王立柱, 宋钦钦

(沈阳师范大学 数学与系统科学学院, 沈阳 110034)

0 引 言

为了能在股票市场上更多套利,需要找到最佳的买卖时机。因此,股票交易中买卖点的选择是核心问题,尤其是股票交易的买点选择问题。多数投资者在股票交易中都是根据基本面和技术面对市场做出判断,形成自己的一套买卖投资策略[1-4]。基本面分析是对股票交易市场的一种宏观判断[5-6]。技术面分析对市场的反应比较直接,分析的结果也更接近实际市场的局部现象[7-9]。因此,很多投资者越发关注技术分析。目前,常用的技术分析手段有K线理论、波浪理论、形态理论、趋势线理论和技术指标分析等[10-12]。

技术面分析中,异同移动平均线(MACD)是投资者普遍使用的一种重要的技术分析工具[13]。尤其当股价走势呈现较为明确的波动趋势时,MACD可更好地发挥作用。虽然MACD指标分析工具能够对买卖信号做出判断,但在运用的准确性、实效性、可操作性上存在一定的问题。因此,应该挖掘股票的历史交易数据背后的深层内涵信息,并将其呈现为统计意义下的概率交易策略,以方便投资者获取最佳买卖时机。

本文从股票历史交易大数据出发,提出了一种股票买点时机选择的判断策略算法。首先,通过历史交易数据对买点的特征进行提取;其次,统计相应买点在一定周期内获利的经验分布函数,根据统计特征形成股票买卖时机的概率交易策略;最后,利用买卖交易策略算法进行测试,以检验买点选择的质量。……