炒股中判断力的重要性

判断力在炒股中的重要性

ShangFR

2016年4月25日

股票买入原则：均线理论

均线理论是当今应用最普遍的技术指标之一，它帮助交易者确认现有趋势、判断将出现的趋势、发现过度延生即将反转的趋势。当股价站在短期5日均线、10日均线上方运行，则买入股票，反之则卖出。

基金业绩评估

私募基金（Private Fund）是私下或直接向特定群体募集的资金。与之对应的公募基金（Public Fund）是向社会大众公开募集的资金。人们平常所说的基金主要是共同基金，即证券投资基金。
对于基金业绩的评估来说，对冲基金使用风险收益指标来反映其风险收益特征。这些指标主要包括历史最大回撤(Max Drawdown)、夏普比率(Sharp Ratio)和Calmar比率(Calmar Ratio)等等。

夏普比率(Sharp Ratio)

现代投资理论表明，风险的大小在决定组合的表现上具有基础性的作用。风险调整后的收益率是一个可以同时对收益与风险加以考虑的综合指标，以期能够排除风险因素对绩效评估的不利影响。夏普比率是一个可以同时对收益与风险加以综合考虑的风险收益指标。投资标的的预期报酬越高，投资人所能忍受的波动风险越高；反之，预期报酬越低，波动风险也越低。所以，理性的投资人选择投资标的与投资组合的主要目的是在固定所能承受的风险下，追求最大的报酬；或在固定的预期报酬下，追求最低的风险。夏普比率的高低正是反应了风险调整后的收益情况，夏普比率越高的投资组合相对来说具有更高的风险调整后的收益。

　　夏普比率的计算公式是：Sharp Ratio = [ E ( Rp ) - Rf ] / σp
　　其中：E ( Rp ) 表示投资组合预期报酬率；Rf表示无风险利率；σp表示投资组合的标准差。

历史最大回撤(Max Drawdown)

历史最大回撤是指产品历史净值从一个局部的最高点到其之后的局部最低点的回撤中最大的一段回撤。最大回撤反映的是历史上如果在一个时间点进入，然后在之后退出，对于投资者来说能够带来的最大亏损。在一定程度上，最大回撤能够反映策略的风险管理特点以及基金经理的风险控制能力。一般来说，最大回撤越小的基金，基金经理对于净值亏损的控制相对较好，风险也是相对较小。

Calmar比率(Calmar Ratio)

Calmar比率描述的是收益和最大回撤之间的关系。计算方式为年化收益率与历史最大回撤之间的比率。Calmar比率数值越大，基金的业绩表现越好。反之，基金的业绩表现越差。

均线理论前置回测

判断力在股票买卖过程中直观重要，依据简单地均线理论，可以理性的进行股票投资。如果将均线理论的投资策略前置一天，即假设投资者可以提前一天预测到买入点和卖出点，那么收益情况会有怎么的变化呢？下面进行实证分析：

首先，通过R语言获取上证指数2010年4月至2016年4月的历史数据。

require(quantmod)
require(xts)
require(TTR)
require(PerformanceAnalytics)
getSymbols('^SSEC', src='yahoo', from = '2010-04-01')

## [1] "SSEC"

chartSeries(SSEC,subset="2010-04::2016-04",
            theme=chartTheme("white"),
            TA="addVo();addBBands();addATR();addCMF()") 

#白色背景，TA是显示的技术指标。

策略回测

接下来，通过R软件包进行数据处理，获取上证指数每月的收盘调整价，采用10日均线理论进行投资回测。最后，将买入和卖出前置一天，回测数据并进行比较。

monthlySSEC <- Ad(SSEC)[endpoints(SSEC, on = 'months')]
change this line for signal lookback
movAvg <- SMA(monthlySSEC, 10)
signal <- monthlySSEC > movAvg

gspcRets <- Return.calculate(monthlySSEC)

lookahead <- signal * gspcRets

correct <- lag(signal) * gspcRets
compare <- na.omit(cbind(gspcRets, lookahead, correct))

colnames(compare) <- c("上证指数", "前置一天", "正常买入")

charts.PerformanceSummary(compare)

rbind(table.AnnualizedReturns(compare), maxDrawdown(compare), CalmarRatio(compare))

##                             上证指数  前置一天   正常买入
## Annualized Return         0.00990000 0.1646000 0.02120000
## Annualized Std Dev        0.25920000 0.1795000 0.19390000
## Annualized Sharpe (Rf=0%) 0.03810000 0.9171000 0.10920000
## Worst Drawdown            0.41714481 0.2055661 0.30482135
## Calmar Ratio              0.02365418 0.8006531 0.06945391

logRets <- log(cumprod(1+compare))
chart.TimeSeries(logRets, legend.loc='topleft')

通过上图可以看出，前置一天的均线买入策略收益远远大于正常均线买入。可见，如果投资者具有提前一天的买入卖出判断力，即可轻而易举地获取巨额投资收益。那么这笔利润是否具有较高风险呢？

指标评估

rbind(table.AnnualizedReturns(compare), maxDrawdown(compare), CalmarRatio(compare))

##                             上证指数  前置一天   正常买入
## Annualized Return         0.00990000 0.1646000 0.02120000
## Annualized Std Dev        0.25920000 0.1795000 0.19390000
## Annualized Sharpe (Rf=0%) 0.03810000 0.9171000 0.10920000
## Worst Drawdown            0.41714481 0.2055661 0.30482135
## Calmar Ratio              0.02365418 0.8006531 0.06945391

常用评估指标说明，这种“提前一天的判断力”真的是低风险、高收益，只可惜可望而不可即。但是，通过技术手段，获取及时快速全面的数据（大数据），理论上是可以得到这种判断力的。

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