1. 均线体系介绍与分类 [page::4]

• 均线由短期、中期、长期三种类型构成，常见参数如5、10、20日等。

- 葛南维八大法则奠定均线技术形态的理论基础，分为买入和卖出信号。

• 25种均线形态根据买入卖出法则划分为A、B、C、D四类，各类形态特征明确。

2. 均线形态量化定义与实证分析框架 [page::8][page::10]

• 量化指标包括短中长期均线、价格和成交量，定义均线粘合、发散和收敛。

- 采用2002-2015年全部A股历史数据进行实证，参数默认用（5,10,20）和持仓10日。

• 综合分析各类形态胜率分布、盈亏比分布及行业变异系数和市场环境表现。

3. 各类形态实证分析结果总结 [page::11][page::19][page::20]

• A类形态胜率最高，业内推荐A4死亡交叉、A5银山谷、A6金山谷、A8蛟龙出海作为优选。

- B类形态整体表现较差，但B5上山爬坡、B6下山滑坡较为稳定和优秀。

• C类形态胜率较好，推荐C1首次交叉向下发散。

- D类形态胜率普遍不佳，但D2加速下跌表现相对较好。

4. 重点推荐形态胜率分布分析 [page::20][page::21][page::22]

• 银山谷(A5)、蛟龙出海(A8)、上山爬坡(B5)三种形态信号胜率分布近似正态，稳定性好。

- 其他形态存在两极分化，信号稳定性差。

5. 推荐形态参数敏感性分析 [page::22][page::23][page::24]

• 参数组（5,10,20）下信号频次最高，均线参数越大信号频次和胜率均下降。

- 持仓期以均线中长期参数附近表现最佳。

6. 推荐形态在不同样本空间表现 [page::25][page::26]

• 银山谷在沪深300、中证500、中证1000及全市场表现均衡。

- 蛟龙出海和上山爬坡在中小盘样本中表现更优。

• 盈亏比例表现趋势与胜率一致。

7. 推荐形态样本外表现分析 [page::26][page::27]

• 2016-2017年样本外胜率有所下降，盈亏比有所提升。

- 行业适用性略有下降，牛市环境对形态表现影响显著。

8. 投资建议及风险提示 [page::27][page::28]

• 推荐银山谷、蛟龙出海、上山爬坡三种均线形态，参数设置以（5,10,20）为主。

- 牛市环境下表现最佳，持仓期建议设置于中长期均线参数区间。

• 报告基于历史数据及模型，存在模型失效风险，投资需谨慎。

《行流散徙论均线——技术形态选股系列报告之二》全方位详尽分析报告

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一、元数据与报告概览

• 报告标题：行流散徙论均线——技术形态选股系列报告之二

- 作者：刘均伟、祁嫣然

• 发布机构：光大证券研究所

- 日期：未直接披露，相关研报时间为2018年

• 主题：均线技术形态的分类、量化定义、实证效果及其在股票投资中的应用

- 核心论点及推荐：
本报告立足于美国投资专家葛南维创立的均线理论，将均线形态划分为四大类25个子类形态，并基于实证分析选出若干表现优良的均线形态。重点推荐A5银山谷、A8蛟龙出海、B5上山爬坡三种类型作为技术形态选股的优选信号。报告强调均线形态的量化定义，以及它们在不同市场环境、行业和持仓期内表现的变化，旨在提升技术形态在实战中的应用效果。

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二、逐节深度解读

2.1 均线体系介绍

2.1.1 初识均线体系

• 内容总结：均线，即移动平均线，是基于道氏理论“三种趋势说”的技术指标，通过计算不同时间跨度（如5、10、20、30、60天等）内的平均收盘价，反映股票价格的运行强弱和趋势。均线分短期（5日、10日）、中期（20日、30日、60日）和长期（120日、250日）三类别，参数调整则影响均线敏感度。

- 关键逻辑：均线在走势中显示趋势方向，具有追踪趋势、滞后性、助涨助跌、以及支撑压力线特性，为后续均线形态的提取和判断提供技术基础[page::4-5]。

2.1.2 八项法则和25种形态分类

• 内容总结：来源于葛南维的八大法则是均线理论的精髓，具体分为买入和卖出法则，强调均线与价格线之间的突破、回归、交叉与背离。

- 分类：25种均线形态根据八大法则划为四大类：
- A类（法则1）强调价格对均线突破，9子类形态如死亡交叉、银山谷。
- B类（法则2）关注背离后回归，6子类如上山爬坡。
- C类（法则3）强调回穿均线后的回归，4子类如首次交叉向下发散。
- D类（无规则类），6子类如加速下跌。

• 逻辑依据：将技术形态指标化、系统化，便于量化实证下判断其有效性和风险控制[page::5-7]。

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2.2 均线形态的量化筛选

2.2.1 量化定义

• 核心技术方法：

- 指标构成：短、中、长期均线（mas、mam、mal）、收盘价(close)、成交量(volume)。
- 衍生指标包括均线间距离、差值符号、波动率等。
- 量化重点为均线粘合、发散、交叉的定义及程序化判定。

• 示例解析：采用代码示例展示均线粘合的计算，同时以“黄金交叉”为例说明如何用均线的交叉关系量化定义形态。

- 逻辑解读：量化定义弱化传统主观理解，将均线形态结构用可编程形式表达，增强实测一致性和可测试性[page::8-10]。

2.2.2 实证分析框架

• 样本和参数：

- 时间：2002-2015年
- 样本：全部A股剔除长期停牌
- 参数：均线组(5,10,20)，持仓10日

• 评价指标：

- 个股胜率和盈亏比分布（均值、峰度、偏度）
- 行业间变异系数衡量稳定性
- 不同市场阶段(上涨、下跌、震荡)表现

• 市场阶段划分详见表6[page::10-11]

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2.3 主要均线形态实证表现分析

A类形态（突破信号）

• 结论：整体胜率普遍较高，特别是黄金交叉(A3)、死亡交叉(A4)、银山谷(A5)、金山谷(A6)、蛟龙出海(A8)表现较为优秀。

- 行业和市场环境稳定：看涨/看跌信号在上涨/下跌市场中显著，行业适用性较好。

• 数据说明：A5银山谷胜率最高（0.55-0.59），盈亏比较平衡。行业变异系数图显示A3、A4、A5、A6和A8形态稳定性较优。

- 持仓期：最佳持仓期多在中长期均线参数附近（10-15天）。

• 图表：图4-6表现了行业稳定性及持仓期对胜率的影响[page::11-13]

B类形态（背离回归）

• 结论：整体胜率较低且对市场环境依赖较强，看涨/看跌形态仅在对应市场环境表现较好。

- 较优形态：上山爬坡(B5)、下山滑坡(B6)相对优秀，尤其B5的胜率相对较高。

• 持仓期：B5、B6在短期均线参数附近表现较好。

- 图表：表9及图7-9体现了分布和行业变异系数[page::13-15]

C类形态（回穿再回归）

• 结论：整体胜率表现良好，行业变异系数分化较B类低，市场依赖性较B类明显。

- 推荐形态：首次交叉向下发散(C1)表现最佳。

• 持仓期：中长期均线参数持仓期表现较好。

- 图表：表11，图10至12显示胜率与盈亏比稳定性[page::15-17]

D类形态（无规则类）

• 结论：整体表现一般，胜率和盈亏比分布不佳，行业变异系数偏高，市场条件依赖性最低。

- 表现较好：加速下跌(D2)表现优于其他子类。

• 持仓期：不具一致性，D1/D2适合较短持仓期，D3/D4适合中长期持仓期。

- 图表：表13、14及图13-15支持分析[page::17-19]

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2.4 形态筛选及推荐

• 初步筛选：从八个优选形态中，基于胜率分布的偏态分析，上山爬坡(B5)、银山谷(A5)、蛟龙出海(A8)胜率分布趋近正态，稳定性较高，其他五种表现两极分化严重，稳定性较差。

- 最终推荐形态：A5银山谷、A8蛟龙出海、B5上山爬坡。

• 图表：图16-23呈现各推荐形态胜率频数分布图，加深形态稳定性认知[page::20-22]

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3 推荐形态的深入解析

3.1 参数敏感性分析

• 均线组参数：随着均线间参数由小到大，（5,10,20）等短期参数组信号频数高，胜率表现优于（10,30,60）及以上的长周期组。

- 持仓期选择：最佳持仓期一般在均线组中期参数附近。例如银山谷在持仓期接近中期参数表现最好；蛟龙出海持仓期越长，胜率下降；上山爬坡对持仓期敏感性较小。

• 图表：图24-29清晰展示不同参数组下的信号频数和胜率走势[page::22-24]

3.2 样本空间表现

• 不同市场风格：

- 银山谷(A5)在沪深300、中证500、中证1000均表现均衡。
- 蛟龙出海(A8)和上山爬坡(B5)在中证500和中证1000（中小市值）表现更优。

• 图表：图30-32显示频数、胜率和盈亏比的样本空间分布，验证各形态适用性差异[page::24-26]

3.3 样本外表现

• 时间区间：2016-2017年

- 结果：
- 胜率普遍下降，反映16-17年市场环境相对不利，影响均线形态的交易效果。
- 盈亏比普遍提升，尤其是蛟龙出海形态提升明显，显示获利能力提高但信号稳定性下降。
- 行业适用性轻微下降(行业变异系数上升)。

• 表格：表19、20及图33、34清晰呈现样本内外表现对比[page::26-27]

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三、风险因素评估

• 该报告基于历史数据和模型，存在模型可能失效、历史数据未来不复现的风险。

- 报告中推荐的形态虽然经过系统实证，但均线技术策略本质存在滞后性、市场环境依赖性和行业适用性波动等限制。

• 没有提及交易成本、滑点等实际操作中可能产生的额外风险，风险提示部分相对简略[page::0, 28]

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四、批判性视角与细微差别

• 偏见及假设敏感性：报告极度依赖历史统计数据，且实证结论基于均线参数设定及持仓期固定，忽略了高频交易和市场结构变化可能对均线有效性的影响。

- 局限性：报告中强调了形态在牛市中的突出表现，而在震荡及熊市中的效果大幅减弱，表明模型存在明显市场周期依赖，需投资者予以警惕。

• 内部矛盾：报告推崇银山谷形态在各风格均衡，但其在样本外的胜率大幅下降，显示稳健性不足。

- 结果易受持仓期和参数选择影响，对参数变化敏感，提示实际应用时需严格参数调优和动态调整。

• 行业适用性的弱化：虽然有行业变异系数分析，但报告没有深入剖析为何某些行业适合或不适合这些形态，缺少行业特征分析。

- 未涉及估值内容：报告无估值模型，属于技术面量化选股研究，缺乏基本面分析结合，可能影响投资稳健性。

• 综上，报告科学但对实际操作指导存在一定限制，投资者需结合基本面与风险控制共同判断。

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五、图表深度解读

一、均线基础示意

• 图1（均线簇示意图）：展示多条均线密集排列（5日、10日、20日等）对应的股价走势关系，体现短期波动与长期趋势结合的视角。均线粘合与发散的技术形态基础。

二、均线粘合程序代码（图2）

• 展示了Python代码片段，计算短中长期均线、差值符号及变化，用滚动窗口计数“缠绕粘合”状态。该量化方法为形态判断提供了客观标准。

三、黄金交叉实例（图3）

• 上证指数多根均线位于价格图上，突出短期均线上穿长期均线，形成黄金交叉形态示例，体现系数参数判断交叉的细节。

四、实证结果图解

• A类胜率与盈亏比行业变异系数对比(图4,图5)：A3黄金交叉表现波动最大，A1、A2、A5、A8行业变异小稳定。

- 各类形态持仓期胜率变化(图6,9,12,15)：多数形态在10日持仓展现最佳胜率，提示适度持仓控制风险。

• 各类形态胜率分布（图16-23）：多态胜率分布多呈偏态，A5、A8、B5呈现更集中近似正态，代表形态更稳定。

- 推荐形态信号频数及胜率（图24-29）：频数随均线参数增长显著减少，短期参数产生信号频率和稳健性更优。

• 样本范围内不同行业胜率与盈亏比（图30-32）：银山谷与各样本均衡，蛟龙出海、上山爬坡在中小盘表现更佳。

- 样本内外对比(图33-34)：样本外行业适用性略降，盈亏比反而提高，显示市场环境对技术形态稳定性的影响。

整体图表清晰反映了报告文字的定量分析，与阐述内容紧密对应，支持了结论的科学性与现实操作的指导意义。

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六、结论性综合

本报告系统阐述了基于葛南维均线理论的四大类25种技术选股形态的定义、分类和深入量化实证。采用A股2002-2015年的大样本，结论指出：

1. A类（突破型）形态表现最佳，胜率普遍较高且行业及市场环境适应度优越，推荐死亡交叉、银山谷、金山谷、蛟龙出海四个子类。

2. B类（背离回归型）和C类（回穿回归型）形态表现中等，胜率较A类低，且市场依赖性较大，推荐上山爬坡、下山滑坡及首次交叉向下发散等。

1. D类无规则形态表现不佳，仅加速下跌形态相对突出。

4. 在性能稳定性评估及分布偏态分析后，最终锁定银山谷(A5)、蛟龙出海(A8)、上山爬坡(B5)三种形态作为重点推荐，因其信号稳定且表现均衡。

1. 参数敏感性指出，短期均线组组合（5,10,20）与中长持仓期（10-15日）最合适，投资者应重视参数设定。

6. 样本外实证显示，在2016-17年市场环境影响下，形态胜率普遍下降，盈亏比提升，行业稳定性略减，提示市场环境变动对技术形态效果的影响不可忽视。

1. 投资建议明确推荐上述三种均线形态，特别适用于牛市和上涨市场，投资者应配合市场环境进行动态策略调整。

8. 报告谨慎提示模型和历史实验的局限与风险，强调投资需结合综合判断和风险控制策略。

通过详尽的量化定义、丰富的图表数据展示与多维度实证分析，报告为均线技术形态的科学选股提供了坚实基础，明确了技术形态的优势与局限，指导投资者理性、系统使用均线形态进行市场判断和操作决策。

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综上所述，报告以严谨的量化方法和丰富样本验证了均线各类技术形态的选股价值，重点推荐了银山谷、蛟龙出海和上山爬坡三种形态作为投资决策的重要参考，且通过图表与周期分解清晰揭示了应用形态的适应市场环境、参数敏感性及持仓期限的关键影响，为技术分析体系的实证化运行提供了宝贵范例。[page::0-30]

报告