股票技術指標的有效性研究

王曉潔+張鑫

摘要：利用聚類分析對10項技術指標進行分類，然后從各個大類中分別找出具體技術指標利用決策樹模型對其進行判別決策，發現技術指標確實對預測股票交易漲跌有一定的指導作用。

關鍵詞：技術指標；聚類分析；決策樹

一.引言

股市是市場經濟的必然產物，在一個國家的金融領域中有著舉足輕重的地位，且對人們的經濟生活有著越來越深刻的影響。股市的漲跌對金融市場會產生很大的震蕩，直接影響金融市場的健康發展。

傳統的股票市場價格行為的研究主要是基于模型方法進行的，但股市的隨機性較強，結果往往不準確。而數據挖掘工具的發展，成為研究股市有效的手段。

二.理論基礎

1.技術分析理論

技術分析通過統計圖表和技術指標，對證券市場過去和現在的行為進行研究，從而預測股票價格將來的走勢情況，其技術指標是由股票收盤價、成交量等計算而來的。

2.技術指標理論

2.1指標選取原則

投資者利用技術指標對股市進行決策時，過多或過少的指標選擇都會對決策造成影響，因此如何選擇指標呢？認為在選擇技術指標時應遵循綜合性與系統性原則、科學性原則、可操作性原則、組合使用原則。

2.2技術指標

從已有指標看，從不同角度出發構造了技術指標，本文利用平均趨向指數（ADX）、相對強弱指標（RSI）、三重指數平滑平均線（TRIYO、能量潮指標（OBV）、順勢指標（CII）、變動率指標（ROC）、威廉指標（WR）、拋物線指標（SAR）、簡易波動指標CEMV）、錢德動量擺動指標（CMO）這10個指標。

三.實證分析

3.1數據收集

選取2010年6月1日至2016年6月1日的中國建設銀行和中國工商銀行的股票數據進行分析。

3.2銀行股票數據趨勢分析

建設銀行的股票價格在研究期間內在不斷波動，2014年6月份之后，股價忽然上升，此后迅速下降，不斷起伏。

工商銀行的股票價格波動趨勢與建設銀行的波動趨勢基本一致，但工商銀行的股票價格波動的點相對更多一些。

3.3技術指標的選取

利用多技術指標對股價走勢進行判斷可以較為準確的做出決策，那么怎樣選用恰當數量的指標？首先對指標進行聚類分析。

由聚類分析的性質可知，同一個大類中，指標預測結果相似度較高，故投資者可從大類中選擇重要的一兩個指標進行研判，這樣即使使用了較少的技術指標，也涵蓋了不同類型的指標。

3.4模型構建

決策樹分析法是分類分析法中具有代表性的分析方法。將股票價格收盤價大于前一日收盤價時，用1代表股價上漲；股票價格低于前一日時，用O代表股票下跌，并命名為T。

根據聚類分析的結果，構建兩個決策樹構建股票交易策略，由于版面限制，本文僅列出策略1：

策略1：

在策略1中，技術指標CCI、OBV、WR指標作為解釋變量，股票漲跌分類變量T作為被解釋變量作決策樹分析，經過剪枝如圖所示，當wr小于0.89且大于0.18時股票會上漲，同時如果此時在cd大于62的情況下，wr小于0.28，股

在策略2中，RSI、ADX、OBV、SAP，技術指標作為解釋變量，股票漲跌分類變量T作為被解釋變量作決策樹分析，經過剪枝如圖所示，當rsi大于48且adx小于17時，股票會上漲。而當adx大于17但rsi大于大于64時，股票會上漲。

四.總結

本文通過數據挖掘技術對上市銀行的技術指標進行分析，建立了股票決策模型，并分析了不同情況下的股票決策。首先利用聚類分析對指標進行相似性歸類，然后利用C5.0進行決策樹模型構建，一定程度上提高了決策的準確性。

分類模型為投資者提供了一種利用多種指標進行預測的分析模式，聚類分析旨在為投資者找出了不同重要級別的組合指標；在實際的操作中，兩個模型綜合起來，可以幫助投資者有效地利用證券指標信息。