20140609-广发证券-另类交易策略系列之十五_波段形态识别模型_WPRM_及期指交易策略应用_34页_1mb

报告摘要

本文提出了一种基于技术形态理论的量化波段识别模型——波段形态识别模型（WPRM），并将其应用于股指期货交易策略中，旨在通过去除主观判断，实现对市场趋势的智能化识别与预测。

模型结构：
- 波段划分：采用%b指标对价格走势进行归一化处理，通过ZIG切割与裁剪，去除噪音并保持Z字形趋势。
- 相似性测度：通过高低点位的排列顺序和新定义的距离函数，衡量两个形态的相似性。
%b指标处理：
- %b指标基于布林通道，计算公式为：
  $$
  % b = \frac{\text{收盘价} - \text{下轨线}}{\text{上轨线} - \text{下轨线}}
  $$
- %b指标的优点包括无延迟性、标准化、对波动敏感等。
- 分割与裁剪方法：
  - 不等时间窗口分割，以形成Z字形波浪。
  - 通过设定阈值进行裁剪，确保高低点之间的距离大于阈值，减少噪音。
相似性判断：
- 对高低点位进行排序，若排序一致则认为形态相似。
- 引入新的相似性距离测度：
  $$
  d(\mathbf{S}, \mathbf{S}^{\prime}) = \frac{1}{n - 1} \left( \alpha \cdot \sum_{i = 1}^{n - 1} \left| X_{i + 1} - X_i \right| - \left| X_{i + 1}^{\prime} - X_i^{\prime} \right| + \beta \cdot \sum_{i = 1}^{n - 1} \left| t_{i + 1} - t_i \right| - \left| t_{i + 1}^{\prime} - t_i^{\prime} \right| \right)
  $$
- 实际应用中，取 $\alpha = 1$，$\beta = 0$，以强调空间变化。
- 阈值 $\gamma$ 的选择需权衡匹配样本数量与预测准确性。

交易策略逻辑：
- 触发点识别：当点位变化超过设定阈值时，确认为触发点。
- 趋势预测：根据触发点后的预测趋势（上涨、下跌、无趋势）决定多空开仓。
- 止损止盈机制：设置0.5%的止损止盈幅度，采用动态浮动止损策略。
实证结果：
- 使用2011年4月至2013年4月的1分钟数据作为样本匹配学习数据。
- 2013年4月至2014年4月作为样本外测试数据。
- 交易信号统计：
  - 共发出101个交易信号，其中48个买入信号，53个卖出信号。
  - 胜率：46.39%
  - 盈亏比：2.29
  - 最大回撤：3.78%
  - 年收益率：21.29%
交易策略示例：
- 成功交易：在点1处买入，点c处达到预期高点，随后因回撤触发止损平仓，实现盈利。
- 失败交易：在点1处买入，点c未达到预期高点，因回撤触发止损平仓，未能获利。

买入：预期未来12个月内，股价表现强于大盘10%以上。
持有：预期未来12个月内，股价相对大盘的变动幅度介于-10%~+10%。
卖出：预期未来12个月内，股价表现弱于大盘10%以上。
公司投资评级：
- 买入：预期未来12个月内，股价表现强于大盘15%以上。
- 谨慎增持：预期未来12个月内，股价表现强于大盘5%~15%。
- 持有：预期未来12个月内，股价相对大盘的变动幅度介于-5%~+5%。
- 卖出：预期未来12个月内，股价表现弱于大盘5%以上。