基于HSAR算法的阻力位和横盘突破时点识别-20171023-长江证券-24页-1mb

机器识图：基于 HSAR 算法的阻力位和横盘突破时点识别总结

核心内容

本文聚焦于利用量化方法识别股票市场中的阻力位和横盘突破信号，并通过价量信息进一步筛选有效突破。主要研究内容包括：

• 阻力位的形态定义：横盘阻力位是指股价前期局部高点多次触碰但未能形成有效突破的价位。
• 关键点识别算法：用于识别股价的关键高低点，是形态识别的基础。算法基于布林带过滤和局部趋势识别，具有动态更新、自适应波动率、参数灵活等优势。
• HSAR 算法：基于关键点识别算法，用于识别阻力位与支撑位。通过分箱和突破规则，识别出具有聚集效应的高点区间。
• 突破有效性评估：引入价量信息变量集，从市场涨跌、短期动量、均线关系、波动率和成交额五个维度评估突破信号的有效性。
• 个股择时策略构建：基于有效突破信号构建择时策略，采用等权配置和滚动回撤止盈机制，实现对市场的择时投资。

主要观点

1. 横盘突破信号的重要性：横盘突破是市场中常见的价格信号，对股价走势具有预示作用。
2. HSAR 算法的适用性：HSAR 算法能够有效识别出具有聚集效应的高点区间，从而识别出横盘阻力位。
3. 价量信息对突破有效性的影响：通过引入价量变量，可以显著提高突破信号的有效性判断，提升策略胜率与盈亏比。
4. 策略回测表现：基于有效突破构建的个股择时策略在2010年至2017年间表现出良好的收益表现，年化收益为19.63%，超额收益为14.54%，最大回撤为6.31%。
5. 市场环境与突破信号的关联：突破信号的触发密度与市场整体趋势密切相关，尤其在震荡上行阶段更为频繁。

关键信息

个股突破信号统计

• 2008年年初至2017年9月底，个股共触发横盘突破信号 7635次。
• 2017年年初至9月底触发 562次，为触发密度较高的时间段。
• 2017年突破信号的胜率由 45.37% 提升至 57.98%，盈亏比从 1.13 提升至 1.52。

策略表现

• 年化收益：19.63%
• 年化超额收益：14.54%
• 2017年收益：17.12%
• 2017年超额收益：12.65%
• 最大回撤：6.31%

策略设计

• 买入条件：触发横盘突破信号后，次日以收盘价买入。
• 卖出条件：当股价出现 10% 滚动回撤或持仓达到 45个交易日。
• 组合配置：等权配置，单个股票最大持仓 10%，不足10只则空仓。
• 交易成本：双边 0.15%。

价量信息变量集

• 市场涨跌：BM.Return.B1、BM.Return.B5、BM.Return.B15、BM.Return.B30
• 短期动量：Return.B5、Return.B10
• 均线关系：MA.1D5、MA.1D30、MA.5D30、MA.30D90
• 波动率：SD.B10、SD.10D90、SD.B90
• 成交额：Amount.1D1、Amount.1D5、Amount.1D15、Amount.1D30、Amount.5D30

回归模型与筛选

• 使用多变量回归模型进行突破信号有效性筛选。
• 以 止盈收益率大于2% 作为有效突破判定标准。
• 筛选后样本数约占全样本的 1/6，即 1112个样本。

策略收益分解

• 指数择时效应：通过仓位控制对市场风险进行择时，但稳定性较弱。
• 个股择时效应：剔除指数效应后，个股选择对收益贡献更大。

算法与模型说明

关键点识别算法

• 计算步骤：
  1. 计算均价线、标准差和布林带。
  2. 根据趋势方向识别局部高点和低点。
  3. 清洗时间间隔小于P个交易日的连续高低点。
• 参数：
  • N（回溯时间长度）：20
  • K（布林带倍数）：1
  • P（清洗间隔）：4

HSAR 算法

• 步骤：
  1. 分箱：将高点划分为M个价格区间。
  2. 阻力位识别：识别出包含Q个以上高点的前1/3价格区间。
  3. 突破规则：当收盘价高于阻力位3%时判定为突破信号。
• 参数：
  • M（分箱个数）：10
  • Q（高点聚集次数）：2

案例分析

上证综指

• 2016年3月1日至2017年9月20日识别出 10个有效高低点。
• 阻力位集中在 3295点至3305点 区域，2017年8月25日为有效突破点。

方大炭素

• 阻力位为 3305点，2017年6月26日为有效突破点。
• 突破后表现良好，体现了 HSAR 算法对极端高点的过滤能力。

风险提示

• 本报告中的历史回测结果不构成对未来收益的承诺。
• 策略在实际操作中需结合市场环境与投资者自身风险承受能力。

联系信息

• 分析师：覃川桃

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  • 执业证书编号：S0490513030001

• 联系人：邓光宏

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• 联系人：杨靖凤

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