4 (August 2019)

大盘牛熊的判别研究及检验
The Research and Examination of Bull Market and Bear Market

DOI: 10.12677/SA.2019.84072, PDF, HTML, XML, 下载: 431  浏览: 636 

作者: 刘 昱*, 肖春来*:北方工业大学理学院,北京

关键词: 牛熊转换套期保值平仓时机 Conversion of Bull and Bear Market Hedging Closing Time

摘要: 为了平衡现货市场中的系统性风险,投资者往往选择通过套期保值进行风险对冲,所以准确判断大盘市场中的牛熊市转换机制成为学者们探研的关键。本文依据相应理论,选取MACD、TRIX、DMI以及MTM指标,通过调整适当参数建立用来判断牛熊转换的模型,产生综合指标TREND来确定进入熊市进行套期保值的时间以及熊市结束进入牛熊转换时期所应平仓时机,为投资者准确决策提供有力依据。
Abstract: In order to balance the systematic risk in the spot market, investors often choose to hedge the risk through hedging. So accurately judging the bull bear market conversion mechanism in the market has become the key for scholars to explore. According to relevant theories, MACD, TRIX, DMI and MTM indexes are selected in this paper. By adjusting the appropriate parameters, a model is established to judge the conversion between bull and bear market, and a comprehensive index TREND is generated to determine the hedging time in the bear market and the closing time when the bear market ends in the bull and bear transition period, so as to provide a powerful basis for investors to make accurate decisions.

文章引用: 刘昱, 肖春来. 大盘牛熊的判别研究及检验[J]. 统计学与应用, 2019, 8(4): 631-645. https://doi.org/10.12677/SA.2019.84072

1. 引言

1.1. 研究背景及目的

长期内,沪深300指数存在确定性的熊市趋势时,投资者可以通过股指期货套期保值对冲现货市场的系统性风险。研究牛熊转换机制可以准确地对将要到来的熊市进行及时应对,也可以对熊市过后的牛市及时作出决策。由于有学者研究过大盘趋势判别模型(牛熊市判别模型),但是年份过长未曾有人对该方法经过检验,因此,为了能确定该模型是否依然能支持现在股市中股指期货的变化,进一步寻找牛市熊市中股指期货的套保时机及平仓时机,本文就此进一步展开研究。

Figure 1. 2014~2019.4 Shanghai and Shenzhen 300 stock index price

图1. 2014~2019.4沪深300股指价格情况

作为理性的投资者,只有确定了牛市的到来并且准确避免由于虚假信号做出误判时,合理的投资决策下将风险降到最低从而获取牛市中的投资收益。我们知道,只有当大盘处于大熊市时,我们才在股指期货市场进行套保对冲现货市场的系统性风险。上图是2005~2019年沪深300股票指数的K线图。正如图1所示,在2008年有一次大牛熊市的转变,所以学者对于此阶段建立了牛熊市判别模型。2009~2014年的数据处于振荡趋势,不适用分析处理。本文选择2014~2019年的数据验证模型,在大牛市后进入大熊市的趋势判断,是对大熊市的到来与结束这一转折点的研判。

本文以此为研究基础,用其来验证目前的股票现货市场中的牛市熊市转换点。不同参数设定会改变指标的灵敏度,从而对大盘指标图有不小的影响,正常范围内的参数改变会对模型结果起到关键的作用。所以进行相应的指标参数改进,使得选取的指标更适应当下股市波动情况,对模型进行改进,使得新的模型对未来市场上的牛熊市转化起到预判作用。

1.2. 文献综述

大盘的牛市、熊市的判别在行业内的研究相对成熟,学者们大多准确定位牛市、熊市的特点以及通过判断牛熊来临及转换时期的套利、套保等方法,针对不同时期的大盘特点提供应对方法给出合理的参考,为降低投资风险、理性决策等提供了宝贵的研究结论。

郑州大学的刚梦醒 [2] 同学通过分析中国股票市场20多年间有7次牛熊转换过程,指出了导致股市发生大幅波动的因素,结合了政策事件进行实证分析,指出政策事件会加剧中国股市的波动,并针对这一影响因素提出了相关政策性的宝贵建议。

刘建华 [3] 在对中国股市熊市和牛市量价分析中以上证指数的走势将股市划分为熊市和牛市,针对不同的市场背景,采用回归分析和Granger因果关系检验,分别对牛市和熊市的量价关系进行研究。研究结果显示,交易量的大幅增加通常都伴随股票价格的大幅上涨或大幅下跌。

李泽圣 [4] 则分别探讨了在牛市和熊市下用上证指数和深证成指进行波动溢出效应分析,发现上证指数与深证成指之间存在显著的双向波动溢出效应。在牛市行情下,是以上证指数对深证成指的波动溢出效应为主,在熊市时,两市的关系明显加强,存在上证指数对深证成指同时具有双向的波动溢出效应。

2. 原先指标的实际研究

2.1. 技术指标确定

技术指标作为一种预测股市的定量分析方法,具有一定的参考性和精确度,但只分析一种技术指标并不完全能准确地反映股市走向,甚至两指标表现出的信息是相互矛盾的。学者将几种技术指标进行综合,得到一个综合评价股市走势的指标来对大盘牛熊市进行判别。经过不断尝试和分析,最终确定将以下几种技术指标进行综合,下面分别介绍各指标的计算方法、参数的选择、趋势的研判,以及综合指标的确定。

2.1.1. TRIX指标(三重指数平滑移动平均指标)

TRIX指标又叫三重指数平滑移动平均指标,是根据移动平均线理论对一条平均线进行三次平滑处理,再根据这条移动平均线的变动情况来预测股价的长期走势,如图2所示。

TRIX和TRMA两条曲线的相交情况(“金叉”“死叉”)以及这两条曲线的运行方向是该指标的主要研判集中点。TRIX由下往上交叉其平均线时,为长期买进信号;相反,TRIX由上往下交叉其平均线时,为长期卖出信号。

TRIX(27,7)指标是原模型中选取的指标,通过图2来看,TRIX(27,7)指标中“金叉”“死叉”交汇点不明显,存在周期较短,受市场假信号影响较大的问题,据此确定套保及平仓时机存在较大风险。

随后我对参数进行了改进如图3所示,图3反映了TRIX(100,32)曲线与K线图的走势,我们发现TRIX(100,32)指标能较好的模拟出“金叉”、“死叉”穿插情况,所以TRIX(100,32)设置此参数下的指标可作为研究的首选指标。

对比TRIX(27,7)以及TRIX(100,32)指标三条曲线与K线图的走势,本文采用TRIX(100,32)曲线来优化模型,避免参数过小而导致周期短,市场变动快,决策风险过大,参数大,导致周期长,出现反转信号灵敏度低的问题。

Figure 2. TRIX(27,7)

图2. TRIX(27,7)指标

Figure 3. TRIX(100,32)

图3. TRIX(100,32)指标

2.1.2. VPT指标(量价曲线)

VPT量价曲线是将量能的增减和股价的涨跌结合起来分析,从而量能的主要运动方向,掌握股价的运行趋势。

根据VPT指标应用法则,通过对比VPT曲线与0轴的关系可得到买进与卖出信号;且若VPT与股价的走势相背离,也暗示股价趋势将反转。

Figure 4. VPT(51,6)

图4. VPT(51,6)指标

图4显示了原模型中的VPT(51,6)指标并不能看到能量趋势穿过0轴,也就是说该指标图中反映股价短期波动强烈,对于模型的建立存在较强的干扰。

Figure 5. VPT(120,6)

图5. VPT(120,6)指标

图5所示,VPT(120,6)指标图中突破0轴的信号相对明显并且持续的时间较长,说明熊市来临,卖出信号强烈。

根据VPT研判标准来对比VPT(51,6)和VPT(120,6),可观察出VPT(120,6)更能剔除股价短期波动带来的干扰,且能及时的反映股市反转,准确判断出股市的长期趋势。

2.1.3. DMI指标(动向指标或趋向指标)

DMI指标又叫动向指标或趋向指标,其基本原理是在于寻求股票价格涨跌过程中,股价藉以创新高价或新低价的功能,研判多空力量,进而寻求买卖双方的均衡点及股价在双方互动下波动的循环过程2

根据DMI指标应用法则:+DI和−DI曲线之间突破与被突破的关系反映买入与卖出信号;+DI长期处于−DI、ADX、ADXR线以下,说明市场处于弱市之中,股市向下运行的趋势将保持,反之,股市向上运行的趋势将持续;另外,不管当前股价是涨还是跌,ADX曲线向上运行,代表当前趋势在加强。

Figure 6. DMI(35,6)

图6. DMI(35,6)指标

图6所示,DMI(35,6)指标图我们发现其波动性强,长期趋势并不明显,更适合短期投资的研判,所以需要对其进行参数的修改,使得长期性明显。

当将参数调大之后,我们得到了图7,DMI(90,6)指标图。不难看出,修改后的指标图趋势性明显增强,及时的反映了市场的变化情况。

最终,本文选择DMI(90,6)指标进入模型,不仅可以顺应市场变化及时变更波动,还体现了指标的较强长期趋势性,增强了模型的准确性。

Figure 7. DMI(90,6)

图7. DMI(90,6)指标

2.1.4. MACD指标(指数平滑异同移动平均线)

MACD指标又叫指数平滑异同移动平均线,是运用快速和慢速移动平均线及其聚合与分离的征兆加以双重平滑运算,预测股价中短期趋势3

DIF和MACD的突破与被突破所形成的交叉点被称为“黄金交叉”或“死亡交叉”;当DIF线和MACD线都在0值线以上运行,说明股市处于多头行情,股价将继续上涨,反之为空头行情;柱状线的持续收缩表明趋势运行的强度正在逐渐减弱,当柱状线颜色发生改变时,趋势确定转折。

Figure 8. MACD(12,26,9)

图8. MACD(12,26,9)指标

正如图8所见,尽管MACD(12,26,9)指标在研判标准下变动状态非常灵敏,及时的预测了大盘的反转情况,但是,该指标时间周期不长,并且出现了柱状线与研判标准不一样的情况,存在着干扰因素。

Figure 9. MACD(26,52,52)

图9. MACD(26,52,52)指标

在调整后的MACD指标图9中可以看到得到明显的改进,MACD(26,52,52)指标和DIF线在0值线上下运行情况分明,适用于模型分析。

综上所述,本文最终选择了改变后的长期趋势TRIX(100,32)、变更后与量价相结合的VPT(120,6)、修改了高低价波动幅度因素的DMI(90,6)及保留了常用指标MACD(26,52,52)四个指标来构造反映大盘趋势反转的综合函数。

2.2. 综合指标的构造

通过以上指标的筛选、参数的选择,本文研究出各指标的趋势研判表达式,并将各研判表达式进行综合构造出一个更准确地反映股市趋势的综合指标。当大部分技术指标的指向趋于一致时,我们就预测大盘具有此趋势。(注:1 = “牛市”;2 = “非牛”;3 = “非熊”;4 = “熊市”)

f ( TRIX ( 100 , 32 ) ) = { 4 , TRIX TRMA < 0 1 , TRIX TRMA > 0

f ( VPT ( 120 , 6 ) ) = { 4 , VPT < 0 1 , VPT > 0

f ( DMI ( 90 , 6 ) ) = { 4 , DI > + DI 1 , + DI > DI

f ( MACD 26 , 52 , 52 ) = { if ( and ( DIX < 0 , DEA < 0 , MACD < 0 ) , 4 , 3 ) if ( and ( DIX > 0 , DEA > 0 , MACD > 0 ) , 1 , 2 )

综合函数为 [1] :

MIX = f ( TRIX ) + f ( VPT ) + f ( DIM ) + f (MACD)

T R E N D = { M I X 15 M I X 5 (1)

Table 1. TREND indicator calculation results

表1. TREND指标计算结果

通过只是改变指标参数将指标带入模型中,得到表1的研判熊市的来临及牛熊转换开始的表格。表格显示的是截取2014年8月到2019年4月近5年来的日线数据。从2015年8月24日我们判定是市场中熊市正式到来的日子,刚刚进入熊市,便出现了几天错误信号的干扰,由于假信号维持期限不长,暂时不做决断,但是这段熊市的到来维持到同年的11月12日结束,仅不到三个月的时间。紧接着便进入将近两个月的牛熊转换期,我们模型中TREND值保持在14左右,但是保守起见我们不将其进行套期保值操作,以免由于误判造成损失。随后从2016年1月5日又进入了为期仅1个多月的短暂熊市阶段,到达同年的2月24日,熊市结束,迎来牛熊转换期,模型判定股票指数在2月24日到5月3日不做套期保值处理。随后进入了半个月的熊市后又迎来牛熊转换时期。这次牛熊转换时期为股市迎来了维持近2年直到2018年2月8日才结束的牛市阶段。

通过原有的模型反映出来的问题,可以概括为,真正进入熊市的时长过于短暂,对于分析5年内的日线数据产生较为复杂的工作量,其次,处于牛熊转换时期的时间较长,此阶段并不适合进行套期保值的操作,这段时间内沪深300股票指数波动不确定性很强,对于精准判断具体平仓或者套保时间有较为严重的影响,第三,五年内,沪深300股票指数按照此模型模拟出来的时间结果波动性大,较为灵敏,对于进行这种长期决断存在很大的误差。

就此三点问题,我对模型进行了改正。文章改变VPT指标选择,换为MTM指标进行替代。原在于指标设置原理上VPT指标是根据能量的运动方向来判断股价的运行趋势,而MTM指标强调的是股价波动的速度,股价由牛市进入熊市的过程绝非量能的改变就能决定结果,一定存在一个可观的趋势性的过程。就像高速行驶中的汽车,由行驶状态逐渐减速直至速度为零后逐渐加速倒车过程一样,MTM指标更像是研究了股价在涨跌中过程的变化,强调的是偏向于过程中的变化,这样对于研究在某段时间内寻找准确的熊市进入点起到很好的推动效果,相比起关注能量运动方向的VPT指标更加符合如今的大盘情况。

3. 综合指标改进的实际研究

3.1. MTM指标(动量指标)

动量指标(MTM)也称为动力指标,主要是从股票的恒速原理出发,考察股价的涨跌波动速度,以股价在波动过程中各种加速、惯性以及由静到动或由动转静的现象分析股价趋势的中短期技术分析指标。

通常情况下,MTM从下向上突破中心线时,为买入参考信号,反之,MTM曲线从上向下跌破中心线的时候,卖出参考信号。股价续创新高,而MTM未配合上升,意味者上涨动力减弱,股价续创新低,而MTM并未配合下降,意味下跌动力减弱。股价与MTM在低位同步上升,将有反弹行情;反之,从高位同步下降,将有回落走势。

Figure 10. MTM(12,6)

图10. MTM(12,6)指标

首先将参数设定为MTM(12,6),通过图10显示明显的动力趋势变化,展现了短期内冲破中心线的动力情况,该情况波动复杂,很难找到持续的上升或者下降的动力趋势,给我们所研究的结果带来误差,不适合被用到模型中。

随后,我们对指标参数适当的调大,结果如图11所示,让它更能适应中期趋势,指标确定为MTM(94,6)如上图所示,该参数下的动力情况有明显的持续性,并且上涨以及下跌动力情况顺应中期趋势,所以我们选取MTM(94,6)进行研究。

3.2. 新综合指标的建立

指标替换之后的新模型也发生了变化:

由:

f ( VPT ( 120 , 6 ) ) = { 4 , VPT < 0 1 , VPT > 0

改为:

f ( MTM ( 94 , 6 ) ) = { 4 , VPT < 0 1 , VPT > 0

Figure 11. MTM(94,6)

图11. MTM(94,6)指标

则最终的综合函数为:

MIX = f ( TRIX ) + f ( MTM ) + f ( DIM ) + f (MACD)

TREND = { MIX 15 MIX 5

更改指标的选择后,我们重新对2014年8月到2019年4月的数据带入新的模型进行计算,重新寻找进入熊市进行套保的时期,以及牛熊转换开始进行平仓处理的时间,具体情况如表2所示:

Table 2. The coming and ending of the bear market based on comprehensive technical indicators

表2. 综合技术指标研判熊市的来临与结束

分析上表可以看出,5年中,沪深300股票指数处于熊市并适合套期保值的分别有三个阶段:2015年7月31日至2015年11月12日;2016年1月5日至2016年6月5日;2018年3月23日至2018年12月18日。通过与修正指标前的判断进行对比,不难看出,对于分析这种长期的时间段内,沪深300股票指数的趋势性更强,更加连贯,所展现出来的熊市阶段愈加明显。表中依旧存在几天的虚假信号,如果不超过一周,均视为错误信号,不影响大体分析。新的模型很好的解决了旧模型提出的三个问题,我们认为,所选取的指标构建出来的新模型能更好的解释适合平仓或者套期保值的时机,为决策者的判断提供更好的参考,认为更适用于当下的股票市场。

4. 新综合指标的检验

接下来我将修改后的模型与原先的模型就2008年2月到2009年2月的数据进行验证,验证两个模型是否存在明显差异,探讨新模型是否只适用于当下的沪深300股票指数的情况,研究新模型对于原先数据是否同样具有灵敏性。原先模型的输出结果用 指标代替, 指标定义为新模型的输出结果。具体情况如表3所示:

Table 3. Test results of comparison of new and old indicators

表3. 新、旧指标对比的检验结果

与原先文章表述不同,我们定义当MIX ≥ 15时,是进入熊市的标志,但并不是认为一定要进入牛市才是最佳的平仓时机。这样的看法不仅出于考虑到本文是用近5年的日线数据进行研究,数据量过大,分析起来更要慎重并且确保降低容错率为基础,而且是认识到牛熊转换是一个比较复杂的过程,其中后者的能量、趋势以及动力必须压过前者才会成功的进行牛熊市的转换,所以过程中掺杂了很多的不确定因素,因此出于理性投资的角度,我们只对熊市到来时开始套期保值,进入牛熊市转换时期开始进行平仓处理。

在新模型中输出结果显示正式进入熊市时间是2008年1月29日,是进行套保的最佳时机,原先模型分析出2008年2月5日是熊市开始的时间,两个进入的时间点相差6天;众所周知,2008年经历了一场大的熊市,为股民提供了进行套保来平衡现货亏损的机会,这场熊市一直持续到2009年2月,依照新、旧模型给出的平仓时机来看,决策者分别在2月2、3日进行平仓处理。

5. 小结

本文通过原先文献的理论基础,在原有的判断标准上修改了所选取的指标以及适用于分析的指标参数,为了研究沪深300股票指数在历年的市场中走势情况,并以寻找进入熊市可进行套期保值和平仓的时机点为研究目的,所遵照的原则是寻找最实用的方法来平衡现货市场中的风险。通过对比来看,虽然新模型调大了参数、变更了指标,但是与原先模型的计算结果相差不大,并没有出现因为参数变大而导致结果不灵敏等情况,是因为我们选择的指标包括了判断股市长期趋势的MACD指标、中长期技术分析DMI指标、短中期技术分析MTM指标以及长期波动趋势TRIX指标,也就是说,所选取的指标适用区间有短有长,这样可以很好避免模型使用时间上的局限。新模型的改变不仅适用于当下沪深300股票指数进入牛熊市场的分析,也同样适用于原先的股票市场情况,新模型的效果良好,检验结果比较满意,可以给决策者判断牛市熊市的开始点、结束点提供理论参考,让决策者正确把握套保以及平仓时机,做出正确的判断。

NOTES

2DMI指标定义和公式来自姜金胜著的《股票操作指标精萃》P126。

3MACD指标的定义和公式来自姜金胜著的《股票操作指标精萃》P91。

参考文献

[1] 姚芳. 收益率条件分布下的沪深300投资组合研究[D]: [硕士学位论文]. 北京: 北方工业大学, 2012.
[2] 刚梦醒. 中国股票市场牛熊转换机制研究[J]. 洛阳理工学院学报(社会科学版), 2012, 27(2): 32-36.
[3] 刘建华. 中国股市熊市、牛市的量价关系分析[J]. 漳州师范学院学报(哲学社会科学版), 2008, 22(2): 26-30.
[4] 李泽圣. 基于牛市与熊市下的上证指数与深证成指波动溢出效应分析[D]: [硕士学位论文]. 安庆: 安庆师范大学, 2018.