三量化择时

Posted 2023-03-30 周纠纠

文章目录

• 量化择时总览
• 1. 趋势择时
• • （1）传统趋势指标
  • • 1）MA（移动平均）
    • 2）MACD（指数平滑异同移动平均线）
    • 3）DMA指标（平均线差指标）
    • 4）TRIX（三重指数平滑移动平均指标）
  • （2）自适应均线
  • • 1）自适应均线的算法
• 2. 市场情绪

量化择时总览

择时交易是指利用某种方法来判断大势的走势情况，是上涨还是下跌或者是盘整。如果判断是上涨，则买入持有；如果判断是下跌，则卖出清仓；如果判断是震荡，则进行高抛低吸，这样可以获得远远超越简单买入持有策略的收益率，所以择时交易是收益率最高的一种交易方式。

量化择时就是利用数量化的方法，通过对各种宏观微观指标的量化分析，试图找到影响大盘走势的关键信息，并且对未来走势进行预测

量化择时方法	简介
趋势择时	基本思想来自于技术分析，技术分析认为趋势存在延续性，因此只要找到趋势方向，跟随操作即可。趋势择时的主要指标有MA、MACD、DMA等
市场情绪择时	利用投资者的热情程度来判断大势方向，当情绪热烈，积极入市时，大盘可能会继续涨；当投资者情绪低迷、不断撤出市场的时候，大盘可能继续下跌。
有效资金模型	与选股模型中的资金流模型类似，其是通过判断推动大盘上涨或者下跌的有效资金来判断走势，因为在顶部和底部时资金效果具有额外的推动力。
牛熊线择时	思想就是将大盘的走势划分为两根线，一根为牛线，一根为熊线。在牛熊线之间时大盘不具备方向性，如果突破牛线，则可以认为是一波大的上涨趋势的到来；如果突破熊线，则可以认为是一波大的下跌趋势到来。
Hurst指数	Hurst指数是分形理论在趋势判断中的应用，分形市场理论认为，资本市场是由大量具有不同投资期限的投资者组成的，且信息对不同投资者的交易周期有着不同的影响。利用Hurst指数可以将市场的转折点判断出来，从而实现择时。
SVM	是一种分类技术，具有效率高、推广性能好的优点，SVM择时就是利用SVM技术进行大盘趋势的模式识别，将大盘区分为几个明显的模式，从而找出其中的特征，然后利用历史数据学习的模型来预测未来的趋势。
SWARCH模型	是海通证券开发的一种利用宏观经济指标来判断大盘的策略，该模型主要刻画了货币供应量M2和大盘走势之间的关系，揭示我国证券市场指数变化与货币供应量之间的相关关系。
异常指标择时	主要处理一些特殊情况下的择时，例如，在大盘出现顶点或者低点的时候，有些指标容易出现异常数据，这段介绍了市场噪声、行业集中度和兴登堡凶兆3个策略。

1. 趋势择时

技术分析的理论基础基于三项市场假设：市场行为涵盖一切信息；价格沿趋势移动；历史会重演。

技术指标是技术分析中使用最多的一种方法，通过考虑市场行为的多个方面建立一个数学模型，并给出完整的数学计算公式，从而得到一个体现证券市场的某个方面内在实质的数字，即所谓的技术指标值。

（1）传统趋势指标

1）MA（移动平均）

葛南维移动平均线八大法则。其中，四条用来研判买进时机，四条用来研判卖出时机移动平均线在价格之下，而且又呈上升趋势时是买进时机；反之，平均线在价格线之上，又呈下降趋势时则是卖出时机。

交叉择时法则，即当一条短期均线从下向上穿过长期均线时，形成所谓金叉，此时应该做多；而当一长期均线从上向下穿过短期均线时，形成所谓死叉，此时应该做空或空仓

2）MACD（指数平滑异同移动平均线）

MACD指标是根据均线的构造原理，通过分析短期（常用为12日）指数移动平均线与长期（常用为26日）指数移动平均线之间的聚合与分离状况，对买进、卖出时机做出判断的技术指标，是一种典型的趋势型指标。

MACD的计算
（1）计算短期（S日）指数移动平均线和长期（L日）指数移动平均线EMA1、EMA2。
（2）计算离差值DIF=EMA1-EMA2。
（3）计算DIF的N日指数移动平均线，即DEA。
（4）计算MACD=2*(DIF-DEA)。在MACD的计算和测试中，需要设定的参数主要包括短期均线和长期均线的计算天数S、L，以及DEA的计算天数M

MACD的运用
（1）DIFF、DEA均为正，DIFF向上突破DEA，买入信号。
（2）DIFF、DEA均为负，DIFF向下跌破DEA，卖出信号。
（3）DEA线与K线发生背离，行情反转信号。
（4）分析MACD柱状线，由红变绿（正变负），卖出信号；由绿变红，买入信号。

3）DMA指标（平均线差指标）

DMA是依据快慢两条移动平均线的差值情况来分析价格趋势的一种技术分析指标。
它主要通过计算两条基准周期不同的移动平均线的差值，来判断当前买入卖出的能量的大小和未来价格走势的趋势。

DMA的计算
（1）计算短期（S日）移动均线和长期（L日）移动均线MA1、MA2。
（2）计算平均线差DMA=MA1-MA2。
（3）计算DMA的M日移动平均线，即AMA。在DMA的计算中，需要设定的参数主要是短期均线和长期均线的计算天数S、L，以及AMA的计算天数M。

DMA的运用
（1）DMA向上交叉其平均线AMA时，买进。
（2）DMA向下交叉其平均线AMA时，卖出。
（3）DMA与股价产生背离时的交叉信号，可信度较高

4）TRIX（三重指数平滑移动平均指标）

TRIX指标是根据移动平均线理论，对一条平均线进行三次平滑处理，再根据这条移动平均线的变动情况来预测股价的长期走势。
TRIX的计算
（1）计算N日的指数移动平均线EMA。
（2）对上述EMA再进行两次N日指数移动平均后得到TR。
（3）计算TRIX=(TR-昨日TR)/昨日TR*100。
（4）计算TRIX的M日简单移动平均MATRIX。在TRIX的计算中，需要设定的参数主要是三次移动平均的天数N，以及MATRIX的计算天数M。

TRIX的运用
（1）TRIX由下往上交叉其平均线时，为长期买进信号。
（2）TRIX由上往下交叉其平均线时，为长期卖出信号。

（2）自适应均线

固定均线是最简单的情况，虽然效果很好，但是也有很大的缺点。
通常均线总是有一个给定的参数，如10日均线、60日均线，其中10日均线变化快一点，60日均线变化慢一点。这个参数是由人给定的，一旦给定了，在整个画线的过程中不管行情怎么变动都不会变化。
比如，在市场反复震荡时短期均线频繁地转向，而在市场快速上升或者下跌时长期均线反应迟钝，这就会造成频繁发出错误开平仓信号。

1）自适应均线的算法

1）价格轨迹的效率
一般来说，投资者都有这样的经验，就是在震荡多的走势上要使用较慢的均线，在趋势快速展开的走势上需要用更快的均线。

在行情的走势图中，可以大致分为两种走势：一种是一直上攻的走势，被称为高效率的，因为每一天收盘价格的变动都直接贡献于总的涨幅；另一种是反复震荡的走势，被称为低效率的，很多次收盘价格的变化相互抵消。类似于物理学中路程和位移的概念，如果走过的路程很长，但是位移很小，在实现位移的目标考量下，这样的运动可以称为低效率的。

价格轨迹的效率定义：

根据自适应均线的买卖策略是：
（1）自适应均线自下向上拐头，买进。
（2）自适应均线自上向下拐头，卖出。

拐头与否可以这样定义，自适应均线的每一个周期的增长率如果从正值变为负值，即为下拐头；从负值变为正值，即为上拐头。

2. 市场情绪

基于自适应阶梯的中低频择时策略

NO：01

「我们所经历的上个世纪反复证明，市场的非理性是周期性爆发的。这强烈暗示投资者应尽力去学会应对下一个市场的非理性爆发。而这需要的是一剂解毒剂，我认为这剂解毒剂就是量化分析。如果你定量分析，你并不一定会出色，但是你也不会坠入疯狂。」

换句话说，量化择时可以根据：市场整体择时、板块行业轮动择时及个股的择时。那么，如果能选择牛市、规避熊市，将能够获得非常高超额收益。尤其是在系统性风险较高、波动性比较大的、相关性较强的期货市场，尤为有效。

NO：02

严格来说，「量化择时」是一个很模糊的概念。因为从一个很大的范围来看，形态交易是择时，趋势交易是择时，统计套利是择时，市场情绪量化是择时、盘×××易也是一种择时，都是设置定量条件，然后观察价格或价差在何时突破这个条件，触发建仓和平仓信号。

这次给大家分享一个量化择时——阶梯策略（请无视这个比较土的名字）。为了避免过度拟合，在设计策略的时候，只给定了一个参数。虽然仅有一个参数，但却不失策略在市场中的灵活性。

不仅如此，阶梯策略既能适应国内外商品期货，还可以应用于 A 股 ETF ，包括外盘 ETF 和反向杠杆 ETF，以及×××市场。当然只是部分品种适应，全品种统计来看，是一个普适性比较强的策略。

NO：03

有过实盘经验的人应该深有体会：当市场进行横向整理或者摇摆不定的时候，对交叉类系统的打击很大，往往会买在高点，卖在低点。如果行情一直持续，则会出现连续亏损，连续的亏损信号将对交易者造成严重的心理负担和资金回撤压力。如下图：

通过利用，通道技术则可以过滤或者减少价格反复缠绕，减少部分虚假信号，对于降低无效交易有巨大帮助。本策略正是借鉴这个思路，但并非传统的通道策略。

而是根据前期最高价和最低价，反向建立自适应通道。这里提到的自适应是指回溯日期会根据我们的逻辑进行调整，具体来说本策略是由市场波动的变动率来变化。

NO：04

通道的建立：
如果当前的最高价 > 昨天的最高价，那么就以前 N 天的最低价 - (1 + TR) N，作为下轨；
如果当前的最低价 < 昨天的最低价，那么就以前 N 天的最高价 + (1 + TR) N，作为上轨；

大部分通道策略的组成是由两个因子决定，第一个就是中轨，然后再根据中轨算出通道宽度，即上下轨。比如常见的布林带通道( BollingerBand )，先是由一条均线当中心线，而通道宽度是由标准差所决定。

阶梯策略的通道并不是以中轨得来，与之相反的是：先根据市场波动率计算出通道上下轨，然后再根据通道宽度算出中轨。如下图：

入场条件：
多头入场：如果当前没有持仓，并且价格大于上轨 1.05，买入开仓。
空头入场：如果当前没有持仓，并且价格小于下轨 0.95，卖出开仓。

出场条件：
多头出场：如果当前持有多单，并且价格小于中轨，卖出平仓。
空头出场：如果当前持有空单，兵器价格大于中轨，买入平仓。

大家一定觉得奇怪为什么通道下限的计算中要乘上系数来调整呢？那是因为经由观察过后发现价格比较常接触到上限，比较不容易接触到下限，所以这边乘上一个系数来做调整。

用来判定最高点和最低点的 K 线条数取决于我们愿意给交易多少变化空间。我们用来越多的 K 线条数来确定上下轨，我们给予程序化交易的变化空间越大，相应的，在触发止损前盈利回撤的幅度也会越大。使用越近的高点或低点，止损被触发的速度也越快。

所以看你要怎么去设定都可以。基本上这里介绍的通道宽度是由市场的波动率和系数来决定的，想让通道窄一点就设定小一点，想让通道宽一点就设定大一点。

NO：05

测试结果：

从上面的测试结果来看，这样的通道突破在国内商品期货中，是可以获利的。但因逻辑简单，交易次数够多，若能再增加一些滤网，适当的减少一些可能会亏损的交易，即可增加获利也减少回档的幅度。

NO：06

总结:
1、该策略根据价格的波动率计算出通道，这是区别于以往策略的一个亮点，通过过滤无效盘整行情来达到提高绩效的目标。
2、该策略符合顺势思想，通过线上买线下卖，以保障通道突破的过程中能够顺应大势，以提高整体绩效。
3、从具体绩效来看，小时周期的表现要好于大周期的，这主要是由于大周期（日线）级别相对交易机会过少所致，所有周期的绝对收益表现并出十分出众。
4、从策略稳定性来说，策略绩效分布较为稳定，各个周期表现均十分稳定，品种适应性强。

NO：07

改进建议:
1、增加仓位管理的内容结合上次介绍的幽灵交易系统，我们可以通过连续亏损进场或者连续盈利进场来调整进场方式和整体仓位。
2、增加离场方式从历史资金曲线中我们可以看到，导致收益风险比下降的根源还是在于极端行情的盈利保护上，所以可以对改系统增加其他类型的止盈方式，如乖离止盈和吊顶止盈等。

跟一般通道策略有所不同，所以以上建议提供给大家参考。希望可以激发出大家更多的灵感，当然不同参数的设定会有不同的结果，大家有兴趣可以去跑最佳化看看何种参数组合较好！

NO：08

在量化投资领域，突破策略技术分析中很重要的一部份，它的观念在于市场价格穿透了之前的价格压力或支撑，继而形成一股新的趋势，我们的目标就是在突破发生时能够确认并建立部位以获取趋势的利润。

通道策略有他的弹性，可顺可逆。把通道缩窄一点，就可以做顺势；或是把通道拉宽一点，就可以做逆势，或是再搭配其他指标写成其他的交易策略等。可以发现其实通道无所不在，只是通道的取法各有不同罢了。换个角度来看，我们都只是在寻找两条线，支撑跟压力线来决定进场作多或作空，通道的上限与下限即是这种概念。

通道策略的好处在于宽一点的通道可以做逆势策略，窄一点的通道可以做顺势策略。当然你也可以把它组合成顺势加逆势的综合交易策略。总之，对程序化交易而言，不管是什么策略，可以赚钱就是好策略！

NO：09
市场唯一不变的就是一直在变，并且未来不可预测。本文仅代表作者观点。

延伸阅读：漫漫熊途，还谈什么「信仰价值」？