20170213-广发证券-金融工程专题报告_起跑_在趋势形成之前——面向择时不交易_30页_2mb
报告摘要
起跑,在趋势形成之前
核心内容概述
本文主要探讨了趋势跟踪策略在量化择时与交易中的应用,重点分析了传统均线交叉策略的局限性,并提出了均线收缩策略作为改进方法。通过实证分析,展示了该策略在沪深300、中证500和创业板指数等市场中的表现,同时讨论了其在股指期货交易中的适用性与风险收益特征。
主要观点
1. 趋势跟踪策略的重要性
- 趋势跟踪是量化择时和交易中较为主流的方法。
- 传统均线交叉策略虽然有效,但存在以下问题:
- 最大回撤较大
- 在震荡市中长期不盈利
- 持仓时间过长,市场波动风险增加
2. 均线收缩策略的提出
- 均线收缩策略通过识别均线间距的变化来提前预测趋势的形成,从而降低策略的延迟。
- 在趋势形成前,均线间距会呈现收窄或扩大的特征,这为策略提供了提前交易的机会。
3. 策略逻辑
- 在金叉或死叉出现前,均线间距收窄是趋势形成的一个必要条件。
- 根据均线间距的变化,判断下一个交叉是金叉还是死叉,并据此进行多空操作。
关键信息
1. 均线交叉策略的数学表达
- 金叉:快速均线(k值较小)上穿慢速均线(k值较大),发出做多信号。
- 死叉:快速均线(k值较小)下穿慢速均线(k值较大),发出做空信号。
$$
S _ {t + \tau} (k _ {1}, k _ {2}) = \left{ \begin{array}{l l} 1, & M _ {t - 1 + \tau} (k _ {1}) \geq M _ {t - 1 + \tau} (k _ {2}) \ - 1, & M _ {t - 1 + \tau} (k _ {1}) < M _ {t - 1 + \tau} (k _ {2}) \end{array} \right.
$$
2. 均线收缩策略在沪深300指数上的实证结果
- 择时周期:2005-8-23至2016-12-30
- 择时次数:256次
- 平均预测周期:11个交易日
- 累积收益率(复利):722.83%
- 年化收益率:20.07%
- 单次平均收益率:1.09%
- 判断正确率:44.14%
- 平均盈利率:5.91%
- 平均亏损率:-2.71%
- 盈亏比:2.18
- 正确次数:113次
- 错误次数:143次
- 单次最大盈利:70.79%
- 单次最大亏损:-14.06%
3. 均线收缩策略在不同指数上的表现
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中证500指数(多空择时):
- 累积收益率(复利):712.88%
- 年化收益率:24.02%
- 判断正确率:40.98%
- 盈亏比:2.63
-
创业板指数(多空择时):
- 累积收益率(复利):488.78%
- 年化收益率:32.50%
- 判断正确率:42.45%
- 盈亏比:2.99
-
纯多头策略(沪深300):
- 累积收益率(复利):560.96%
- 年化收益率:17.81%
- 判断正确率:44.53%
- 盈亏比:7.09
4. 均线收缩策略在股指期货交易中的表现
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交易标的:沪深300股指期货主力合约
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策略参数:MA10与MA90
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交易成本影响:
- 零交易成本:年化收益率为15.31%
- 双边万二:年化收益率为14.65%
- 双边千一:年化收益率为12.05%
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风险收益特征:
- 累积收益率:149.85%(零交易成本)
- 最大回撤:-14.55%(零交易成本)至-17.91%(双边千一)
- 胜率:17.30%(零交易成本)至16.70%(双边千一)
- 平均盈利率:5.22%(零交易成本)至5.29%(双边千一)
- 平均亏损率:-0.42%(零交易成本)至-0.51%(双边千一)
- 盈亏比(绝对值):12.57(零交易成本)至10.32(双边千一)
5. 策略优化与改进
- 止损策略:采用固定比例止损,当头寸实时亏损超过0.3%时强制平仓。
- 参数选择:通过参数遍历发现,MA10与MA90组合表现最佳。
- 交易频率:均线收缩策略倾向于高频交易,通过试错降低趋势跟踪延迟。
传统策略问题的改善
- 最大回撤:由-38.82%降低至-14.55%
- 震荡市表现:策略在震荡市中表现更优,交易性择时倾向明显
- 持仓时间:缩短持仓时间,降低市场波动风险
市场流动性对策略的影响
- 股指期货流动性下降:2015年后成交量大幅缩减,价差扩大
- 交易成本:价差和费率对策略收益有显著影响
- 策略适应性:在流动性较低的市场中,策略需调整止损参数以适应市场环境
结论
均线收缩策略在沪深300、中证500和创业板指数等市场中表现优于传统均线交叉策略,特别是在降低回撤和提高年化收益率方面。然而,在股指期货交易中,由于流动性下降和交易成本上升,策略的盈利能力受到较大影响。因此,策略更适合应用于中长线交易,而非高频日内交易。策略的优化仍需结合市场实际情况进行调整。
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