2.3.1  指标分析文献综述

在指标分析类模型中，通过分析原始数据资料获得历史数据的某些特征和规律， 以此来构建模型，最终希望找到符合所求市场运行规律的特征值、模型与参数。针对 股票市场而言，原始的数据值一般是指开盘价，最低价、最高价、收盘价、成交量和 成交金额。常用的指标有平滑移动平均线（MACD），相对强弱指标（RSI），布林线（BULL）， 随机指标（KDJ），能量潮（OBV）等[6]。

这里主要介绍利用均线指标进行交易的模型，该模型是基于移动平均线(MA)来判 断市场趋势的。移动平均线 MA（Moving Average）,是求某一指定时间段内股票价格

（可以直接取收盘价）的均值所形成的线。根据不同的数据处理方法来划分可分为： 算术移动平均线（SMA)，指数平滑移动平均线(EMA)，加权移动平均线（WMA)。其中 前两个指标 SMA、EMA 将在第四章做进一步说明。

介绍一个均线型指标——BBI（Bull And Bear Index)，多空指数。

BBI 的计算公式如下式 2.1 所示：

BBI MA(L1 ) MA(L2 ) MA(L3 ) MA(L4 )

其中，MA 即为先前提到的移动平均价格，L1， L2，L3，L4 为四个移动平均价格周期， 其默认参数一般设置为：3，6，12，24。BBI 是将不同时间周期的 MA 通过加权平均的 方法计算出一个较普通移动平均线 MA 而言更具综合性的指标。因此可以说多空指数 指标是对 MA 的一种改进。在实际使用过程中，指标使用者可以根据市场的实际情况 和个人的偏好、判断来改变相应的默认参数值。因为 BBI 为不同时间周期内的移动平 均价格的均值，所以它既包括了短期数据又涵盖了长期数据，它具备短线市场的灵敏 性也兼顾了长线市场的平稳性，增加了其计算结果的客观性与可靠性。发现价格趋势 后，顺势而为，追涨杀跌。

该模型的交易规则：当收盘价从下往上上行穿过 BBI 线即形成所谓的黄金交叉点 时买入，当收盘价从上往下下行穿过 BBI 线即形成所谓的死亡交叉点时卖出，结合相 关指数可以进一步判断买卖情况。模型的不足：因为移动平均线 MA 是求的一定时期 内股票价格的均值，这势必导致了其交易信号滞后于市场实际走势。而 BBI 是对移动 平均线的一种改进，所以它也存在着信号的滞后问题。特别是当市场交易频繁，每次 操作的时间间隔较短时会严重影响该指标的使用。

2.3.2 ARIMA 模型及建模过程

ARIMA 模型（Autoregressive Integrated Moving Average Model) ， 即差分 自回归移动平均模型，是一种时间序列预测方法[6]。

模型的原理：ARIMA 模型，将预测对象随时间推移而形成的数据序列视为一个平 稳时间序列，利用历史数据建立模型来进行预测。

建立 ARIMA 模型的一般方法为：检验原序列是否为一个平稳时间序列。若不是则 可通过数学方法进行变换使其满足平稳性的条件。通过统计计算找到序列的显著特 征，从而确定模型相关系数与参数。计算模型的拟合值与实际值的残差序列是否为一 个白噪声序列。若是则该模型显著合理，反之则需继续改进。

2.3.3 马尔科夫链预测模型

马尔科夫链预测模型是基于马尔科夫链的基本原理来寻找事物变化遵循的规则 并预测其未来的状态，并以此推断其下一个可能的状态[6]。来!自~751论-文|网www.751com.cn

该模型的本质是利用事物发展规律的“无后效性”，也称为马尔科夫性，进行未 来状态的预测。只要证券市场满足马尔科夫条件，那么我们可以通过该模型建立马尔 基于SVM的量化交易算法研究(4):http://www.751com.cn/tongxin/lunwen_77072.html