在文章《三均线策略是否好于双均线(上)》中,我跟大家说过,将60日均线作为判断趋势的依据,同时通过10/30日均线找买卖点是大多数投资者最常用的方法。 但是三条均线可不止这一种用法,所以本文,继续探讨其他方法。 上篇文章中的收益率是负数,如下:   本文,我们换一个方法,毕竟三条均线理论上应该有三个金叉死叉。以我们目前用的10/30/60为例分别是: 10和30,金叉,死叉。 10和60,金叉,死叉。 30和60,金叉,死叉。   上一次是以60日均线作为判断方向的依据,10和30日均线作为买卖点。 我当然可以用30日均线作为判断方向的依据,10和60日均线作为买卖点。 也可以用10日均线作
2024-02-27 15:18:51 163KB 均线指标
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剑桥小学英语入门阶段.doc
2021-10-21 21:07:31 57KB
在股票市场流传着一句广为人知的名言——强者恒强,意思是说,之前出现过大幅上涨的股票,将继续上涨。 这句话在A股市场之中,真是如此吗? 今天这篇文章,我们回测一下这个因子——动量。 动量因子就是针对这种策略而设计的,据说在美国是非常非常非常好用的因子。 我们看看A股市场是不是。 动量因子的公式就是: 最近一天收盘价/N天前收盘价 很简单是不是? 策略如下: 回测时间 2019.1.1-2019.12.31 买入条件: 选择20天之内涨幅最大的前20只股票 卖出条件: 持有20天就卖出 入场资金: 每只股票1000块钱   股票池选择: 全市场所有股票   大家猜猜会不会出现强者恒强呢? 盈利9
2021-10-07 19:25:52 96KB 动量 股票 量化交易
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爬虫120例之非遗数据采集
2021-08-29 13:08:38 2.73MB Python 爬虫 Python入门
简化的DCF模型,可以用来做企业估值预算。输入财务数据,可以算出企业的估值。 DCF法的优缺点 优点: 比其他常用的建议评价模型涵盖更完整的评价模型,框架最严谨但相对较复杂的评价模型。 需 要的信息量更多,角度更全面, 考虑公司发展的长期性。 较为详细,预测时间较长,而且考虑较多的变数,如获利成长、资金成本等,能够提供适当思考 的模型。缺点: 需要耗费较长的时间,须对公司的营运情形与产业特性有深入的了解。 考量公司的未来获利、成长与风险的完整评价模型,但是 其数据估算具有高度的主观性与不确定性。 复杂的模型,可能因数据估算不易而无法采用,即使勉强进行估算,错误的数据套入完美的模型中,也无法得到正确的结果。小变化在输入上可能导致大变化在公司的价值上。该模型的准确性受输入值的影响很大(可作敏感性分析补救)
2021-06-13 16:53:38 34KB DCF模型 入门阶段 适用所有的企
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在之前的文章《找到真“学霸”——动量策略优化》中跟大家说了一下动量策略可以通过选择那些涨幅排名靠前,并且涨幅大于200%的股票进行策略优化。 在更早之前,和大家讲了很多均线相关的策略,那么如果将动量策略配合均线策略,又会发生什么样的故事呢? 本篇文章,看看如果给动量策略配上均线作为离场条件,而不是简单的持有10天,又会怎么样? 上一次,这个策略取得的收益是48% 上一次优化的方向是找到涨幅居前,并且涨幅还要大于200%的股票。 也就是说,如果“考试”考10分就当第一了,这样的“学霸”也不叫“学霸”,还得以分论“学霸”。   这一次,我们换一个出场条件,之前是持有10天就出场,这一次我们用10
2021-03-16 18:05:06 130KB 动量 动量指标 均线指标
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