黃萬銘

摘要：基于多頭趨勢回踩策略的量化分析是一個擇時選股的判斷方法。本文根據(jù)此思路構(gòu)建了一個全自動量化交易系統(tǒng);通過對市場狀態(tài)、均線周期、止損條件和選股買入均線等各種關(guān)鍵影響因素的規(guī)律研究，利用歷史回測檢驗不同的效果，經(jīng)過進(jìn)一步參數(shù)優(yōu)化，得到了較佳的策略效果，年化收益率達(dá)到25%左右。

關(guān)鍵詞：量化分析;交易策略;技術(shù)分析;證券

一、前言

基于多頭趨勢回踩策略的量化分析是一個擇時選股的判斷方法。如果天數(shù)從短到長的移動均線呈從上到下排列的態(tài)勢，我們判斷股價處于多頭趨勢，表示短、中、長線投資者一致看多，即股票價格處于一個強勢階段;多頭趨勢回撤的思路，是根據(jù)若干條均線呈現(xiàn)出的形態(tài)判斷一支股票是否處于強勢狀態(tài)，并抓住回調(diào)的時機低位買入。

在圖1中有三個10日回撤點，其中的第一、二個在買入后產(chǎn)生了收益，但第三個卻持續(xù)下跌。因此不但應(yīng)該結(jié)合其他的方法強化分析判斷的有效性，另外，也應(yīng)該設(shè)置判斷錯誤時的止損方案，可以按照百分比止損，也可以根據(jù)均線的形態(tài)止損。因此研究其中的關(guān)鍵影響因素對策略效果成功有重要意義。

本系統(tǒng)以多頭趨勢回踩策略的量化分析為主決策依據(jù)，利用百度投資的聚寬（JoinQuant）量化開發(fā)平臺，采用Python語言編程，實現(xiàn)了一個全自動化交易系統(tǒng)，并進(jìn)行了關(guān)鍵參數(shù)優(yōu)化研究。交易規(guī)模設(shè)定1億元，持倉股票數(shù)最大為100只，時間周期2005～2018年。

二、測試時段

分別模擬了不同指數(shù)周期時段，一類是2005～2018年幾輪大牛熊波段，另一類是殺傷力較大的2008年暴跌和2010～2014年大熊市，分別回測模擬市場狀態(tài)、均線周期、止損條件和選股買入均線等關(guān)鍵參數(shù)對策略效果的貢獻(xiàn)。

三、交易策略

本策略基于Python語言的量化程序設(shè)計的主要框架如圖3所示。

四、關(guān)鍵影響因素研究

（一）牛熊市策略

根據(jù)多次測試，策略在牛熊市表現(xiàn)差異較大，應(yīng)根據(jù)市場狀態(tài)，采用差異化策略應(yīng)對;特別是熊市，采用以BIAS乖離率為買入主策略的方式，效果為佳;在2010～2014年大熊市，可以實現(xiàn)最大回撤僅15%，收益率近20%的優(yōu)異表現(xiàn)。如圖4所示。

（二）關(guān)鍵影響因素

根據(jù)海量的不同種類單項測試，發(fā)現(xiàn)其中均線周期、止損條件和選股買入均線具有決定性影響。多頭排列考慮5日、10日、20日、30日移動均線，回撤線選定在20日線為佳;止損點越低越好，甚至可以設(shè)定為0.5%;止盈點回撤盈利的5%左右觸發(fā)清倉為佳在。

另外，還考察了前10大持倉、前5大回撤區(qū)間、行業(yè)配置比例、持倉比例分析、sharpe和風(fēng)險控制等策略表現(xiàn)。

五、結(jié)論

經(jīng)過2005～2018年多輪牛熊轉(zhuǎn)換交替的回撤模擬，和2008年暴跌及2010～2014年大熊市模擬，發(fā)現(xiàn)市場狀態(tài)、均線周期、止損條件和選股買入均線等關(guān)鍵參數(shù)對策略效果的貢獻(xiàn)較大，而進(jìn)一步通過在牛熊市采用差異化交易策略，本自動交易系統(tǒng)實現(xiàn)了最大總體收益率為1652%，平均年化收益率25%，回撤僅為29%，收益分解獲得了較佳市場效果，相較指數(shù)有穩(wěn)定盈利。

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（作者單位：綿陽中學(xué)實驗學(xué)校）