1. 研究目的与意义
对于正常股票投资者而言，无论是否需要获得超额的股票投资收益，都需要首先面对股票选择和交易时间选择的问题，这一直是投资者持续关注的焦点。
量化投资中的量化择时，是指利用某种方法来判断大势的走势情况以及时采取相应措施。
就股票投资者而言，择股和择时都是至关重要的，正确择股是盈利的前提，而正确择时则是盈利的最终实现。
2. 研究内容和预期目标
研究内容：本文将使用 MATLAB、Eviews等软件，利用沪深300指数2013年1月-2016年12月的交易数据，基于趋势跟踪策略中的 MA、MACD、KDJ、RSI 四种单指标策略进行该指数的量化择时研究，并对四种单指标策略进行组合分析，通过线性拟合估计市场趋势的方向，且形成相关的趋势择时信号，建立一个实际可行的择时量化交易模型。然后运用沪深300指数2017年1月-2017年12月的交易数据测试所设计的模型及建立的算法的正确性，进而优化趋势择时模型，使根据模型进行的投资活动获得更高的收益率。
拟解决的关键问题:本文拟解决的关键问题是希望能够基于趋势追踪指标找到量化投资的最优时点，并建立趋势择时的交易模型，给普通投资者提供投资择时的新思路，以提高普通投资者的投资收益和投资能力，帮助投资者获取最佳收益，达到保值增值的投资目的。
写作提纲：全文将由五个章节组成，第一章为绪论部分，介绍选题背景及研究意义，最后明确本文的研究内容和框架结构；第二章第二章为理论基础和文献综述，本章节先介绍量化投资的概念和国内外的发展状况，然后详细介绍量化择时、趋势追踪的概念、度量方法和国内外的研究成果；第三章使用 MATLAB、Eviews等软件进行趋势追踪指标的构建；第四章为基于趋势追踪所建立的量化择时交易模型对沪深300指数的实证研究及其有效性和正确性的检验；第五章总结研究结论和论文设计中存在的不足以及对未来研究方向的展望。
3. 国内外研究现状
由于金融市场的成熟以及发达的计算机技术，国外对于量化投资的研究开始较早，有许多关于交易市场的趋势追踪策略和量化投资以及量化择时方面的文献：在趋势跟随系统的研究文献方面，Lam，Keith et al.(2007)以香港市场为样本对常用的趋势跟踪系统--包括均线系统及突破系统的表现进行了实证检验，该文认为，趋势跟踪系统的超额收益率来源于香港股市的低效率及其收益率的正自相关特性。为了考察趋势跟踪系统的复杂性对其表现的影响Andew Clare (2012)以标普 500 指数为样本，对不同时间周期的趋势跟踪系统的表现进行了时政研究，指出了以月度作为交易的时间周期能得到最好的回报。Kevin Jialin Sun（2012）通过研究发现在 2008 年以后股票市场的总体收益率下滑明显，投资者获得长期的超额收益越来越困难，但是基于贝塔策略的量化投资策略能够有效的提升长期收益。Antonacci (2012)用趋势跟踪系统作为过滤器，对动量交易中的#8220;赢家#8221;组合进行筛选，只有其具有历史测试的正收益，才进行动量组合的交易，结果表明，该过滤器的引入提高了动量系统的获利能力。Chung Min Wu等（2014）采用K-means 聚类分析方法将股票价格走势分为上升、震荡、下降三种类型，然后使用遗传算法找到不同趋势下的最优投资策略，结果显示基于遗传算法的趋势投资策略能够取得持续的超额收益，其盈利交易的平均收益大幅度超过亏损的交易，证实了趋势投资策略是一种稳定的和有效的投资交易策略。
量化投资在我国初期并不受到青睐，但是近年来其凭借着客观性、及时性、准确性等优点受到越来越受到投资者关注尤其是机构投资者的认可。丁鹏（2012）的量化投资策略与技术，是我国为数不多的关于量化投资的书籍。这本书中介绍了安信证券量化分析师潘帆的成果，结合宏观、行业、公司财务等30个候选因子并检测其有效性，最后筛选出几个有效因子，并构建多因子量化选股模型，这个模型在2006年到2010年期间姐合的投资业绩显著。赖来政(2012)分析了国内量化基金的业绩后指出，国内量化交易具备较强的择股能力，但择时能力较弱。刘白兰和朱臻（2012）在趋势分析的基础上对指数基金的量化投资进行系统研究，分别在单向做多机制和双向交易机制背景下构建指数基金量化交易系统。经过对于沪深 300 指数和中小板指数在MA交易系统中的分析得出基于均线系统的交易在收益率和风险控制方面都远优于一直持有策略的结论。李达捷(2013)通过研究中国股指期货主力合约，指出趋势策略能在目前中国股指期货市场获利。刘洋溢（2013）对均线系统及动量系统按照分配资金的分散化投资方式进行叠加，并利用我国商品期货市场 18 个交易品种进行了实证检验，结果表明叠加后的系统拥有更好的风险收益表现。王俊杰（2013）在择时模型方面分析了行业指数存在的持续性和行业轮动特征，并以时间序列模型为基础，构建动量模型、MS－GARCH 行业择时模型等量化择时策略，回测结果MS－GARCH 择时模型战胜行业动量模型和指数，表现较好。杨喻钦（2015）等基于我国市场目前处于无效或者弱有效的假设基础上，采用阿尔法策略对我国Ａ股市场进行套利研究，研究结果表明阿尔法策略在我国市场可获得稳定有效的收益，并证明了阿尔法策略的有效性。
综上所述，从国内外的大量研究可以得出结论，基于技术分析的量化投资趋势策略可以取得持续稳定的超额收益，是一种有效的投资策略。但是如何在投资实践中将这种有效的策略进行应用，即设计出各种策略并通过对于样本数据的统计分析不断优化策略涉及的各种参数组合，并在 A 股市场投资活动实践中不断检验，目前还没有出现比较成熟的成果，还需要投资者进行持续的研究。4. 计划与进度安排
第一章绪论，该部分首先介绍选题的背景和研究目的与意义，并对本文的研究思路和使用的研究方法做简单介绍，最后指出本文的创新点。 第二章为理论基础和文献综述，本章节先介绍量化投资的概念和国内外的发展状况，然后详细介绍量化择时、趋势追踪的概念、度量方法和国内外的研究成果。
第三章进行趋势追踪指标的构建。本章选取MA、MACD、KDJ、RSI 四种趋势追踪指标及沪深300指数的开平仓时点，并使用Eviews等软件对上述指标进行分析。本章首先运用向量自回归模型（ＶＡＲ）分析股票市场交易趋势和沪深300指数之间的关系，然后基于所建立的趋势择时交易模型分析市场趋势波动的特点，构建量化择时策略。
第四章为量化择时策略的实证分析。依据上述研究结论优化趋势择时交易模型，利用MATLAB、Eviews等软件以沪深300指数的2022年1月至2022年12月的交易数据为研究对象，检验策略的有效性。
5. 参考文献
[1] Lam K,Yeung H F, Cheung W M Y. The profitability of simple technical trading strategies: the case of Hong Kong[C].20th Australasian Finance amp; Banking Conference. 2007.
[2]Andrew C lare. Breaking into the Blackbox: Trend Following, StopLosses, and the Frequency of Trading: The Case ofthe Samp;P500.[J] 2012.
[3]Jialin Sun, Kevin.Quantitative Investment and Risk Management: WhereDoes it Go from Here?[J], Journal of Applied Finance,Vol 2,2013.
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