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user: 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。 图2. TRIX(27，7)指标 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。 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。 图5. VPT(120，6)指标 如图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。 图6. DMI(35，6)指标 如图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。 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。 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。 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 = { 进 入 熊 市 ， 当   M I X ≥ 15 进 入 牛 市 ， 当   M I X ≤ 5 (1) Table 1 TREND indicator calculation result 时间 TREND 状态 2015/8/20 13 2016/5/3 12 2015/8/21 13 2016/5/4 15 进入熊市 2015/8/22 13 2016/5/5 15 2015/8/23 13 2016/5/6 15 2015/8/24 16 进入熊市 2016/5/7 15 2015/8/25 16 2016/5/8 15 2015/8/26 16 2016/5/9 15 2015/8/27 16 …… 2015/8/28 13 错误信号 2016/5/21 15 2015/8/29 13 错误信号 2016/5/22 15 2015/8/30 13 错误信号 2016/5/23 15 2015/8/31 13 错误信号 2016/5/24 15 2015/9/1 13 错误信号 2016/5/25 12 牛熊转换 2015/9/2 16 2016/5/26 12 2015/9/3 16 2016/5/27 12 …… 2016/5/28 12 2015/11/11 15 …… 2015/11/12 15 2018/3/16 9 2015/11/13 14 牛熊转换 2018/3/17 12 2015/11/14 14 2018/3/18 12 2015/11/15 14 2018/3/19 9 2015/11/16 14 2018/3/20 12 2015/11/17 14 2018/3/21 15 进入熊市 …… 2018/3/22 15 2016/1/3 14 2018/3/23 15 2016/1/4 11 2018/3/24 15 2016/1/5 15 进入熊市 2018/3/25 15 2016/1/6 15 2018/3/26 15 2016/1/7 15 2018/3/27 15 2016/1/8 16 2018/3/28 15 2016/1/9 16 …… 2016/1/10 16 2018/12/7 15 …… 2018/12/8 15 2016/2/21 16 2018/12/9 15 2016/2/22 16 2018/12/10 15 2016/2/23 16 2018/12/11 15 2016/2/24 13 牛熊转换 2018/12/12 12 牛熊转换 2016/2/25 13 2018/12/13 12 2016/2/26 13 2018/12/14 12 2016/2/27 13 2018/12/15 12 …… 2018/12/16 12 2016/5/2 12 …… 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。