[論文レビュー] A comparative study of the MACD-base trading strategies: evidence from the US stock market

Pat Tong Chio|arXiv (Cornell University)|Jun 18, 2022

Stock Market Forecasting Methods被引用数 7

ひとこと要約

本研究では、2015年から2021年までの米国株式市場（ダウ・ジョーンズ、ナスダック、S&P 500）を対象に、Pythonを用いたバックテストを通じてMACDに基づく取引戦略を評価している。基本的なMACDのみでは50%未満の勝率にとどまるが、RSI や MFI と組み合わせることでパフォーマンスが向上する。提案されたVPVMAインジケーター（取引量とボラティリティを統合）は、勝率とリスク調整リターンを顕著に向上させた。

ABSTRACT

In recent years, more and more investors use technical analysis methods in their own trading. Evaluating the effectiveness of technical analysis has become more feasible due to increasing computing capability and blooming public data, which indie investors can perform stock analysis and backtest their own trading strategy conveniently. The Moving Average Convergence Divergence (MACD) indicator is one of the popular technical indicators that are widely used in different strategies. In order to verify the MACD effectiveness, in this thesis, I use the MACD indicator with traditional parameters (12, 26, 9) to build various trading strategies. Then, I apply these strategies to stocks listed on three indices in the US stock market (i.e., Dow-Jones, Nasdaq, and S&P 500) and evaluate its performance in terms of win rate, profitability, Sharpe ratio, number of trades and maximum drawdown. The backtesting is programmed using Python, covering the period between 01/01/2015 and 28-08-2021. The result shows that the win-rate of the strategy with only the MACD indicator is less than 50%. However, the win-rate is improved for the trading strategies that combine the MACD indicator with other momentum indicators like the Money Flow Index (MFI) and the Relative Strength Index (RSI). Based on this result, I redesign the MACD mathematical formula by taking the trading volume and daily price volatility into consideration to derive a new indicator called VPVMA. The results show that the win-rate and risk-adjust performance of this new trading strategy have been improved significantly. In general, the findings suggest that while all the MACD trading strategies mentioned above can generate positive returns, the performance is not good without using other momentum indicators. Hence, the VPVMA indicator performs better.

研究の動機と目的

• 実証的バックテストを用いて、米国株式市場におけるMACDベースの取引戦略の有効性を評価すること。
• MACDに他のモーメンタムオシレーター（RSI、MFI）を組み合わせることで戦略パフォーマンスが向上するかどうかを調査すること。
• 従来のMACDの限界を克服するため、取引量と価格ボラティリティを新たなインジケーターに統合すること。
• 信号の正確性とリスク調整パフォーマンスを向上させる新規インジケーターVPVMAの開発および評価。
• 現代の定量的トレーディングにおけるテクニカル分析の実用的妥当性に関する証拠に基づく知見を提供すること。

提案手法

• 標準的なパラメータ（12, 26, 9）を用いたバックテストを通じて、3つの主要な米国指数（ダウ・ジョーンズ、ナスダック、S&P 500）におけるMACD戦略を評価した。
• エントリおよびエグジットシグナルの洗練を図るため、RSIおよびMFIを追加のモーメンタムフィルターとして統合した。
• 取引量と日次価格ボラティリティをMACD計算に組み込むことで、MACDの式を変更し、新たなインジケーターVPVMAを提案した。
• 全戦略をPythonで実装し、2015年1月1日から2021年8月28日までの期間をカバーした。
• 勝率、収益性、シャープレシオ、取引回数、最大回帰下（マックスドローダウン）といった主要指標を用いてパフォーマンスを評価した。
• 公開市場データと計算ツールを用いて、再現可能なバックテストと統計的妥当性の検証を可能にした。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 標準的なパラメータ（12, 26, 9）を用いた基本的なMACD戦略は、米国株式市場で統計的に有意な正のリターンをもたらすか？
• RQ2 MACDにRSI や MFI を組み合わせることで、勝率とリスク調整パフォーマンスにどのような影響を与えるか？
• RQ3 MACDの式に取引量と価格ボラティリティを統合することで、シグナルの信頼性と戦略の成果が向上するか？
• RQ4 提案されたVPVMAインジケーターは、従来のMACDおよびそのフィルタードバリエーションと比較して、どのようにパフォーマンスを発揮するか？
• RQ5 モーメンタムベースのフィルターおよびボラティリティ調整付きの変更は、MACDベースの取引システムのロバストネスをどの程度向上させるか？

主な発見

• 標準パラメータ（12, 26, 9）を用いた基本的なMACD戦略は、全テスト対象インデックスで50%未満の勝率にとどまった。
• MACDにRSI や MFI を組み合わせた戦略は、単体のMACDに比べて明確な勝率の向上を示した。
• 取引量とボラティリティをMACD計算に統合したVPVMAインジケーターは、勝率を顕著に向上させた。
• VPVMAベースの戦略は、高いシャープレシオによって、より優れたリスク調整パフォーマンスを示した。
• 取引回数は管理可能であり、マックスドローダウンはベースラインのMACD戦略よりも低減した。
• すべてのMACDベースの戦略が正のリターンを達成したが、モーメンタムまたはボラティリティフィルターを追加した戦略のみが一貫して優れたパフォーマンスを示した。