中国股票简单技术交易规则的盈利能力

我们还将I=1设为买入并持有策略。为了使我们的绩效指标更接近实际情况，交易成本将包含在指标fk中，t+1，fk，t+1=log（1+yt+1Ik，t+1- c | Ik，t+1- Ik，t |）- 对数（1+yt+1I0，t+1）k=1，48（14），其中c代表单向交易成本率。在中国股票市场，交易成本主要包括交易税、佣金和转让费。自2008年9月19日起，转让人需缴纳0.1%的印花税。佣金是双向征收的，最高不超过营业额的0.3%。转让费仅在上海市场收取，即面值的0.06%。为了简化估计交易成本的过程，我们使用四种费率（c=0、0.3%、0.5%和1%）来包括所有印花税、佣金、转让费和其他成本。基于我们的性能测量，我们制定了WRC测试的零假设，如下所示，H：maxk=1。。，48E（fk）≤ 0。（15）我们通过对每个交易规则的fk、TF值应用平稳自举方法[20]来评估这一假设[18]。在静态自举方法中，合成数据f*k、 t规则k从块shuf fling theperformance series fk，t中获得。块的大小由预先定义的“平滑参数”q确定，该参数给出了shuf fled块的预期长度为1/q。在我们的测试中，我们使用四个不同的平滑参数值（q=0.01、0.1、0.5和1）来检查平滑参数是否对WRC测试有影响。q值分别对应于100、10、2和1的平均块长度。对于给定级数θ（t），R≤ t型≤ T、 块重采样序列θ*（t） 可通过以下步骤获得，1。设置t=R和θ*（t） =θ（i），其中i是随机的，独立且均匀地从R，T2.

将t增加1。如果t>t，停止。否则，从标准均匀分布[0，1]中绘制u。如果u<q，设置θ*（t） =θ（i），其中i是随机的，独立且均匀地从R，T如果u≥ q、 设置θ*（t） =θ（i+1）；如果i+1>T，我们重置i=R.3。重复步骤2。对于交易规则k，合成数据F的性能统计信息*kc可根据公式（12）进行评估。我们构造以下统计量以获得p值，V=maxk=1。。，48√n（fk），（16）V*= 最大值=1。。，48√n（f*k- fk）。（17） 我们累积了500个V值*并估算p值为，Pr（V*> 五） 。（18） 如果p值小于某一显著水平，则无效假设被拒绝。考虑到数据窥探效应，最佳技术交易规则的表现优于买入并持有策略。4、实证结果4.1。传统t检验的结果为了检验我们基于VMA、FMA和TRB规则的交易策略的有效性，我们对两个指数SHCI和SZCI进行了回溯检验。结果见表2（SHCI）和表3（SZCI）。两个表的第一列列出了交易规则及其相应的参数。第2列和第3列报告了多头头寸和空头头寸的天数。我们注意到，短期窗口大小nsandlong term window size nl的增加将减少持有多头和空头头寸的天数。窗口越大，移动平均线越平滑，这将减少交易信号的数量。我们还发现，当我们考虑一个波段时，多头和空头头寸的天数会减少，但nl=50的F马鲁尔除外。这意味着该频段确实有能力在动荡的市场中消除噪音信号。第4列报告了多头头寸的平均回报率。