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量化交易均线趋势策略的简单优化?

使用资产价格的均线来判断趋势是一种非常常见的做法,而且量化起来简单直接,这一节就将均线趋势策略运用于现实数据中,给出一个相对来说比较容易上手的量化择时策略案例。

图4-5在图4-2所示的框架基础上,说明了一个双均线趋势策略是如何运行的。在交易决策的时点需要根据已知数据计算短期均线和长期均线两个值,当短期均线高于长期均线时,判断交易决策时刻的趋势为上涨趋势,按照趋势会延续的思想,认为后市会继续上涨,因此看多。而当短期均线低于长期均线时,判断交易决策时刻的趋势为下跌趋势,认为后市继续下跌,因此看空。

量化交易均线趋势策略的简单优化?

图4-5中的两个分类标准一个是大于,一个是小于等于,主要是因为最后分出的类别仅为两类,因此要保证两个分类标准合并起来涵盖所有的可能性,等于号出现在上一个或下一个标准当中对实际交易情况会有一定影响,但不会太大。

前面已经提到过,这一章的目的主要是为读者提供较为清晰易懂的最化择时策略以供入门,因此会在策略的优化过程中使用全样本数据进行一次性的优化,从而使整个研究过程简单化。以这一节的均线趋势策略为例,也就是在固定了均线趋势策略的基本框架之后,对于短期均线长度和长期均线长度两个参数,在全部模拟交易样本上考虑不同参数组合所带来的收益情况,选取收益最好的一个参数组合为优化后的参数组合。随后考察这一个参数组合的均线趋势策略在相同样本上的模拟交易表现,进而判断均线趋势策略的优劣。

实际上这里通过整体优化引入了未来信息,作者将在后面的章节中解决这一问题,本节则直接考察相关结果。由于策略构建过程中,在全部样本数据上只优化了一次,也就是说模拟交易样本下都将使用同一对参数组合,具有较好的一致性,因此优化确定了参数组合的均线趋势策略实际上等同于“短期均线从下向上穿过长期均线则做多,短期均线从上向下穿过长期均线则做空”。

量化交易均线趋势策略的简单优化?

这个案例中选取的交易资产为沪深300股指期货主力合约,其标的指数为中证指数公司编制的沪深300指数,由上海和深圳证券市场中规模大、流动性好的300只股票组成。沪深300指数期货是中国国内最早上市也是最有影响力的股票指数期货,由中国金融期货交易所在2010年4月16日推出。本着尽可能多地利用数据的原则,这里获取了从2010年4月19日到2015年6月30日的日收盘价数据,判断买卖则从2010年12月31日收盘开始,也就是说在回溯测试样本中将一共模拟交易四年半的时间。2010年4月19日到2010年12月30日的日收盘价数据作为交易前计算短期均线和长期均线的备用数据,数据长度为172个交易日,也就是说只要长期均线在173日均线以下,备用数据都可以支持均线趋势策略的计算顺利完成。虽然股指期货可以在最低交易保证金为8%的情况下进行杠杆交易,但是在本节的基本择时策略环境下,统一将杠杆率设定为100%进行研究。

这里进行的优化,其实就是很简单地将所有参数的可能组合都测试一遍,然后选取整体收益最高的参数组合,这种方法也被称为网格搜索。但是对于一个均线策略而言,考察从1开始直到某一个长度结束所有可能的均线情况其实是一种存在冗余和偏向的做法。长度越大的两根相邻均线之间的差异越小,例如2日均线和3日均线之间的差异,远远大于100日均线和101日均线之间的差异,后两者由于一个交易日的差距被百分之一化,因此相差其实很小。这样,如果从1开始直到某一个长度结束所有可能的均线均参与搜索,那么长度小的均线的变化较快,搜索会偏向于变化不大的长期均线,进而造成计算上的几余。

前人采用过的改进方法包括将所有的短明均线加人搜索范围,长期均线则每5个步长加入搜索等,本书则使用斐波那契数列来处理均线的搜索范围。对于这个例子而言,斐波那契数列并不是一个具有神奇效果的技术工具,仅仅是作者觉得该数列在数学上可以比较好地将均线之间的差异平均化而已,换成其他的抽取形式其实也是可以的,请读者不要过分联想。斐波那契数列的形式为[1, 2, 3,5, 8, 13, 21, 34, 5s, 89,144, 也就是说, 均线趋势策略的简单优化将使用1日均线、2日均线、3日均线、5日均线....144日均线一共II种均线的长短组合进行搜索,寻找盈利能力最好的组合,从而确定最优的均线趋势策略形式。这里限定短期均线最大搜索到34日均线,长期均线则从短期均线的后一根开始搜索一直到144日均线结束(见表4-1)。

量化交易均线趋势策略的简单优化?

表4-1给出了所有的短期、长期均线组合于均线趋势策略的年化收益率情况。整个表中年化收益率为正的均线趋势策略一共有45个,年化收益率为负的仅有7个,因此纯粹从优化的角度来看,均线趋于策略是一个相对而言比较稳健的策略。收益率表现最差的一个策略是短期均线为3日均线、长期均线为5日均线的趋势组合,年化收益率为-15.17%。收益率表现最好的一个策略是短期均线为3日均线、长期均线为21日均线的趋势组合,年化收益率达到23.53%。值得注意的是,这两个均线组合中的短期均线都是3日均线,也就是说在使用3日均线形成的短期均线时,均线趋势策略的收益表现具有比较大的变化幅度,这在网格搜索当中是一个不太好的现象。但是同时,长期均线是21日均线的6个均线趋势策略的收益都比较高而且相对稳定,年化收益率最低的一个也达到了16.77%。综合来看,通过收益最优原则选择出来的短期均线为3日均线、长期均线为21日均线的均线趋势策略,所处的区域应该算是比较稳健的。

在优化完成之后,再将短期均线为3日均线、长期均线为21日均线的均线趋势策略应用到选取的模拟交易样本之上进行回溯测试,从而得到回溯条件下相应的交易情况。图4-6展示了使用这一均线组合的均线趋势策略进行交易的情况下,以1为初始值的净值走势情况。在2011年年底、2012年年底、2013年年底和2014年年底,交易策略下的净值分别变为1.3234、1.4452、 1.4163、 2.1586。由此可以发现,该均线趋势策略在2011年的收益情况较好,随后进人了一个为期将近三年的平缓上升。从2014年11月开始直到2015年6月样本期结束一共7个月的时间里,净值水平有了一个明显的提升,从1.5左右上涨到结束交易时的2.5878,涨幅大约为72%,当然期间的波动也较为明显。基于整个交易过程来看,四年半的策略收益率为158.78%,折算下来的年化收益率达到23.53%。

在整个四年半的均线趋势策略交易中,净值的最大回撤率为18.59%, 而且从2011年1月10日收盘开始,就再也没有下降到1以下的水平。最大回撤的发生时间在2013年中,最高点为2013年6月25日收盘的1.6528,最低点则为2013年8月1日收盘的1.3456,整个回撤过程一共经历 27个交易日,是一个相对而言不算太长的回撤时间。经过计算,整个交易过程中平均的年度最大回撤率为13.87%,对比23.53%的年化收益率,该回撤水平是可以接受的。

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