股票市場在資本市場中占據(jù)極其重要的地位,在當今市場經(jīng)濟的條件下,股票市場已經(jīng)成為企業(yè)融資、大眾投資的重要領(lǐng)域,是經(jīng)濟的晴雨表,對優(yōu)化資源配置及經(jīng)濟發(fā)展起到極大的促進作用。多年來國內(nèi)外學者熱衷于對股市的研究,證券投資技術(shù)分析方法更是經(jīng)常被投資大眾津津樂道。技術(shù)分析常常帶有神秘色彩,吸引越來越多的學者對此進行研究,在眾多技術(shù)分析工具中,MACD指標經(jīng)常被投資者使用,所以本文要基于MACD指標的經(jīng)典定義,對其作用于中國上海股票市場上的有效性進行實證研究。 本文的實證研究是在筆者閱讀了大量國內(nèi)外文獻,對相關(guān)的理論知識和統(tǒng)計模型的充分學習的基礎(chǔ)上進行的。MACD是常用的技術(shù)分析方法之一,所以有必要在研究之前先對技術(shù)分析理論的發(fā)展歷程進行陳述。證券投資技術(shù)分析起源于華爾街的道氏理論,至今已有一百多年的歷史,在實踐操作中很少有人完全不使用技術(shù)分析的。技術(shù)分析理論的發(fā)展經(jīng)歷了傳統(tǒng)技術(shù)分析理論階段和現(xiàn)代技術(shù)分析理論階段。 傳統(tǒng)的技術(shù)分析主要是以圖表、技術(shù)指標為手段對證券市場的時間、價格及交易量進行研究,運用一系列方法進行歸納總結(jié),從而達到預(yù)測證券市場價格變化趨勢的目的。技術(shù)分析的成立與否,依賴于三個假定前提,即市場行為包容一切信息,價格變動是有趨勢的以及歷史會重演。在這三個假定前提的基礎(chǔ)上,傳統(tǒng)技術(shù)分析逐漸發(fā)展完善,形成了道氏理論、波浪理論、形態(tài)理論、切線理論及指標分析理論等。 傳統(tǒng)的技術(shù)分析理論歷經(jīng)一百多年的發(fā)展,雖然已成體系,但一直被認為缺少科學依據(jù)和理論基礎(chǔ),而更多的是帶有隨意性和巧合的成分。使傳統(tǒng)技術(shù)分析法具有科學合理性的三條假定條件與實際的證券市場狀況也不完全一致,這也導(dǎo)致了傳統(tǒng)技術(shù)分析法在實際應(yīng)用時無效,所以技術(shù)分析法曾一度表現(xiàn)出衰退的跡象。直至20世紀90年代,隨著統(tǒng)計學和計算機科學的發(fā)展,技術(shù)分析被賦予了新的意義,逐漸形成了現(xiàn)代技術(shù)分析理論�，F(xiàn)代技術(shù)分析理論主要包括時間序列分析、人工智能技術(shù)以及博弈分析法等,其中人工智能技術(shù)主要包括混沌理論、分形理論、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法以及遺傳算法等。雖然現(xiàn)代技術(shù)分析理論更貼近股市的本質(zhì),但由于其操作困難,且對使用者的數(shù)理知識要求較高,所以在實際操作時很少有散戶投資者會使用現(xiàn)代的技術(shù)理論,相反人們寧愿用傳統(tǒng)的方法來指導(dǎo)股票買賣。那么傳統(tǒng)的技術(shù)分析方法是否有效?在技術(shù)分析法的指導(dǎo)下能否獲得超額收益?所以古今中外的學者對技術(shù)指標的有效性的爭論由來已久,且大家看法褒貶不一 基于對技術(shù)分析理論的發(fā)展歷程的了解基礎(chǔ)上,本文開始切入正題。縱觀國內(nèi)外文獻對MACD的有效性檢驗,主要是檢驗使用MACD指標進行股票投資時是否能獲得超額利潤,一個重要途徑就是檢驗由MACD產(chǎn)生的交易信號所得到的條件收益率是否顯著高于無條件收益率。目前對移動平均規(guī)則的有效性進行檢驗的方法可以歸納為四種：雙樣本均值T檢驗,Bootstrap法,非參數(shù)統(tǒng)計法以及前向人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法。且目前對股票市場的研究大多集中在對股票收益率的研究上,眾多研究表明股票收益率序列會表現(xiàn)出波動聚集性、尖峰厚尾性以及波動非對稱性的特征。而針對這三個特征,一般的線性模型已無法加以解釋,只能應(yīng)用非線性模型(如ARCH族模型)解釋收益率的這些波動特性。 在對技術(shù)分析以及MACD指標的相關(guān)理論,收益率序列的特征以及適用模型的充分學習基礎(chǔ)上,本文開始進入實證研究階段。本文實證研究選取上證指數(shù)和30只樣本股票(包括大盤股、中盤股和小盤股各10只)的2004年1月1日至2009年12月31日的收盤價作為樣本。首先對其進行描述性統(tǒng)計分析,得到無條件(即買入并持有策略)收益率均值、標準差、峰度、偏度等描述性統(tǒng)計指標值,驗證了所選的上證指數(shù)及30只樣本個股在樣本期的收益率均表現(xiàn)出了波動聚集性、尖峰厚尾性,于是選擇了GARCH (1,1)的非線性模型進行檢驗,進一步驗證該模型能否解釋收益率的這些特性。 通過對指數(shù)和個股的標準檢驗證實了MACD技術(shù)指標對股票買賣是有一定的預(yù)測能力的,尤其對中盤股的指導(dǎo)效果較好。而且在股票操作中形成的買賣區(qū)間在收益率,波動率和價格變動方向上都表現(xiàn)出了非對稱性。接下來通過Bootstrap檢驗作進一步研究,發(fā)現(xiàn)GARCH (1,1)雖然可以解釋真實收益率過程中買賣區(qū)間波動性,但是卻無法解釋賣出區(qū)間收益率為負、買賣區(qū)間的超額收益以及價格變動方向上的非對稱性,所以本文認為GARCH(1,1)無法解釋MACD規(guī)則對于買賣區(qū)間收益率的預(yù)測能力。 通過對MACD(12,26,9)與其他6種中短線移動平均規(guī)則的對比研究,發(fā)現(xiàn)中短線規(guī)則在中國股市上的預(yù)測能力更強,中短線規(guī)則不僅能指導(dǎo)投資者獲得超額收益,而且能預(yù)測股價變動趨勢。其中中線規(guī)則更能預(yù)測股市中的高收益部分,短線規(guī)則更能預(yù)測股市中的低風險部分,投資者需根據(jù)自身的風險偏好做好取舍。在不同規(guī)則的對比分析中,發(fā)現(xiàn)MACD的預(yù)測能力并不是所檢驗的規(guī)則中最好的,可能因為MACD是個長期指標并且關(guān)注股價的長期走勢,而中國股市投資者較關(guān)注市場的短期趨勢,在MACD指標本身的特點和中國股市自身特點的雙重原因下,MACD規(guī)則雖然在我國股市上具有預(yù)測能力,但其預(yù)測效果并非最佳。 綜上所述,MACD指標在樣本期的上海股票市場上表現(xiàn)出了一定的預(yù)測能力,尤其對中盤股的指導(dǎo)作用最強。GARCH (1,1)模型并不能捕捉到現(xiàn)階段滬市股票收益率表現(xiàn)出來的波動非對稱性。MACD指標雖然表現(xiàn)出了一定的有效性,但由于指標自身關(guān)注長期趨勢的特點與目前中國股市投資者關(guān)注短期趨勢的特點,MACD并非最有效的。與MACD指標相比,中短線規(guī)則更能指導(dǎo)現(xiàn)階段中國股市投資者獲利。本文也提出了一些實踐操作上的建議,以期對投資者和今后的研究者有所啟示。實踐中投資者要注意MACD指標與中短線的MA配合使用,盡量長期投資、中期投資與短線操作相結(jié)合,在追求收益的同時要考慮風險的大�。籑ACD指標與其他技術(shù)指標配合使用,將趨勢分析、超買超賣現(xiàn)象分析以及行情反轉(zhuǎn)信號分析等相結(jié)合,同時注意各技術(shù)指標互相驗證,增加預(yù)測的可信度；技術(shù)指標與其他技術(shù)分析方法配合使用,將技術(shù)指標與形態(tài)分析、波浪理論、切線理論以及價量分析相結(jié)合,并將各技術(shù)分析方法的預(yù)測結(jié)果相互驗證；技術(shù)分析方法與基本面分析配合使用,兩種方法結(jié)合使用可以互相彌補不足,這樣才能實現(xiàn)中長期投資與短線操作相結(jié)合,變投機習慣為良好的投資習慣。 此外,本文還存在很多不足,本文僅是從MACD指標的經(jīng)典定義出發(fā)進行研究,研究的前提過于簡單和理想化,很多操作上的現(xiàn)實問題都未加考慮,如異步交易問題、交易成本以及成交量等的影響。在MACD指標有效性檢驗上考慮異步交易、交易成本以及成交量的影響,在對收益率波動特性的解釋模型選擇上考慮人工智能的方法,MACD指標滯后階數(shù)的問題,以及MACD的步長參數(shù)的選擇問題,這些都是文本在今后研究中需要進一步深入探討之處。
【學位單位】：西南財經(jīng)大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2011
【中圖分類】：F832.51;F224
【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
1. 導(dǎo)論
    1.1 選題意義
    1.2 本文的研究內(nèi)容
    1.3 研究方法簡介
    1.4 本文的創(chuàng)新及不足
2. 文獻綜述
    2.1 技術(shù)分析理論綜述
        2.1.1 傳統(tǒng)技術(shù)分析理論
        2.1.2 現(xiàn)代技術(shù)分析理論
        2.1.3 對技術(shù)分析有效性的討論
    2.2 MACD指標有效性檢驗的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        2.2.1 雙樣本均值T檢驗
        2.2.2 自助法（Bootstrap）
        2.2.3 非參數(shù)統(tǒng)計法
        2.2.4 前向人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法
3. 模型介紹
    3.1 MACD的經(jīng)典解釋
        3.1.1 MACD指標概述
        3.1.2 MACD的應(yīng)用規(guī)則
    3.2 模型介紹
        3.2.1 金融時間序列的特征
        3.2.2 非線性時序模型（ARCH族）
4. 對MACD指標有效性檢驗的實證研究
    4.1 樣本數(shù)據(jù)的搜集
    4.2 模型的設(shè)定
    4.3 指數(shù)及個股分析
        4.3.1 樣本描述性統(tǒng)計分析
        4.3.2 標準檢驗
        4.3.3 Bootstrap檢驗
    4.4 不同規(guī)則比較
5. 結(jié)論及建議
    5.1 結(jié)論
    5.2 建議
        5.2.1 實踐操作上的建議
        5.2.2 今后研究上的建議
參考文獻
致謝

【參考文獻】

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本文編號：2881671