如何利用量化投资思维来选择投资买卖时机?

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2020年11月17日如何利用量化投资思维来选择投资买卖时机?已关闭评论 181

所谓择时,是根据某种方法来判断将来是上涨还是下跌,从而决定仓位安排从0到100%。一般来说,和择股一样,我们可以用技术面和基本面两种方法来判断。技术分析基于以下气个假设:

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第二,价格会受趋势的影响;

第二,历史会重演。

而在技术分析中最常见的是趋势指标和反转指标。技术指标中几乎绝大部分都可以用这两种来概括,为了说明这个问题,我们不妨把思路再追溯到中国古代的哲学思想。《周易》中说道"日中则辰,月盈则食。"我们再来看一个日常生活中的例子,当你把一个足球往空中踢的时候,足球受到惯性的影响,会一直往空中飞行,直到地球引力和惯性平衡的瞬间,足球到达最高点,然后下落(反转),到了地上,不是就不动了,而是受到弹性的影响,再次弹起,落下,再弹起,再落下,在没有外力的影响下,直到落到地上静止不动为止。其实股市的价格也会有类似的现象。

例如,中国股市经过了2001-2005年长达五年的熊市,经过股权分置改革和上市公司业绩的提升,终于迎来了2006-2007两年的大牛市。但在前半阶段,是价值回归,纠正了5年熊市的低估;到了后半阶段,就是因为惯性把上证指数惟高到6124点,甚至"5.30"半夜加税都无法抵挡住这种趋势。一直到2007年的10月,上证指数创出了历史高点后拐头向下,再加上受2008年金融危机的影响,上证指数一路下滑到2008年10月的1664点,直到2009年开启了四万亿计划后再次反弹。从巾国股市的变化,我们清楚地看到,在反向的外力不足以战变趋势前,股市会因为惯性而无视这些反向力量,直到惯性打破趋势改变为止。

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择时指标的选取

笔者还是通过一个例子来说明量化择时。选用最有代表性的沪深300,从最早的2005年1月4日到2016年9月30日,为了避免过度拟合,笔者把所有的数据分成两个部分,从2005年1月4日到2015年12月31日的数据,叫训练区;2016年l月4日到2016年9月30日的数据,叫观察区。优化参数用到的数据,只用训练区的;而看效果的数据,只看观察区的表现。这样基本避免了过度拟合问题。其中佣金按照单向0.025%、印花税以0.1%计算,未考虑冲击成本。笔者这里选用了四个技术指标来说明:MA、MACD、DMA、BIAS。

MA指标

MA即均线,如MA5,就是5天的收盘价的算术平均值。择时非常简单,当天收盘大于均线,买人或者持有;小于均线,卖出或者空仓。

均线系统是最简单但也非常有效的一个技术指标。那么,到底用多少天均线好呢?笔者用训练区(2005.1.4-2015.12.31)的数据进行回测,发现最佳值是56天,对应的年化收益率是26.34%,比沪深300指数的12.899毛高了不少。再看观察区,指数是-12.80%,而MA策略是-7.379毛,虽然也是亏损,但依然战胜了指数。再核对每年的指数收益率和MA策略收益率,就会清楚地看到一个现象:在2006年、2007年、2009年、20]4年等大牛市,策略收益率小于指数本身;而在2005年、2008年、20]0年、2011年、2013年、2016年等熊市年,MA择时策略的亏损远远小于指数本身。所以,如果我们要用择时策略,至少需要横跨一个牛熊周期才能起效果,特别是在牛市,别指望择时会提高收益率。.

MACD指标

MACD主要通过EMA、DIF、DEA三者之间的关系进行研判。要说清楚MACD,先要从EMA说起。EMA(ExponentialMovingAverage),指数平均数指标,也叫EXPMA指标,也是一种趋向类指标,是以指数式递减加权的移动平均。其公式为:

EMA(当天)=α×当天收盘价+(1-α)×EMA(昨天)

其中α为平滑指数,一般取作2/(N+1)。

在计算MACD指标时,EMA计算巾的N的经典值,短周期是12天,民周期是26天,但这些参数不一定是最佳。当公式不断递归,直至EMAIH\现,EMAl是没有定义的。EMAl的取值有几种不同的方法,通常情况下取EMAl为第一天的收盘价。

计算出短周期EMA和长周期EMA后,就可以算出差离值:

DIF=短周期EMA-长周期EMA;

有了DJF,就可以计算出它的离差平均值DEA:

今日DEA=前一日DEA×(N-1)/(N+1)+今日DIF×2/(N+1)

不管是EMA还是DEA,都是一个递推公式,那么最原始的第一个值等于多少呢?一般来说,EMA的第一个值我们取为当天的收盘价,而DEA的第一个值我们令它为0。

买入条件:

(1)当天DIF>上一天DIF;

(2)当天DIF>当天DEA;

(3)上一天DIF<上一天DEA,当天DIF>O。

卖出条件:

(1)当天DIF<上一天DIF;

(2)当天DIF<当天DEA;

(3)上一天DIF>上一天DEA,当天DIF<0。

注意:以上条件之间均是"与"的关系,如果均不符合以上条件,那么等于上一个交易日的状态,第一天状态为买入 。

这样在EMA中,我们有三个参数可以优化:

(1)短EMA的天数;

(2)长EMA的天数;

(3)DEA对应的天数。

在经典的教科书里,这三个值分别为6、12、9。但如果我们采用这三个值,经过回测,沪深300策略收益率是-17.94%,还不如指数的-12.80%,显然需要优化。

经过遍历计算,找到最佳值分别对应的三个值是20、82、9,策略训练区对应的年化收益率是22.62%,观察区2016年是0.28%,分别战胜了对应的指数12.89%和-12.80%。应该说策略还是有效的。

DMA指标

DMA,平行线差指标,是利用两条不同期间的平均线,来判断当前买卖能址的大小和未来价格趋势。其公式为:

DMA=收盘价短均值-收盘价长均值

AMA=DAM的均值

同样,这里有三个参数:

(1)DMA短均值夭数;

(2)DMA长均值夭数;

(3)DMA均值天数。

经典参数是5、10、10。

买入条件:

(1)昨天DMA>上一天DMA;

(2)前天DMA>当天AMA;

(3)昨天DMA<昨天AMAc

卖出条件:

(1)当天DMA<上一天DMA;

(2)当天DMA<当天AMA;

(3)昨天DMA>昨天AMA。

注意:以上条件均为"与"条件,其他状态维持上一天的状态,起始状态买入。

按照这样的条件进行遍历计算,得到三个值是20、405、11天,结果训练区年化收益率是26.58%,观察区2016年收益率是-6.49%,分别战胜了指数12.89%和-12.80%。而经典参数(5、10、10)对应的训练区年化收益率6.89%,观察区2016年收益率-14.63%,均跑输对应的指数12.89%和-12.80%。

BIAS指标

BIAS,乖离率,是在MA基础上发展起来的。在MA里面,只有线上或者线下之分,而BIAS则对线上多少、线下多少做了量化。经典的BIAS的定义为:

BIAS=当天收盘价/N天收盘价均值-1,BIAS最大值是100%,最小值是-100%。

笔者对BIAS指标做了量化改造,首先根据水满则溢、月圆则亏的中国传统哲学思想,把BIAS分了四段,分别对应四句话,增加了三个参数:Al、A2、的,其中Al>A2>A3。四个区域分别是:

(1)当BIAS在Al和A2之间时,强者恒强,买人并持有;

(2)当BIAS大于Al时,过强转弱,卖出并空仓;

(3)当BIAS在A2和A3之间时,弱者恒弱,卖出并空仓;

(4)当BIAS小于A3时,过弱转强,买入并持有。

同样,有经典参数,A1=10%,A2=0,A3=-10%。

另外一个改造是,用短周期均值替代了当天的收盘价,这样做的好处是比较稳定,不会因为收盘价的剧烈波动导致来回买进卖出。

量化择时回测

技术面量化择时

本案例中,笔者用了短均值、长均值、A1、A2,A3五个参数优化训练区,得到的五个参数分别是8天、29天、12%、0%、-10%。训练区年化收益率28.22%,观察区2016年收益率是0.60%,均是四个技术指标优化后的最佳值,而且最大回撤也是最小的。操作最频繁的BIAS策略,平均也就是1个月操作一次,最低的才1年操作一次。而且不管哪个策略,空仓天数最低也要在40%左右,如果不是简单的空仓,而是在空仓时买人债券或者货币基金等相对安全且流动性又好的品种,收益率将进一步提高。如表5-1所示:

如何利用量化投资思维来选择投资买卖时机?

细心的读者会发现,在同一天中,用MA、MACD、DMA、B1AS等四个指标判断的结果,有时一样有时不一样,那么我们可以用少数服从多数的办法来得到一个新的组合策略,如4个指标中有3个多的才做多,有3个空的才做空,2个多2个空维持原状。但是经过回算,在以上这个例子中,组合策略的结果压不如BIAS策略,这也说明了少数服从多数的策略也不完全是正确的。

MA(均线)策略是最常用的一种策略,但在使用中笔者发现,在震荡市,我们希望均线长一些,能过滤掉一些震荡噪音;而趋势明显的时候,我们又希望均线短一些,能尽快跟上趋势。那么问题来了,有没有一种智能的均线来满足上述的需求呢?答案是肯定的。卡夫曼(Kaufman)在他的著作《精明交易者》中提出了一种自适应均线,能满足这样的需求。

这里先引入一个概念,叫"价格变动速率e",e的公式为:

e=|当天收盘价-N天前的收盘价|/∑(|每天收盘价-前一天收盘价|)

从这个公式中可以看到,如果当天收盘价和N天前的收盘价相等时,e=0,也就是说,在这段时间里不管你的价格怎么波动,结果都为0,这个时候我们需要的是长均线;而当每天的收盘价均大于前一天的收盘价,或者每天的收盘价均小于前一天的收盘价时,分子和分母相等,等于1,这个时候就是趋势特别明显的时候,我们需要的是短均线,马上跟上趋势。

这个时候均线是日期序列的迭代,我们定义:

当天的自适应均线值=a×当天收盘价+(l-a)×前一天的自适应均线值

其中,a是e的函数,我们定义:

a= (c+d×e)b

这样e公式中的n和b、c、d四个参数是变量。在上述例子中,笔者还是拿2010年1月4日到2015年12月31日作为训练区,经过计算,得到的四个值分别是71天、-0.022、0.965、1,结果如表5-2所示。

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基本面量化择时(PE)

以上讲的都是用技术面来择时,其实基本面也可以用来择时。下面笔者还是用沪深300指数作为样本,用价值投资中最经典的指标一PE来择时。

先来看2007年1月4日-2016年9月30日近]0年沪深300指数和对应的加权PE之间的关系,从图5-1中,我们可以看到基本是同步的,2015年指数的高点逼近2007年,但对应的PE只有一半都不到,这说明了市场认可的高点在不断下降。

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我们还是观察2007-2015年的数据,用非对称PE未决定买入卖出条件:

低于N1买手,高于N2卖出,其中N1<N2。

经过优化,N1=9.6,N2=18.7,但因为在2012年前,PE从来没有小于过JO,所以无法达到买人条件,到了2012年才有买入条件,一直到2015年PE才到了18.7的卖出条件,以后就一直没达到买入条件,直到2016年9月30日。从结果看,也只有2012-2015年是PE发挥出色的年份,所以简单用PE择时,很有可能要么好几年空仓,要么好几年满仓,很难达到我们的期望,如表5-3所示。

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我们设想把PE的中值功态化,然后减去一个下限作为买入的条件,加上一个上限作为卖州的条件。中值可以用20PE的长均值,但如果仅仅用一个长均值依然会遇到问题,如2007年大涨,PE均值肯定是偏高的,2008年大跌,PE均值肯定是偏低的。所以,我们再引入一个参数"PE中值"来描述这种涨跌,如下:

PE中值=average(N1天PE)×(N2天涨幅)×A(其中A初始值为1)

买入条件:PE<PE中值+下限

卖出条件:PE>PE巾值-上限

经过优化,当2007-2015年9年观察区最优时,N1=180,N2=60,A=4.4,下限=1.9,上限=5.8,结果如表5-4所示。

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虽然这不是一个最佳结果,但作为一个案例,可以说明传统的价值投资是如何在量化投资中得到迸一步完善的。抛砖引玉,衷心希望大家可以用量化这个武器,使传统价值投资得到发扬光大。

操作中要谨防过度自信

除了技术而因子、基本面因子可以作为择时因子外,情绪指数、成交额、资金的流入流出、开户数等都可以作为择时的因子。当然模型计算得再好,都是过去的数据,千万不要从一个极端走到另一个极端。这里分享一个笔者亲身经历的反面案例。

2014年下半年,笔者一直在寻找择时因子,有一次突然想到,当时打新是需要资金的,大量资金的冻结导致了每次打新都会带来一波下跌,于是就想,既然抽走资金带来下跌,那么这些资金回来后会不会带来大盘的上涨呢?经过几年的数据回算,发现只要当天冻结资金释放超过3000亿元的,历史数据100%带来大盘上涨。反复算了几次,确实是100%上涨,没有一次下跌的。终于等来了一次释放资金超过3000亿元了,为了防止个股的风险,笔者都买了宽带指数分级B,第二天,随着3000亿元以上的资金释放,果然带来了大盘大涨,当然分级B也加倍大涨,晚上兴奋得睡不着觉。但到了第二次,一样3000亿元以上的资金释放,当天大盘就是不涨,反而下跌。到了下午,心里实在受不了了,一刀下去狠狠地全部"割肉",但奇怪的是收盘又出现了反弹的迹象,当天的"割肉"几乎把上一次的盈利全部又还给了市场。晚上又一次睡不着了,但不是兴奋,而是后悔的睡不着了。

深刻的教训使笔者更加敬畏市场!在市场中,没有什么是不可能的,哪怕是过去100%成功的事情,都必须想到黑天鹅来了怎么办。

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