在金融研究中时间序列是研究的基础,时间的刻画可以从点、固定间隔和事件角度出发,其中用点和固定间隔来描述时间是传统的方法,人们记录价格演变时会使用固定的时间点如日收盘价、5分钟价格等。与传统的方法不同,directional change是基于事件的方法,交替发生的directional change event将价格演变分为向上和向下交替的阶段,通过这种交替变化的方法来记录价格,它也是一种数据驱动的方法,价格运动本身决定了其是否被记录下来。Directional change可以描述出所有极端值,而省去一些过渡的价格波动,适用于复杂的价格运动,减少数据量同时保证了相对有意义的价格运动。Directional change方法有更长的coastline,也就是获利潜能,因此构建交易策略也是这种方法的一个重要的研究方向。本文首次将这种方法用于股票市场,对directional change方法进行初探性研究,并基于中国的股票市场构建交易策略,讨论如何构建DC交易策略,分别从主板和中小板出发检验DC交易策略在中国股票市场的适用性。本文先对DC方法的前提临界值θ进行讨论,临界值θ决定了策略的买入卖出点并且影响交易策略的结果,因此先研究样本期选取对最优θ值的影响。研究表明样本期不同最优θ值也不同,并且样本期较短时,平均累计收益对临界值θ的变动更敏感。这也是与之前研究不同之处,不是采用固定的临界值θ,而是寻找最优的临界值。文中根据不同的投资期与估计期进行样本外预测以检验不同组合策略的优劣,挑选出适用于中国股票市场的DC交易策略,最后进行DC交易策略的实际投资结果分析。分析结果表明投资期和样本期较长的DC投资策略可以取得超额收益,2009年到2013年五年投资期在主板和中小板的最好策略可分别取得年均9%和28%的收益率。在中国股票市场,DC交易策略可以盈利,但是DC交易策略投资期中取得正收益次数占比仍有待提高。