用IT技术玩金融系列文章，将介绍如何使用IT技术，处理金融大数据。在互联网混迹多年，已经熟练掌握一些IT技术。单纯地在互联网做开发，总觉得使劲的方式不对。要想靠技术养活自己，就要把技术变现。通过“跨界”可以寻找新的机会，创造技术的壁垒。
金融是离钱最近的市场，也是变现的好渠道！今天就开始踏上“用IT技术玩金融”之旅！
关于作者：
- 张丹(Conan), 程序员Java,R,PHP,Javascript
- weibo：@Conan_Z
- blog: http://blog.fens.me
- email: bsspirit@gmail.com
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http://blog.fens.me/finance-stock-ma/
前言
移动平均线(MA)是股市中最常用的一种技术分析方法，用来在大行情的波动段找到有效的交易信号。移动平均线不仅简单，而且有效，对股市操作具有神奇的指导作用。
据金融从业人员称，均线模型能有效地打败了大部分的主观策略，是炒股、炒期货的必备基本工具。那么本文将深入研究一下均线模型，如何在股市中发挥作用。
目录
- 移动平均线
- 均线模型
- 用R语言实现均线模型
1. 移动平均线
移动平均线(MA,Moving average）是以道·琼斯的”平均成本概念”为理论基础，采用统计学中”移动平均”的原理，将一段时期内的股票价格平均值连成曲线，用来显示股价的历史波动情况，进而反映股价指数未来发展趋势的技术分析方法。它是道氏理论的形象化表述。
移动平均线的计算方法就是求连续若干天的收盘价的算术平均。天数就是MA的参数。在技术分析领域中，移动平均线是必不可少的指标工具。移动平均线利用统计学上的“移动平均”原理，将每天的市场价格进行移动平均计算，求出一个趋势值，用来作为价格走势的研判工具。
计算公式： MA = (C1+C2+C3+C4+C5+….+Cn)/n ,C为收盘价，n为移动平均周期数例如，5日移动平均价格计算方法为：
MA5 = （前四天收盘价+前三天收盘价+前天收盘价+昨天收盘价+今天收盘价）/5
移动平均线依时间长短可分为三种，即短期移动平均线，中期移动平均线，长期移动平均线。短期移动平均线一般以5日或10日为计算期间，中期移动平均线大多以30日、60日为计算期间；长期移动平均线大多以100天和200天为计算期间。
移动平均根据对数据的处理方法，又可分为3种：
- 简单移动平均线(SMA)：又称“算术移动平均线”，是指对特定期间的收盘价进行简单平均化的意思。一般所提及之移动平均线即指简单移动平均线(SMA)。
- 加权移动平均线(WMA):加权移动平均线(Weighted Moving Average 简称WMA)，是一种按时间进行加权运算的移动平均线。时间越近越近的价格，权重越大。计算方式是基于加权移动平均线日数，将每一个之前日 数比重提升。每一价格会乘以一个比重，最新的价格会有最大的比重，其之前的每一日的比重将会递减。加权移动平均线是移动平均线(MA)的改良。
- 指数平滑移动平均线(EMA):指数平滑移动平均线EXPMA(Exponential Moving Average)，为解决一旦价格已脱离均线差值扩大，而平均线未能立即反应，EXPMA可以减少类似缺点。
2. 均线模型
在日K线图中除了标准的价格K线以外，另外还有4条线，分别是白线、黄线、紫线、绿线依次分别表示：5日、10日、20日和60日移动平均线，通过这4条线与价格K线的交叉，就可以形成不同的均线模型。
以乐视网(300104)股票日K图为例，截取2012年8月到2014年7月的股价数据。
最低价是13.91，出现在2012年12月；最高价55.50，出现在2014年1月。这段时期，可以看到乐视网的股价一路震荡向上，绿色线为60日均线平滑了股价，趋势性比较明显。
利用均线平滑的特点，可以发现均线与价格K线会有叉，各均线之间也有交叉，我们可以通过这些交叉点判断交易信号。
- 黄金交叉，当10日均线由下往上穿越30日均线，10日均线在上，30日均线在下，其交叉点就是黄金交叉，黄金交叉是多头的表现，出现黄金交叉后，后市会有一定的涨幅空间，这是进场的最佳时机。
- 死亡交叉，当30日均线与10日平均线交叉时，30日均线由下住上穿越10日平均线，形成30日平均线在上，10日均线在下时，其交点称之为”死亡交叉”，”死亡交叉”预示空头市场来临，股市将下跌此时是出场的最佳时机。
如果很好地运用移动平均线理论，再掌握行情的真正趋势，就能实现获取可观利润。
但移动平均线理论也有局限性：
- 移动平均线是股价定型后产生的图形，反映较慢，只适用于日间交易。
- 移动平均线不能反映股价在当日的变化及成交量的大小，不适用于日内交易。
- 移动平均线是趋势性模型，如果股价未形成趋势，只是频繁波动，模型不适用。
3. 用R语言实现均线模型
接下来，我们利用R语言对股票数据的进行操作，来实现一个均线模型的实例。
3.1 从互联网下载数据
R语言本身提供了丰富的金融函数工具包，quantmod包就是最常用的一个，另外还要配合时间序列包zoo和xts，指标计算包TTR，可视包ggplot2等一起使用。关于zoo包和xts包的详细使用可以参考文章R语言时间序列基础库zoo，可扩展的时间序列xts。
我们首先利用quantmod包，从互联网下载股票数据，并以CSV格式保存到本地。
#加载工具包
> library(plyr)
> library(quantmod)
> library(TTR)
> library(ggplot2)
> library(scales)
#下载数据
> download<-function(stock,from="2010-01-01"){
+ df<-getSymbols(stock,from=from,env=environment(),auto.assign=FALSE) #下载数据
+ names(df)<-c("Open","High","Low","Close","Volume","Adjusted")
+ write.zoo(df,file=paste(stock,".csv",sep=""),sep=",",quote=FALSE) #保存到本地
+}
#本地读数据
> read<-function(stock){
+ as.xts(read.zoo(file=paste(stock,".csv",sep=""),header = TRUE,sep=",", format="%Y-%m-%d"))
+}
> stock<-"IBM"
> download(stock,from='2010-01-01')
> IBM<-read(stock)
# 查看数据类型
> class(IBM)
[1] "xts" "zoo"
# 查看前6条数据
> head(IBM)
Open High Low Close Volume Adjusted
2010-01-04 131.18 132.97 130.85 132.45 6155300 121.91
2010-01-05 131.68 131.85 130.10 130.85 6841400 120.44
2010-01-06 130.68 131.49 129.81 130.00 5605300 119.66
2010-01-07 129.87 130.25 128.91 129.55 5840600 119.24
2010-01-08 129.07 130.92 129.05 130.85 4197200 120.44
2010-01-11 131.06 131.06 128.67 129.48 5730400 119.18
利用quantmod包的getSymbols()函数，默认会通过Yahoo的金融开放API下载数据，我们选择IBM的股票数据，从2010-01-01到今天2014-07-09的4年多的日间交易数据。数据类型为xts格式的时间序列，数据包括7个列，以日期做索引列，其他6列分别为 开盘价(Open), 最高价(High), 最低价(Low), 收盘价(Close), 交易量(Volume), 调整价(Adjusted)。
3.2 实现简单的蜡烛图
直接使用quantmod包的chartSeries()函数，我们可以画出可视化效果还不错的蜡烛图。
简单的蜡烛图
> chartSeries(IBM)
带指标的蜡烛图
> chartSeries(IBM,TA = "addVo(); addSMA(); addEnvelope();addMACD(); addROC()")
非常简单的2个函数，就可以实现股票数据的可视化。当然，这个功能是封装好的通用的函数，如果我们要自定策略模型，就需要自己写代码来实现了，比如 自定义的支持量化机(SVM)分类器模型，不过我们今天不讲太复杂的模型，而是实现均线模型。
3.3 自定义均线图
通过自定义的方式，我们就可以脱离quantmod包了。
我们需要自定义均线指标：
- 日期时间序列为索引
- 收盘价做为价格指标
- 不考虑成交量及其他维度字段
- 取2010-01-01至2012-01-01，形成趋势的数据
- 画出价格曲线，5日均线，20日均线，60日是均线
R语言程序实现
#移动平均
> ma<-function(cdata,mas=c(5,20,60)){
+ ldata<-cdata
+ for(m in mas){
+ ldata<-merge(ldata,SMA(cdata,m))
+ }
+ ldata<-na.locf(ldata, fromLast=TRUE)
+ names(ldata)<-c('Value',paste('ma',mas,sep=''))
+ return(ldata)
+ }
# 均线图
> drawLine<-function(ldata,titie="Stock_MA",sDate=min(index(ldata)),eDate=max(index(ldata)),out=FALSE){
+ g<-ggplot(aes(x=Index, y=Value),data=fortify(ldata[,1],melt=TRUE))
+ g<-g+geom_line()
+ g<-g+geom_line(aes(colour=Series),data=fortify(ldata[,-1],melt=TRUE))
+ g<-g+scale_x_date(labels=date_format("%Y-%m"),breaks=date_breaks("2 months"),limits = c(sDate,eDate))
+ g<-g+xlab("") + ylab("Price")+ggtitle(title)
+
+ if(out) ggsave(g,file=paste(titie,".png",sep=""))
+ else g
+ }
# 运行程序
> cdata<-IBM['2010/2012']$Close
> title<-"Stock_IBM" #图片标题
> sDate<-as.Date("2010-1-1") #开始日期
> eDate<-as.Date("2012-1-1") #结束日期
> ldata<-ma(cdata,c(5,20,60)) #选择滑动平均指标
> drawLine(ldata,title,sDate,eDate) #画图
通过自己封装的移动平均函数和可视化函数，就实现了与交易软件中类似的日K线图和多条均线结合的可视化输出。
3.4 一条均线的交易策略
基于上面的定义的均线函数，我们就可以设计自己的交易策略模型了。
模型设计思路：
- 1. 以股价和20日均线的交叉，进行交易信号的判断。
- 2. 当股价上穿20日均线则买入(红色)，下穿20日均线卖出(蓝色)。
画出股价和20日均线图
> ldata<-ma(cdata,c(20)) #选择滑动平均指标
> drawLine(ldata,title,sDate,eDate) #画图
以散点覆盖20日均线，红色点为买入持有，蓝色点为卖出空仓。
# 均线图+散点
> drawPoint<-function(ldata,pdata,titie,sDate,eDate){
+ g<-ggplot(aes(x=Index, y=Value),data=fortify(ldata[,1],melt=TRUE))
+ g<-g+geom_line()
+ g<-g+geom_line(aes(colour=Series),data=fortify(ldata[,-1],melt=TRUE))
+ g<-g+geom_point(aes(x=Index,y=Value,colour=Series),data=fortify(pdata,melt=TRUE))
+ g<-g+scale_x_date(labels=date_format("%Y-%m"),breaks=date_breaks("2 months"),limits = c(sDate,eDate))
+ g<-g+xlab("") + ylab("Price")+ggtitle(title)
+ g
+ }
# 散点数据
> genPoint<-function(pdata,ldata){} #代码省略
> pdata<-genPoint(pdata,ldata)
> head(pdata)
Index Series Value
1 2010-01-04 down 128.7955
2 2010-01-05 down 128.7955
3 2010-01-06 down 128.7955
4 2010-01-07 down 128.7955
5 2010-01-08 down 128.7955
6 2010-01-11 down 128.7955
> drawPoint(ldata,pdata,title,sDate,eDate) #画图
用股价和20日均线价格做比较，把股价大于均线的部分用蓝色表示，股价小于均线的部分用红色表示。我们看到图中，蓝色点和红色点在20日均线上交替出现，我们可以在每次红色出现的第一个点买入股票，然后在蓝色的第一个点卖出股票，直观看上去的感觉还是不错的。
我们要找出这些交易信号点，做量化的统计，看看到底能不能赚钱。
#交易信号
> Signal<-function(cdata,pdata){} #代码省略
> tdata<-Signal(cdata,pdata)
> tdata<-tdata[which(as.Date(row.names(tdata)) head(tdata)
Value op
2010-01-04 132.45 B
2010-01-22 125.50 S
2010-02-17 126.33 B
2010-03-09 125.55 S
2010-03-11 127.60 B
2010-04-08 127.61 S
# 交易记录
> nrow(tdata)
[1] 72
一共有72条交易记录，买卖各占一半。
接下来，我们要利用交易信号数据，进行模拟交易。我们设定交易参数，以$10W为本金，满仓买入或卖出，手续为0，传入交易信号。
#模拟交易
#参数：交易信号,本金,持仓比例,手续费比例
> trade<-function(tdata,capital=100000,position=1,fee=0){} #代码省略
> result1<-trade(tdata,100000)
# 查看每笔交易
> head(result1$ticks)
Value op cash amount asset diff
2010-01-04 132.45 B 0.25 755 100000.00 0.00
2010-01-22 125.50 S 94752.75 0 94752.75 -5247.25
2010-02-17 126.33 B 5.25 750 94752.75 0.00
2010-03-09 125.55 S 94167.75 0 94167.75 -585.00
2010-03-11 127.60 B 126.55 737 94167.75 0.00
2010-04-08 127.61 S 94175.12 0 94175.12 7.37
# 盈利的交易
> head(result1$rise)
Value op cash amount asset diff
2010-03-11 127.60 B 126.55 737 94167.75 0.00
2010-04-08 127.61 S 94175.12 0 94175.12 7.37
2010-07-22 127.47 B 108.79 633 80797.30 0.00
2010-08-12 128.30 S 81322.69 0 81322.69 525.39
2010-09-09 126.36 B 120.40 632 79979.92 0.00
2010-11-16 142.24 S 90016.08 0 90016.08 10036.16
# 亏损的交易
> head(result1$fall)
Value op cash amount asset diff
2010-01-04 132.45 B 0.25 755 100000.00 0.00
2010-01-22 125.50 S 94752.75 0 94752.75 -5247.25
2010-02-17 126.33 B 5.25 750 94752.75 0.00
2010-03-09 125.55 S 94167.75 0 94167.75 -585.00
2010-04-09 128.76 B 51.56 731 94175.12 0.00
2010-04-12 128.36 S 93882.72 0 93882.72 -292.40
通过模拟交易，我们就能精确地算出每笔交易的盈利情况了。你相信么，有56笔交易其实是亏损的，16笔交易是有盈利的。
查看最后的资金情况。
> tail(result1$ticks,1)
Value op cash amount asset diff
2011-12-21 181.47 S 96363.76 0 96363.76 -3063.87
最后，资金剩余96363.76元，也就是我们亏了3636.24元。
为什么最后会亏损呢？中间的大波段应该赚到了足够多的钱。通过资金曲线我们可以找到亏损的原因。
画出资金曲线
# 股价+现金流量
> drawCash<-function(ldata,adata){
+ g<-ggplot(aes(x=Index, y=Value),data=fortify(ldata[,1],melt=TRUE))
+ g<-g+geom_line()
+ g<-g+geom_line(aes(x=as.Date(Index), y=Value,colour=Series),data=fortify(adata,melt=TRUE))
+ g<-g+facet_grid(Series ~ .,scales = "free_y")
+ g<-g+scale_y_continuous(labels = dollar)
+ g<-g+scale_x_date(labels=date_format("%Y-%m"),breaks=date_breaks("2 months"),limits = c(sDate,eDate))
+ g<-g+xlab("") + ylab("Price")+ggtitle(title)
+ g
+ }
# 现金流量
> adata<-as.xts(result1$ticks[which(result1$ticks$op=='S'),]['cash'])
> drawCash(ldata,adata)
我们把股价和现金流量并排放置，从2010-09开始均线策略开始大幅赚钱，到2011-10到达最高点，并且超过了本金，然后开始下滑，直截到2012-01亏损3859.86元。这是由于我们把赚到利润继续投资，增大了头寸，以至于2011年底的震荡市让模型失效，从而赔了更多的钱。
这样就完成一条20日均线的交易策略模型，并用IBM的股票做了测试。
3.5 二条均线的交易策略
一条均线模型，在大的趋势下是可以稳定赚钱的，但由于一条均线对于波动非常敏感性，如果小波动过于频繁，不仅会增加交易次数，而且会让模型失效。然后，就有二条均线的策略模型，可以减低对波动的敏感性。
二条均线策略模型，与一条均线模型思路类似，以5日均线价格替换股价，是通过5日均线和20日均线交叉来进行信号交易的。
我们首先画出股价，5日均线和20日均线图。
> ldata<-ma(cdata,c(5,20)) #选择滑动平均指标
> drawLine(ldata,title,sDate,eDate) #画图
以散点覆盖20日均线，红色点为买入持有，紫色点为卖出空仓。
# 散点数据
> pdata<-genPoint(pdata,ldata)
> head(pdata)
Index Series Value
1 2010-01-04 down 128.7955
2 2010-01-05 down 128.7955
3 2010-01-06 down 128.7955
4 2010-01-07 down 128.7955
5 2010-01-08 down 128.7955
6 2010-01-11 down 128.7955
> drawPoint(ldata,pdata,title,sDate,eDate) #画图
用5日均线和20日均线价格做比较，把5日大于均线的部分用紫色表示，股价小于均线的部分用红色表示。我们看到图中，紫色点和红色点在20日均线上交替出现，同样地，我们可以在每次红色出现的第一个点买入股票，然后在紫色的第一个点卖出股票，直观看上去的与一条均线模型类似，都是赚钱的。
我们要找出这些交易信号点，做量化的统计，看看到底能不能赚钱。
> tdata<-Signal(cdata,pdata)
> tdata<-tdata[which(as.Date(row.names(tdata)) head(tdata)
Value op
2010-01-04 132.45 B
2010-01-26 125.75 S
2010-02-18 127.81 B
2010-03-10 125.62 S
2010-03-16 128.67 B
2010-04-12 128.36 S
# 交易记录
> nrow(tdata)
[1] 36
一共有36条交易记录，买卖各占一半，比一条均线模型少了36笔交易。
利用交易信号数据，进行模拟交易。我们设定交易参数，以$10W为本金，满仓买入或卖出，手续为0，传入交易信号。
#模拟交易
> result2<-trade(tdata,100000)
# 查看每笔交易
> head(result2$ticks)
Value op cash amount asset diff
2010-01-04 132.45 B 0.25 755 100000.00 0.00
2010-01-26 125.75 S 94941.50 0 94941.50 -5058.50
2010-02-18 127.81 B 106.48 742 94941.50 0.00
2010-03-10 125.62 S 93316.52 0 93316.52 -1624.98
2010-03-16 128.67 B 30.77 725 93316.52 0.00
2010-04-12 128.36 S 93091.77 0 93091.77 -224.75
# 盈利的交易
> head(result2$rise)
Value op cash amount asset diff
2010-09-10 127.99 B 75.34 649 83140.85 0.00
2010-11-18 144.36 S 93764.98 0 93764.98 10624.13
2010-12-07 144.02 B 2.66 638 91887.42 0.00
2011-02-23 160.18 S 102197.50 0 102197.50 10310.08
2011-03-28 161.37 B 124.70 582 94042.04 0.00
2011-05-20 170.16 S 99157.82 0 99157.82 5115.78
# 亏损的交易
> head(result2$fall)
Value op cash amount asset diff
2010-01-04 132.45 B 0.25 755 100000.00 0.00
2010-01-26 125.75 S 94941.50 0 94941.50 -5058.50
2010-02-18 127.81 B 106.48 742 94941.50 0.00
2010-03-10 125.62 S 93316.52 0 93316.52 -1624.98
2010-03-16 128.67 B 30.77 725 93316.52 0.00
2010-04-12 128.36 S 93091.77 0 93091.77 -224.75
通过模拟交易，我们精确地算出每笔交易的盈利情况了,有26笔交易是亏损的，16笔交易是有盈利的。
查看最后的资金情况。
> tail(result2$ticks,1)
Value op cash amount asset diff
2011-12-19 182.89 S 96828.9 0 96828.9 -3581.33
最后，资金剩余96828.9元，亏了3171.1元。
查看资金曲线。
> adata<-as.xts(result2$ticks[which(result2$ticks$op=='S'),]['cash'])
> drawCash(ldata,adata)
我们可以发现，虽然最后资金也是赔了3171.1，比一条均线策略模型赔的小一点，但二条均线策略模型有3次高于本金的情况，而且最差的情况也比一条均线最差的情况要好。
3.6 对比两个模型的盈利情况
我们再进一步对比两个模型的盈利情况，找出两个模型中所有赚钱的交易。
# 盈利的交易
> rise<-merge(as.xts(result1$rise[1]),as.xts(result2$rise[1]))
> names(rise)<-c("plan1","plan2")
# 查看数据情况
> rise
plan1 plan2
2010-03-11 127.60 NA
2010-04-08 127.61 NA
2010-07-22 127.47 NA
2010-08-12 128.30 NA
2010-09-09 126.36 NA
2010-09-10 NA 127.99
2010-11-16 142.24 NA
2010-11-18 NA 144.36
2010-12-07 NA 144.02
2010-12-08 144.98 NA
2011-02-22 161.95 NA
2011-02-23 NA 160.18
2011-03-25 162.18 NA
2011-03-28 NA 161.37
2011-05-16 168.86 NA
2011-05-20 NA 170.16
2011-06-21 166.22 NA
2011-06-23 NA 166.12
2011-08-02 178.05 NA
2011-08-04 NA 171.48
2011-09-14 167.24 NA
2011-09-16 NA 172.99
2011-09-22 168.62 NA
2011-09-23 169.34 NA
2011-10-18 178.90 NA
2011-10-21 NA 181.63
plan1是一条均线模型，plan2是二条均线模型。plan1比plan2多了6次交易，显然多的这几次交易是由于对波动敏感性引起的，反而减少了趋势行情收益。
最后，我们画一下盈利部分的交易区间
> # 均线图+交易区间
> drawRange<-function(ldata,plan,titie="Stock_2014",sDate=min(index(ldata)),eDate=max(index(ldata)),out=FALSE){
+ g<-ggplot(aes(x=Index, y=Value),data=fortify(ldata[,1],melt=TRUE))
+ g<-g+geom_line()
+ g<-g+geom_line(aes(colour=Series),data=fortify(ldata[,-1],melt=TRUE))
+ g<-g+geom_rect(aes(NULL, NULL,xmin=start,xmax=end,fill=plan),ymin = yrng[1], ymax = yrng[2],data=plan)
+ g<-g+scale_fill_manual(values =alpha(c("blue", "red"), 0.2))
+ g<-g+scale_x_date(labels=date_format("%Y-%m"),breaks=date_breaks("2 months"),limits = c(sDate,eDate))
+ g<-g+xlab("") + ylab("Price")+ggtitle(title)
+
+ if(out) ggsave(g,file=paste(titie,".png",sep=""))
+ else g
+ }
#盈利区间
> plan<-comPlan(ldata,result1,result2){} # 代码省略
> drawRange(ldata,plan,title,sDate,eDate) #画图
plan1的盈利区间。
plan1和plan2同时存在的盈利区间。
从盈利区间我们可以看到，印证一条均线对波动敏感性的问题，二条均线模型是对一条均线模型的优化，这样我们就一个完整均线模型的实例研发。
3.7 模型优化
如果从交易的角度讲，上面的模型还不能算完成，因为还有很多的赔钱交易，要进行更多地优化，减少最大回撤，在更确定的时机做多，反向做空等。模型优化的问题，会在后面的文章中再进行详细的介绍。
看起来均线模型是如此的简单，但实盘交易时真能在趋势行情中跑赢双均线(优化)模型，也真不是一件容易的事情。二条均线打天下，不说东方不败，也是独孤求败。
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