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股票指数(含期货)择时交易方法分享

关键词:   发布时间:2019-11-16 08:00:01

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转载自:濮元恺 量化投资训练营   


今天文章内容前,我们首先明确一个观点。择时(market timing)方法在市场交易中是被广泛采用的,并且在非成熟非足够有效的市场中,效果显著。我们很多交易者是通过发现“一条能够跑赢市场的资金曲线”而产生兴趣,进入数量化投资分析领域,很多人也真正做出并实盘交易出一条跑赢市场的资金曲线。


  但是择时观点也受到很多挑战,因为几乎所有的投资者都知道,要想在股票市场上赚钱,就要做到在市场上涨之前买入,下跌之前卖出。然而现代金融理论(投资组合理论,CAPM,两基金分离定理,EMH等)及许多实证研究均不支持择时的可能。


某只明星基金通过选股和仓位择时创造超额收益


  这一度让我们感觉到自己的研究非常不理性,小众且不入流。但是回过头来看,择时方法,特别是针对股票指数的择时,作为简单有效的风控措施,适合个人投资者和中小型机构投资者直接应对市场波动,对于资金量较大,无法频繁交易的机构,择时也可以作为重要的风险管理工具。


  今天我们分享几个有效的工具,它们中某些模型甚至简单到使用Excel都能写出来,有针对股票指数的择时,也有针对股指期货的择时。



  1、价格标准差通道(ATR改造后的布林带)


  老读者会有印象,我们在年初撰写过ATR还是标准差,谁表现更好的文章,当时得到的结论是ATR表现略好一些,其实作为突破宽度的示意,两者都可以,ATR确实因为能够更加准确地反应波动,表现略好一些。



  核心公式:

  中轨 = 价格的20日移动平均

  上轨 = 中轨+1.5倍ATR值


  核心规则:

  突破上轨做多,回到中轨平多


  该模型使用20日作为常规的均值参数,衡量向上突破2倍ATR作为做多信号,回到中轨平仓。为了完整模型逻辑,加入了3倍ATR的追踪止损,当然这个模块也可以关闭。我们将其作为最简单的,计算指数突破区间的时间序列模型。在沪深300指数上,该指标从2010年至今表现如下:




  2、AMA自适应均线


  这种交易方式我们已经多次提到,1995年出版的《精明交易者—系统交易指南(Smarter Trading)》图书中,首次提到这种均线,通过思路非常清晰的构造,计算方向性和波动性,完成了类似调节均线参数的效果。



  AMA均线设计者,针对美国股票市场,设定了两个周期参数2日和30日,他希望均线值在这两个值之间变化。或者说让交易者通过参数设置更加容易地规定自己的系统在什么区间内进行参数调节。股票指数这种动量很强,噪音相对较低的金融时间序列,最适合择时交易。


  核心公式:

  AMA均线 = 按照AMA公式计算价格,参数2-30,

  ER效率系数参数14

  过滤器 = AMA均线的30日标准差 * 过滤器系数(0.1)


  核心规则:

  两日AMA差值大于过滤器,做多

  两日AMA差值小于过滤器,平多


  这套模型我们在针对不同股票指数中,都固定参数14日,标准差过滤器0.1,建议大家阅读更多资料去了解这套系统,其ER效率系数的设计原理很值得反复思考,标准差过滤器也提升了系统的拟合程度,否则难以达到理想绩效。在沪深300指数上,AMA模型从2010年至今表现如下:



  本着单纯测试AMA系统的目的,我们没有放置追踪止损模块,所以某些时间段感觉到回撤较大。总体上表现尚可,也是一个能够跑赢指数的工具。并且在我们测试的合理参数面上,基本上都能够跑赢指数。



  3、RSRS阻力支撑相对强度指标


  今年的文章也介绍过光大证券提出的这套择时模型,它用最近N个(low,high)的数据点做线性回归,是个降噪的好办法。回归斜率beta,是低噪音的,然后即可用此值表示强度,这就是原始RSRS,进行择时交易。


  计算方法:

  对高低点进行线性回归

  Z-score归一化后,通过阈值控制买入卖出


  为了方便将这个值归一化到一个区间,对其进行Z-score处理,RSRS_Z = (RSRS - Average(RSRS,ZLength)) / StandardDev (RSRS, ZLength, 1); 


归一化前后的RSRS


  我也观察了一下RSRS值的分布,的确,为了确定交易逻辑,做一下Z更好。做完Z处理后,按照研报建议,既然均值为0,可以用+-0.7作为交易开仓阈值。


  交易规则:

  如果标准分大于 S(参数 S=0.7),则买入持有。

  如果标准分小于-S,则卖出平仓。


  我们测试过RSRS系统的参数面,还算是比较稳定的。这套系统实战中,还可以通过右偏标准分调整RSRS值,达到更好的择时效果。在沪深300指数上,RSRS模型从2010年至今表现如下:



  这是我们目前认为在指数上择时效果最佳的一个指标,但是毕竟考虑到其仅引用了时间序列信息,没有引入外部信息,所以如果你有多套择时系统,不应该给它过高权重。


通过交易开拓者软件绘制RSRS为副图的效果


  做择时类模型,核心要思考:


  A、指数时间序列为什么会有很强的动量特性(指数和个股的关系)。

  B、时间序列出现的次序到底有多重要(随机出现后会导致绩效如何变化)。

  C、模型参数稳健性如何,一般在某些参数点上出现较好的绩效,其他大部分参数表现很差的模型,最好放弃使用。


  如果做一个有心的量化交易者,最好测试一些境外成熟市场的指数,在较高的手续费情况下,观察模型是否还依然能够使用,比如我们发现RSRS在恒生指数、日经指数上都有较好表现。这意味着它在A股或许还有足够长一段时间内有效。


  下一篇文章中,我们讲解《模型4、shibor(外部数据辅助)》,《模型5、USDCNH(外部数据辅助)》,和针对股指期货交易的《模型6、日内突破交易》,并针对模型生成的信号布尔值特点,探索多个值共同确定信号的优点。


  周末本想多写一些,但确实精力有限,所以分两篇,且力求写地简单易懂易操作。总之希望读者们善用择时工具,在市场尚未成熟之前,它们有足够强大的生命力。无论是做风控还是主动管理,都有显著的超额收益。


  原文链接依然是图书介绍,希望它是更多投资者特别是量化爱好者的垫脚石。






读往期精品,做穿越牛熊的交易者


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