基于高频数据的沪深300股指期货趋势跟踪程序化交易策略研究
本文使用2010.4.16上市到2012.4.16两年中沪深300股指期货的高频数据测试了三种最流行的趋势交易策略-MACD,MA和区间突破,获得相对于随机游走模型的超常收益,来获得对于技术分析的有力支持,并且从量化的角度,通过500毫秒一次的分笔数据样本统计给出了适合中国股指期货市场的趋势跟踪的程序化交易策略,并且对以往对技术分析质疑的文献中经常提及的手续费和冲击成本进行了敏感性分析,有利于提高短线投资决策的科学性,降低主观交易过程的盲目性.
股指期货 趋势跟踪 程序化交易 参数优化
蔡振东 李通
上海财经大学金融学院,上海市200433
国内会议
长沙
中文
290-298
2013-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）