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量化分析股票板块热度(如何度量股票市场的热度)

量化分析股票板块热度

定量刻画市场热度

这两天大盘逐渐有见底企稳的迹象,我们今天来谈一个量化指标,通过它能够刻画股票市场的热度。

市场热度

经常泡在市场里,特别是那些经过一轮以上牛熊周期的老股民,能够清晰的感受到市场的热度。

平日里,市场不温不火,股票有涨有跌,这个时候市场的热度适中,不冷也不热。

大牛市里,资金疯狂入市,能搬储蓄的搬储蓄,能加杠杆的加杠杆,买买买,大家忙得不亦乐乎,情绪的亢奋写在脸上。谁也别拦我,不叫我发财。一山更比一山高,死了都不卖,这个时候市场是炽热的。

大熊市里,(政策)底下还有(市场)底,不断抄底,不断失望,不断创新低,卖卖卖,一有风吹草动,脚底抹油,快马加一鞭,溜之大吉。这个吃人的市场,再也不玩拉,这个时候市场是冰冷的。

这些充满情绪的表达,让每一个参与者都有切身的感受,然而如何客观的对市场热度加以量化呢?

市场均价

技术指标之中,均线是最为常用的,其表达的市场含义也最直接。

n日均价 P(n) = (P1, P2, …, Pn) / n

在每一个交易日,我们取收盘价格,连续取n日累加,再除以n取平均,就得到了第n日的平均价格P(n)。

这个平均价格,代表了这n个交易日投资者平均的成交价格,因而可以作为一个参考价格。如果当前价格高于均价,代表之前买入的投资者平均意义下都获利了;如果当前价格低于均价,代表之前买入的投资者平均意义下都在亏损。

由于投资者的账户中会因为买入价格低于当前价格而变成红色的盈利状态,同时会因为买入价格高于当前价格而变成绿色的亏损状态,因而均价还有一层心理层面的含义。

如果为了剔除不同股票均价的差异性,我们可以考虑以比例关系来度量当前价格与均价的空间幅度关系(在本文中未用到):

价格背离 Pd = Pn / P(n) – 1

通过价格背离,我们可以度量当前价格与均价之间的差别。Pd的符号代表了背离的方向,正值代表高于,负值代表低于;Pd的大小代表了背离的幅度,越大代表背离的程度越厉害。

持续时间

如果说当前价格相对于市场均价的差别衡量了平均意义下盈亏的空间幅度,那每日收盘价持续高于(低于)市场均价的累计日期则度量了平均意义下盈亏的时间跨度。

我们定义一段时间m个交易日内收盘价格与均价关系的累积值为:

盈利天数 Tw = 收盘价格高于均价的累计天数

亏损天数 Tl = 收盘价格低于均价的累计天数

同时有恒等式 Tw + Tl = m 成立。

在考察的m个交易日中,Tw的数值越大,代表了平均意义下投资者盈利的天数越多,相应的市场多头氛围更浓厚。Tl的数值越大,代表了平均意义下投资者亏损的天数越多,相应的市场空头氛围更浓厚。

为了进一步剔除参数m所可能带来的潜在影响,我们考虑比例关系:

盈利天数占比 Rw = Tw / m

亏损天数占比 Rl = Tl / m

由于有恒等式 Tw + Tl = m 成立,我们容易看出 Rw + Rl = 1。为了数学上的严谨性,我们可以在实际计算中将收盘价格恰好等于均价的交易日仍旧归入盈利天数,不亏当赚嘛。

量化实证

有了以上关于当前价格和市场均价之间的关系作为基础,我们可以开始量化实证工作了。

量化分析股票板块热度

基于盈利天数占比的市场热度

我们选取沪深300指数作为市场代表,考察2017年1月1日至2018年8月27日指数收盘价格和20日均价的关系。统计每个交易日之前20日(含)内,收盘价格高于20日均价的天数占比,以此作为衡量市场热度的量化标准。

热度择时

择时是投资中的一个十分重要的概念,简单来说,就是根据一定的条件来判断当前是否适合进行投资。

有了市场热度,我们可以通过适当的过滤,并根据过滤后得到的结果来进行择时。我们来看一个简单的对比。

量化分析股票板块热度

根据价格与均线的交叉情况进行择时

量化分析股票板块热度

根据盈利天数占比进行择时

交叉择时:根据价格与均线的交叉情况进行择时,即通常我们所熟悉的金叉买入、死叉卖出。缺点是当市场走入窄幅震荡格局时,择时信号会发生频繁的闪烁。

占比择时:通过引入一段时间内盈利天数的比例来提高择时信号的稳定性,当盈利天数占比超过50%看多,否则看空。可以看出,与交叉择时相比,有效的减少了信号闪烁的情况。

尽管占比择时减少了信号闪烁,由于其仅考虑了时间维度,对空间维度不敏感。比如图中第三次信号区间由于突发贸易战而导致了股市大幅下跌,如果这个期间一直持股,净值波动的幅度会很大,投资者所受到的心理冲击也会很大。这个时候需要适当根据空间下跌的幅度来进一步优化。受制于篇幅,这里就不再深入探讨了。

总结

市场热度是一个常用的观察市场交易整体状况的指标。不同的财经专业机构常常会有不同的视角来观察和定义市场热度。

在本篇中,我们通过“价格在均线上的交易日占比”这么一个简单的量化指标构建出我们定义的市场热度。更进一步,通过简单的过滤条件,在市场热度的基础上构建了一个量化择时因子,该因子与常用的价格与均线交叉的择时因子相比能够有效的克服窄幅震荡期间的信号频繁闪烁问题。

采用该择时因子作用于2017年初以来的沪深300指数,可以看出该择时因子的效果还是相当不错的,主要的上涨阶段都没有错过,同时主要的下跌阶段都得到了有效规避。

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