对葛兰碧法则的相关研究文献综述国外研究.doc

《对葛兰碧法则的相关研究文献综述国外研究.doc》由会员分享，可在线阅读，更多相关《对葛兰碧法则的相关研究文献综述国外研究.doc（3页珍藏版）》请在得力文库 - 分享文档赚钱的网站上搜索。

1、2.1 第 2 章 对葛兰碧法则的相关研究 文献综述 2.1.1 国外研究 葛兰碧（ Joseph E.Granville，又译格兰维尔）是移动平均线理论和葛兰碧法 则的创始人，也是第一个提出量价关系理论的美国投资专家。 葛兰碧（ 1960）于每日股票市场获最大利益之战略一书中，首次 提出了 可以使用八种法则以判定股票买卖的时机，从而通过买卖价差获得投资收益。葛 兰碧提出的这八种法则后来被统一称之为“葛兰碧法则”。葛兰碧八大法则内容 如表 2.1 所示： 表 2.1 葛兰碧八大法则内容 葛兰碧法则是移动平均线理论的基石，也是其中的精华，自从该法则问世以 来，许多投资者将其视为赢家法宝，并在投资

2、上运用其取得了很好的投资业绩。 葛兰碧法则与价格走势密切相关，为了更形象的标示葛兰碧八大法则的买卖 点，将其标示在图 2.1 之中： 5 分类 序号 规则名称 规则内容 买点 1 黄金交叉 平均线从下降趋势开始走平或上升，股价向上突破平均线后为 买点。 买点 2 小幅跌破后 回升 平均线处于上升趋势，股价处于平均线之上，股价下降并跌破 平均线，但是很快又回升到平均线之上为买点。 买点 3 回撤不破 平均线处于上升趋势，股价处于平均线之上，股价回落到平均 线附近后开始止跌回升为买点。 买点 4 负乖离率过 大 股价突然快速下跌，跌破并远离移动平均线，股价可能反弹上 升，此时为买点。 卖点 1 死

3、亡交叉 移动平均线从上升开始走平或下降，股价向下突破平均线为卖 点。 卖点 2 小幅突破后 回落 平均线为下跌趋势，股价在平均线之下，股价上升并突破平均 线，但是很快又跌破平均线为卖点。 卖点 3 回升不过 移动平均线处于下降趋势，股价处于平均线之下，股价反弹至 平均线附近就又开始下跌为卖点 。 卖点 4 正乖离率过 大 股价突然直线拉升，幅度很大，股价远离移动平均线，此时为 比较好的卖点。 2.1.2 国内研究 图 2.1 葛兰碧法则买卖点图示 葛兰碧法则引入国内以后，很多投资者在国内股票市场中经过长期实践和研 究以后，提出了不少的新观点。 有观点指出买点 4 和卖点 4 两条规则在实战中运

4、用风险较高，如果不是深入 理解了移动平均理论，投资者最好不用，以免承担比较大的风险。也就是说，在 葛兰碧八大法则中，买点 1、买点 2、买点 3、卖点 1、卖点 2、卖点 3 买进卖出 信号 是比较明确的，买点 4 和卖点 4 信号则比较模糊，因为没有指明投资者在股 价离平均线究竟多远时才可买进或卖出。不过，随着技术的发展，这一难题现在 人们已能用乖离率对它做出部分破解了。 另外，运用葛兰碧法则最为稳妥的做法是相互结合使用，比如买点 1 和买点 3 结合使用。即平均线从下降开始走平或上升，股价向上突破平均线，不久以后 出现回调到平均线附近但是不跌破平均线，并开始止跌回升，此时为很好的买点。 如

5、果再有成交量的进一步配合，更可以确认是最佳的投资机会。卖点 1 和卖点 3 同样可以结合使用，但是也有不 同观点认为，买入时要谨慎，因此买点结合使用 是合适的，但是卖出要果断，所以如果卖点结合使用，可能会丧失最佳的卖出时 机，从而导致损失。 关于葛兰碧法则中移动均线周期的选择和使用问题，国内投资者也有所研 究，很多投资者指出 30 日均线是市场中的生命线，因为从历史经验看，逐浪上 升，尤其是股价有了较大升幅后跌破 30 日均线，很多情况下都是主力出货造成 的，也有投资专家指出 21 日均线是市场中线操作的生命线，以 21 日均线作为操 作的参考依据，赢利的概率较大。 6 2.2 对量化投资的相

6、关研究 2.2.1 国外研究 马克维茨投资组合理论（ 1952）的提出，标志着证券投资从定性分析到定量 分析的转变，因此对于现代金融理论的发展具有里程碑的意义。后来夏普的资本 资产定价模型（ CAPM）、罗斯的套利定价理论（ APT）、布莱尔和斯科尔斯的 期权定价理论等理论都为 量化投资奠定了强大的理论基础。 20 世纪 70 年代，量化投资作为一种新的投资模式开始出现，并在最近的十 几年快速发展。量化投资有着模型研究 模型测试 实盘操作这样的流程， 首先有一个投资策略，讨论确定其逻辑合理性，随后将其固化为量化投资模型， 综合历史回测业绩和风险考量指标进行评测，最终将此模型上线交易运行 。 R

7、ishi K. Narang（ 2012）指出量化交易策略包括阿尔法模型、风险控制模型、 交易成本模型、投资组合构建模型、交易执行模型五个部分。其中阿尔法模型、 风险控制模型、交易成本模 型都是投资组合构建模型的输入，投资组合构建模型 通过交易执行模型最终完成交易。 量化交易策略和传统交易策略的主要差别在于策略如何生成以及策略如何 实施。量化交易策略是投资者借助于计算机对于大量数据进行细致研究的基础 上，结合自身的投资经验和投资思想而形成的。在策略的实施中，也是依靠计算 机自动完成，而不是像传统交易中，需要交易者手工完成交易。因此就消除了很 多存在于传统交易策略中的贪婪、恐惧、不守纪律等投资者

8、负面心理因素的影响， 而这些因素往往会导致投资者的非理性投资行为偏差，这被称作“处置效应”。 这是因 为计算机能够在没有心理压力的情况下严格按照交易规则进行交易，从而 实现了“知行合一”，而“知行合一”从古到今，对于普通人来说，都是非常难 以达到的境界。 目前市场上根据采用的数据类型不同主要存在五大类量化交易策略：趋势型 策略、回复型策略、价值型策略、成长型策略、品质型策略。其中趋势型和回复 型策略使用价格相关数据，价值型、成长型和品质型策略使用基本面相关数据。 这些策略中，因为趋势型交易策略是在技术分析的基础上，充分运用各种模型对 于各种价格相关数据进行分析、跟踪和预测来获得超额收益，因此比较适合中小 投 资者使用。 在国外， Kevin Jialin Sun（ 2012）通过研究发现在 2008 年以后股票市场的 总体收益率下滑明显，投资者获得长期的超额收益越来越困难，但是基于贝塔策 略的量化投资策略能够有效的提升长期收益。 Wu ChungMin 等（ 2014）采用 K-means 聚类分析方法将股票价格走势分为上升、震荡、下降三种类型，然后使 用遗传算法找到不同趋势下的最优投资策略，并将使用该策略取得的收益在牛市 7 16