股票量化擇時策略(上中下)

1、股票量化擇時策略（上中下）解析 |量化擇時策略（上）鯤鵬 668 2018-04-07 08:14:59 量化擇時就是利用數(shù)量化的方法，通過對各種宏觀微觀指標的量化分析，試圖找到影響大盤走勢的關(guān)鍵信息，并且對未來走勢進行預測。擇時策略基本框架：最基本的擇時策略指的是只判斷買賣，不涉及倉位優(yōu)化的擇時策略。由于不考慮風險，則是策略完全通過優(yōu)化收益來形成相應的買賣決策。由于在國內(nèi)股票市場中，只允許做多，所以策略多為幫助選擇股票進行買入，或者將已有倉位進行賣出的判斷。趨勢擇時趨勢擇時的基本思想來自于技術(shù)分析，技術(shù)分析認為趨勢存在延續(xù)性，因此只要找到趨勢方向，跟隨操作即可。趨勢擇時的主要指標有MA. .

2、MACD 和 DMA 等。拿雙均線策略舉例，在交易決策的時點需要根據(jù)已知數(shù)計算短期均線 和長期均線 兩個值 ， 當短期均線高于長時， 判斷交易決策刻 當短期均線高于長時，判斷交易決策刻的趨勢為上漲，按照會延續(xù) 的趨勢為上漲，按照會延續(xù)的思想，認為后市會繼續(xù)上漲，因此看多。而當短期均線低于長時判斷交易 繼續(xù)上漲，因此看多。而當短期均線低于長時判斷交易 繼續(xù)上漲，因此看多。而當短期均線低于長時判斷交易 繼續(xù)上漲，因此看多。而當短期均線低于長時判斷交易決策時刻 的趨勢為下跌，認為后市繼續(xù)下跌，因此看空。MACD ：稱為指數(shù)平滑移動平均線，由快的指數(shù)移動平均線（EMA12 ）減去慢的指數(shù)移動平均線（

3、EMA26 ）得到快線DIF （差離值） 。因此，在持續(xù)的漲勢中， 12 日 EMA 在 26日 EMA 之上。其間的正差離值（ +DIF ）會愈來愈大。反之在跌勢中，差離值可能變負（ -DIF ） ，也愈來愈大。 MACD的反轉(zhuǎn)信號界定為 “差離值” 的 9 日移動平均值（ 9 日 EMA ） ，又叫 DEA 或 DEM 。用（DIF-DEA ） X 2即為MACD 柱狀圖。當 MACD 從負數(shù)轉(zhuǎn)向正數(shù)，是買的信號。當 MACD 從正數(shù)轉(zhuǎn)向負數(shù)，是賣的信號。當 MACD 以大角度變化，表示快的移動平均線和慢的移動平均線的差距非常迅速的拉開，代表了一個市場大趨勢的轉(zhuǎn)變。基本用法：1. MACD

4、 金叉：DIFF 由下向上突破DEA ，為買入信號。2. MACD 死叉：DIFF 由上向下突破DEA ，為賣出信號。3. MACD 綠轉(zhuǎn)紅： MACD 值由負變正，市場由空頭轉(zhuǎn)為多頭。4. MACD 紅轉(zhuǎn)綠： MACD 值由正變負，市場由多頭轉(zhuǎn)為空頭缺點：1 .由于MACD是一項中、長線指標，買進點、賣由點和最低價、最高價之間的價差較大。當行情忽上忽下幅度太小或盤整時，按照信號進場后隨即又要出場，買賣之間可能沒有利潤，也許還要賠點價差或手續(xù)費。2 .一兩天內(nèi)漲跌幅度特別大時，MACD來不及反應，因為MACD 的移動相當緩和，比較行情的移動有一定的時間差，所以一旦行情迅速大幅漲跌， MACD

5、不會立即產(chǎn)生信號， 此時， MACD 無法發(fā)生作用。市場情緒擇時：市場情緒擇時就是利用投資者的熱情程度來判斷大勢方向，當情緒熱烈， 積極入市時， 大盤可能會繼續(xù)漲:當投資者情緒低迷、不斷撤出市場的時候，大盤可能繼續(xù)下跌。通過投資者調(diào)查、封閉基金的折溢價水平和新增開戶數(shù)等信息可以來判斷目前的市場情緒。從市場情緒波動的動態(tài)變化來考慮，回落到長期水平以下的短期市場情緒，如果首次變得活躍，超越中期水平，則意味著市場很有機會出現(xiàn)多頭行情；而回升到長期水平之上的短期市場情緒，一旦首次變得低迷，低于中期水平，則意味著市場很有可能步入了空頭行情。資金擇時：有效資金模型和選股模型中的資金流模型類似，其是通過判斷

6、推動大盤上漲或者下跌的有效資金來判斷走勢，因為在頂部和底部時資金效果具有額外的推動力。從2014 年 7 月啟動的行情時， 兩市融資余額為 4 千億， 之后一路上漲， 到 2015年 6 月 17 最巔峰時兩市融資余額為 2.26 萬億，接著證監(jiān)會開始核查場外配資，股災來臨，兩融余額斷崖式下跌。?解析|股票量化擇時策略(中)鯤鵬 668 2018-04-07 08:34:04牛熊線擇時：牛熊線( BBCurve )是基于布朗運動的擇時策略之一，擇時的思想就是將大盤的走勢劃分為兩根線，一根為牛線，一根為熊線。在牛熊線之間時大盤不具備方性，如果突破牛線，則可以認為是一波大的上漲趨勢的到來 ;如果突

7、破熊線， 則可以認為是一波大的下跌跌趨勢到來，應該回避系統(tǒng)性風險。Hurst 指數(shù)擇時：Hurst 指數(shù)擇時的理論基礎(chǔ)同牛熊市擇時一樣，均為布朗運動，其理論基礎(chǔ)是分數(shù)布朗運動。 Hurst 是以為英國的水文學家，二十世紀初他在尼羅河參加水壩工程時，提出了重標極差法。后來由Peters將該方法引入資本市場領(lǐng)域。Hurst 指數(shù)是分形理論在趨勢判斷中的應用，分形市場理論認為，資本市場是由大量具有不同投資期限的投資者組成的，且信息對不同投資者的交易周期有著不同的影響。利用Hurst 指數(shù)可以將市場的轉(zhuǎn)折點判斷出來，從而實現(xiàn)擇時。據(jù)中信建設統(tǒng)計過去十年半時間內(nèi)， Hurst 模型共發(fā)出 20 次信號（

8、 7 次反轉(zhuǎn)信號）期間共累計獲得33.72 倍收益率，年化收益39.8%，最大回撤-18.54% 。該模型的優(yōu)點是不必假設所測度的時間序列的分布特征。支持向量機SVM 指標擇時：支持向量機SVM 是一種分類技術(shù)，是基于數(shù)據(jù)的機器學習引進的策略創(chuàng)新體系。 具有效率高、 推廣性能好的優(yōu)點， SVM擇時就是利用 SVM 技術(shù)進行大盤趨勢的模式識別，將大盤區(qū)分為幾個明顯的模式，從而找出其中的特征，然后利用歷史數(shù)據(jù)學習的模型來預測未來的趨勢。目前主要應用于指數(shù)。機器學習基本流程：從模型預測效果來看，對指數(shù)運行中期趨勢有較好把握，在考察期內(nèi)有66.52%整體準確率。 其中對單邊上漲行情區(qū)間預測率超過 70

9、% 。SWARCH 擇時模型：SWARCH 模型是一種利用宏觀經(jīng)濟指標來判斷大盤的策略，該模型主要刻畫了貨幣供應量M2 和大盤走勢之間的關(guān)系，揭示我國證券市場指數(shù)變化與貨幣供應量之間的相關(guān)關(guān)系。采用貨幣供應量為主要指標，構(gòu)建SWARCH 模型來判斷該指標與大盤走勢之間的關(guān)系，從而期望找到判斷未來趨勢的擇時方法。整體上分析宏觀經(jīng)濟周期與證券市場收益率關(guān)系的研究主要集中于對其協(xié)整關(guān)系的檢驗，例如研究表明：美國和日本的證券價格與國民生產(chǎn)總值的增長率、長期和短期利率、通貨膨脹率等國民經(jīng)濟運行狀況指標之間存在長期的均衡關(guān)系。證券市場波動的解釋最終要以宏觀經(jīng)濟分析為基礎(chǔ)，經(jīng)濟行為水平的波動是證券收益率波動

10、的關(guān)鍵決定因素，當經(jīng)濟處于衰退期時，將引起股市收益率波動收縮。解析 | 量化擇時策略（下）鯤鵬 668 2018-04-07 11:36:41異常指標擇時：興登堡兇兆興登堡兇兆（Hindenburg Omen） 是一種聲稱可預測美國股市出現(xiàn)股災的技術(shù)分析， 由數(shù)學家米耶卡（Jim Miekka ） 于 1995年發(fā)明。并以 1937 年墜毀的興登堡號飛船命名。如果股市在高位盤整時，股價創(chuàng)出一年新高與創(chuàng)出一年新低的個股均達到一個較高比例，同時反映市場廣度的麥克萊恩擺蕩指標為負數(shù)時，顯示市場可能正處于激烈分化之中，分化之后，市場可能出現(xiàn)大幅回落。 “興登堡”兇兆在 1985 年至 2007年美國股

11、市中共出現(xiàn)27 次， 其中有 15 次美國股市出現(xiàn)15%以上跌幅，并成功預測了 2008 是由信貸危機所引起的崩盤?！芭d登堡兇兆”具體指：1） 當日創(chuàng) 52 周 （一年）新高的股票數(shù)與創(chuàng)52 周 （一年 ）新低的股票數(shù)均大于所有股票數(shù)的 2.8%2） 創(chuàng) 52 周 （一年）新高的股票數(shù)小于創(chuàng)52 周 （一年 ）新低的股票數(shù)的 2 倍3） 市場十周均線向上，且當日的麥考連指標為負值“興登堡兇兆”的核心思想是上漲中的背離，即市場是在上漲中，但是市場的微觀結(jié)構(gòu)卻顯示市場中仍有相當一部分股票在下跌，而且下跌的數(shù)量與上漲的數(shù)量基本持平，即條件2，這時，上漲可以看作是“不安全”的上漲。趨勢趨同指數(shù)：Tre

12、nd_Convergence_Indicator = （ 處于上漲階段的股票數(shù)-處于下跌階段的股票數(shù)）/ 股票總數(shù)。TCI 共出現(xiàn) 52 次賣出信號，有 41 次上證指數(shù)出現(xiàn)5% 以上下跌，成功率在80% ，下跌過程會在未來 40 天完成。 有 21 次出現(xiàn)10%以上下跌，11 次出現(xiàn) 15% 以上下跌。市場噪聲指數(shù)：在學術(shù)上，噪聲交易被定義為交易者在缺乏正確信息的情況下密集的買賣行為。由于這些交易缺乏信息或者信息偏誤，所以不會真正長期影響資產(chǎn)價格基礎(chǔ)。由于投資者為了利益最大化，知情交易者，尤其是大量資金交易者，會想方設法避免在自己交易完成前影響市場趨勢，而這一做法的結(jié)果恰恰與噪聲交易相似。于

13、是有一部分投資人開始利用噪聲而進行指數(shù)擇時。在指數(shù)反彈前，噪聲交易都有多增加。交易信號：買入：市場上周下跌，近五日平均噪聲規(guī)模比五日前的連續(xù)五日平均噪聲交易規(guī)模顯著增大賣出：市場上周上漲，近五日平均噪聲規(guī)模比五日前的連續(xù)五日平均噪聲交易規(guī)模顯著增大行業(yè)集中度：在中國股市上升趨勢穩(wěn)定時，可以觀察到各個行業(yè)之間上升勢態(tài)比較一致，而當上升趨勢遇到阻力，即將進入動蕩期或者出現(xiàn)轉(zhuǎn)折的時候，行業(yè)的相關(guān)性往往能夠提前出現(xiàn)分化。比如常常有某些行業(yè)先于股指達到弱勢，從而使得行業(yè)之間相關(guān)性變得更散亂。如果能夠捕捉到行業(yè)相關(guān)性的變化，就能夠預測到股指上升過程中即將來臨的動蕩或者見頂，從而及時回避風險。若市場上有n 個行業(yè)指數(shù)，分別取其交易日的對數(shù)收益率序列，將這些序列兩兩配對計算它們之間的相關(guān)系數(shù)。這些相關(guān)系數(shù)組成一個樣本后，定義行業(yè)相關(guān)性集中度為該樣本的均值與標準差之比。當行業(yè)相關(guān)性集中度降到 4.0 水平時，可以視為上漲趨勢中的風險警報信號，表示行業(yè)分化嚴重，上漲很可能將遇到阻力;當行業(yè)集中度回復到5.0水平時，可視為動蕩期或者反轉(zhuǎn)期已過，行業(yè)分化程度減輕。 2003 年到 2008 年共 5 年間，行業(yè)相關(guān)性集