格子衫小C 聊聊 均线 （一）

创作立场声明：格子衫小C这个名字，听起来就没有那种金融精英范儿，确实如此，我只是一个普通的理工男。

我的基本思想是：持续不断的对哪怕是稍有概率优势的方向上下注。

我是 格子衫小C，今天开始，我们来研究均线。

均线是最常见的一种指标，一般交易软件的K线图里都能看到。在股票论坛里，讨论最多的应该就是均线了。

均线，顾名思义，就是用各种加权算法算出历史平均价格。

因为均线有明显的滞后性（最简单的理解思路就是只看最高点或最低点，均线的最高点和最低点会有明显的滞后，后面看图注意一下），所以一般也叫 移动平均线，也就是 Moving Averages ，简称 MA。

根据平均数算法不同，MA也有很多种，其中，最简单的就是根据算术平均数来计算，一般叫 SMA 。

SMA公式

均线因为n值不一样，会有很多条，譬如交易软件里经常用到的有5日均线、30日均线、60日均线等。
这里因为是拿日线数据来做均线，所以叫 5日均线这样的，如果是拿分钟数据，就是 5分钟均线了。

我们实际的看一下均线。

以下回测数据来均源于 jqdata ，code 为 000300.XSHG 。
时间区间为 2013-05-01 到 2020-09-30 。
时间区间选定的唯一条件是包含一轮完整的牛市，数据和其它研究对齐。

沪深300指数和均线

上图是30日、60日、120日、240日均线，可以很明显看到：

• 越大的均线越平滑。也就是起伏越来越不明显，越大的均线高点越低，低点越高。

• 越长的均线滞后性越明显。只关注同一条线上的最高点和最低点，会发现越长的均线，高点和低点都越来越右移。

• 越长的均线和实际的价格曲线交点越少。

只看这4条均线，会更明显一些。

上面几个结论都很容易得出，但这些有什么用处呢？
120日均线 和 240日均线 离得太远，滞后更严重，感觉用处不大。
而30日均线离得太近，看起来和价格曲线纠缠太多，先只看60日均线吧。

沪深300指数 和 60日均线

我们会发现2015年牛市基本上在60日均线上面，只要在价格曲线向上穿过均线时买入，等价格曲线向下穿过均线时卖出，一年左右就能翻倍。
只是在2016年、2017年看起来有些纠结，这一段放大看看。

沪深300指数60日均线

粗看下来，只要能刚好买到那个价格，大部分时间都还是赚的。

老规矩，我们还是做个回测吧。
还是2-60日均线，价格向上穿过时买入，价格向下穿过时卖出，一共55个策略。

沪深300指数 和 单均线策略 回报率

沪深300指数 单均线策略 回报率列表

数据比较多，回报超过基线的还有一些，我们抽几条具体看看。

沪深300指数 60日均线策略 回报率

这是前面看过的60日均线的最终数据，在2015年牛市时，基本上吃到了完整的牛市，只是退出稍晚（均线的滞后性），但回报也差不多翻倍了。
在后面震荡区里，盈利逐步收窄（不考虑交易成本也是微亏），在 2020年 年初疫情引发的突然下跌里，反应慢了（越大的均线滞后越明显，无法应对突发状况），导致最终收益差点被基线反超。

沪深300指数 2日均线策略 回报率

这是2日均线，回报排前几位里，最小的一条均线。
虽然最终收益率还可以，但走势太乱、波动率偏高，能有这个收益应该完全是运气。
所以，我们可以认为——过小的均线没有参考价值。

沪深300指数 42日均线策略 回报率

这里面收益最好的是42日均线，和60日均线类似，也吃到了一个完整的牛市，在后面的一段小跌区间才和60日均线拉开距离（因为滞后效应稍好于60日均线，所以小幅下跌也能守住一部分）。
后面震荡期表现和60日均线差别不太大，也是一个收窄过程（稍好一点）。
同样也因为滞后性没有60日均线那么明显，在2020年初疫情引起的突然下跌里避开了一部分，导致最终收益率好看很多。

接下来，我们把测试时间拉长看看，拉长到2005年到2020年，一共15年时间。

沪深300指数 2日、35日、42日、60日均线策略 15年回报率

沪深300指数 2日、35日、42日、60日均线策略 15年回报率列表

这15年里，2日均线表现惨不忍睹。

42日均线和60日均线依然表现还好。
2008年、2010年2次大的上涨都吃下来，虽然后面有下跌，但因为复利的放大作用，收益相当明显。

对于均线，今天我们可以有以下结论：

1. 过小的均线意义不大，纯博运气。

2. 过大的均线意义不大，滞后太严重。该有的上涨没吃到，该避开的下跌也没避开。

3. 均线不适用于突然的剧烈价格变化。譬如2020年初疫情导致的突然下跌。

4. 合适的均线可以吃掉大的上涨区间，避开大的下跌区间。但理论上没法确定参数。

5. 均线不适用于震荡期。震荡期里，均线的收益几乎都是收窄的。

6. 均线和价格处于同一数值区间，可以用 “穿过” 或 “在上方或下方” 的判断方法来判断。

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注：

• 题图来源于 pexels，感谢 Olya Kobrusev。

• 本文数据来源于 jqdata，感谢 jqdata 提供免费的高品质数据。

• 本文公式编辑采用 latexlive，感谢 latexlive 提供的公式编辑服务。