股市行情走勢的監(jiān)控是諸多學(xué)者樂此不疲去研究的課題。人們在面對股票出現(xiàn)異常波動時,需對其進(jìn)行科學(xué)的監(jiān)控和分析,并做出正確的判斷,才能采取合理地防范措施進(jìn)而降低風(fēng)險獲得最大的利益。本文所采用的指數(shù)加權(quán)移動平均(Exponentially Weighted Moving Average,EWMA)控制圖是過程控制中有效的統(tǒng)計(jì)控制策略,因此,基于EWMA控制圖的個股短期交易監(jiān)控研究具有重要的理論價值和現(xiàn)實(shí)意義。本文選取美國航空(American Airlines,AAL)股票的短期交易時間段為從2017年6月1日到2017年10月10日的開盤價、漲幅、振幅、成交金額和換手率五項(xiàng)風(fēng)險指標(biāo)數(shù)據(jù),再結(jié)合主成分分析(Principal Components Analysis,PCA)法對其多變量相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理且得到綜合指標(biāo)后,采用三類不同的方法對綜合指標(biāo)進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果表明它們不服從正態(tài)分布。針對這組非正態(tài)數(shù)據(jù),本文設(shè)計(jì)兩套監(jiān)控方案:一種是基于尺度加權(quán)方差(Scaled Weighted Variance,SWV)法構(gòu)建非正態(tài)SWV-EWMA控制圖。另一種是基于Box-Cox(BC)變換法和Johnson(JS)變換法對這組非正態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行正態(tài)變換后構(gòu)建BC-EWMA和JS-EWMA控制圖。最后,利用所構(gòu)建的三種控制圖分別對AAL股票的短期交易進(jìn)行監(jiān)控研究。根據(jù)SWV-EWMA,BC-EWMA和JS-EWMA控制圖對AAL股票行情波動的監(jiān)控研究結(jié)果,可以看出SWV-EWMA控制圖監(jiān)控中有太多上下起伏過大且超出控制限的波動點(diǎn),所以此控制圖監(jiān)控效果不太理想。BC-EWMA和JS-EWMA控制圖能較好地發(fā)揮監(jiān)控的作用,具體地,經(jīng)分析證明:當(dāng)波動點(diǎn)在控制范圍內(nèi)時,該股票波動正常,建議投資者可以持繼續(xù)觀望的態(tài)度;當(dāng)波動點(diǎn)超出控制上限時,不建議投資者購買,建議已買入者可以賣出獲取較大利益;當(dāng)波動點(diǎn)超出控制下限時,未買入者可購買,已買入者需要面臨股票非正常下跌的風(fēng)險。
【學(xué)位單位】：長安大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：F831.51;O213.1
【部分圖文】：

第三章 改進(jìn)的 EWMA 控制圖的構(gòu)建從圖 3.2 可以看出當(dāng)受控?cái)?shù)據(jù)服從 t n 和標(biāo)準(zhǔn)化 ( )2χ n分布時，自由度分別從 3 增0 和 1 增到 60，得到的 ARL 的值均小于預(yù)先給定的0ARL 200.95，且自由度越大越接00。又因?yàn)?t n 和標(biāo)準(zhǔn)化 ( )2χ n分布在自由度越大時越接近標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，所以基于非過程的 EWMA 控制圖會頻繁地停止。從圖 3.2 得出，本文有必要構(gòu)建一種 EWMA 控制圖，該控制圖不需要過程數(shù)據(jù)服從分布。因此，本文對經(jīng)過變換后的正態(tài)數(shù)據(jù)建立 EWMA 控制圖，基于 BC 變換和 JS的 EWMA 控制圖分別記為 BC-EWMA 控制圖和 JS-EWMA 控制圖。

38由于眾多投資者關(guān)心地是每天個股的價格變化，以便從差價中賺取收益，所以，本文用 AAL 這 92 天的均價來檢驗(yàn) ZH-2 值的 JS-EWMA 控制圖效果。如圖 4.10，我們將 AAL92天均價的 JS-EWMA 控制圖與 ZH-2 值的 JS-EWMA 控制圖一起進(jìn)行對比分析。圖 4.10 AAL92 天均價和 ZH-2 值的監(jiān)控效果圖根據(jù)圖 4.10，我們將 ZH-2 值在 JS-EWMA 控制圖中超過 UCL 和 LCL 的波動點(diǎn)所對應(yīng)的均價找出，如下表 4.6、表 4.7、表 4.8，其中 U=0.710，C=-0.013，L=-0.737。表 4.6 30-39 點(diǎn)對應(yīng)的的均價時間點(diǎn) 30 31 32 33 34均價 53.64 53.86 54.09 54.11 52.49時間點(diǎn) 35 36 37 38 39均價 52.56 52.02 51.64 51.31 50.67表 4.7 45-54 點(diǎn)對應(yīng)的的均價時間點(diǎn) 45 46 47 48 49均價 50
【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前9條

1 臥龍;;量在價先行[J];股市動態(tài)分析;2014年45期

2 姜娜;孔浩;;在線股票交易系統(tǒng)的分析與設(shè)計(jì)[J];計(jì)算機(jī)光盤軟件與應(yīng)用;2013年13期

3 程昌品;陳強(qiáng);姜永生;;基于ARIMA-SVM組合模型的股票價格預(yù)測[J];計(jì)算機(jī)仿真;2012年06期

4 辛士波;李元生;李梅;;基于尺度賦權(quán)方差的有偏總體EWMA均值控制圖[J];數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識;2008年08期

5 張吉剛;梁娜;;基于som網(wǎng)絡(luò)-主成分-BP網(wǎng)絡(luò)的股價預(yù)測[J];統(tǒng)計(jì)與決策;2008年06期

6 江弋;林永鵬;;RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在股價預(yù)測中的應(yīng)用[J];心智與計(jì)算;2007年04期

7 惠軍;武志輝;繆柏其;;改進(jìn)的函數(shù)系數(shù)自回歸建模方法對上海股市實(shí)證分析[J];運(yùn)籌與管理;2007年04期

8 肖春來,柴文義,馬馨;質(zhì)量控制圖原理在股票投資組合中的應(yīng)用研究[J];數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理;2004年04期

9 范英;股市風(fēng)險值估計(jì)的EWMA方法及其應(yīng)用[J];預(yù)測;2001年03期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前2條

1 溫思凱;中國股票市場波動成因研究[D];西南財(cái)經(jīng)大學(xué);2010年

2 孔祥芬;非正態(tài)過程能力分析與控制方法研究[D];天津大學(xué);2007年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前8條

1 湯紅;基于SPC的質(zhì)量控制系統(tǒng)研究及在Ⅰ公司的應(yīng)用[D];江蘇大學(xué);2016年

2 趙盼;基于非正態(tài)EWMA控制圖的余額寶收益監(jiān)控研究[D];長安大學(xué);2016年

3 毛樑;基于正態(tài)變換的CUSUM控制圖應(yīng)用研究[D];華東師范大學(xué);2015年

4 張曼;面向小批量試制的關(guān)鍵工序質(zhì)量控制技術(shù)研究[D];杭州電子科技大學(xué);2014年

5 張?zhí)?基于主成分分析的股價因素分析[D];蘭州大學(xué);2013年

6 王瑛瑛;基于組合預(yù)測的證券價格研究[D];湖南大學(xué);2008年

7 高振坤;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊理論的股票指數(shù)收益率預(yù)測分析[D];湖南大學(xué);2005年

8 馬勇;中國股票市場波動的質(zhì)量管理學(xué)方法研究[D];東北財(cái)經(jīng)大學(xué);2003年

本文編號：2878632