姜學(xué)文

摘 要：量化投資策略是量化投資的核心組成部分，一個投資模型的收益率大小在很大程度上取決于量化投資策略的構(gòu)建的效果。本文對超買超賣量化因子進行深入總結(jié)與分析，并在此基礎(chǔ)上提出量化模型的設(shè)計思路。

關(guān)鍵詞：量化投資;策略;超買超賣

隨著計算機硬件以及軟件技術(shù)的日益發(fā)展，自動化已經(jīng)普遍運用于各行各業(yè)，大大提高了人們的工作效率，同時也重塑了難以計數(shù)的工作崗位。投資天生與數(shù)字相關(guān)，就更加離不開數(shù)字技術(shù)。無論是簡單的行情顯示、信息傳播，還是相對復(fù)雜的投資分析、模型構(gòu)建等，都是建立在現(xiàn)代計算機技術(shù)的基礎(chǔ)之上。在一定程度上說，量化投資可以理解為自動化交易系統(tǒng)，只不過隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，量化投資被賦予了新的內(nèi)涵，比如在投資模型的構(gòu)建過程中，需要進行數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)回測、機器學(xué)習(xí)等，以便使量化策略變得更加有效，使量化模型不斷得到完善，從長期來看能夠持續(xù)、穩(wěn)定盈利。

一、量化投資策略概念

量化投資策略就是利用現(xiàn)代計算機技術(shù)，對相關(guān)金融數(shù)據(jù)進行分析、判斷，為自動化交易服務(wù)的策略、算法的總稱。由于量化投資實現(xiàn)了自動化交易，避免了人受情緒影響而做出錯誤的投資決策，因此在同等條件下，只要量化投資策略設(shè)計合理、具備較高的勝率，再結(jié)合適當(dāng)?shù)馁Y金管理技巧，是能夠穩(wěn)定的從市場獲取絕對收益的。

二、超賣超賣策略的構(gòu)建

量化因子多種多樣，有專注于基本面因子分析的，比如凈資產(chǎn)收益率、市盈率、市凈率等;有專注于技術(shù)面因子分析的，比如價格、成交量等;也有專注于情緒面因子分析的，比如通過特定算法計算的一些情緒類指標(biāo)。本文主要以價格因子的分析為主，企圖通過對5日以及10日移動平均線的深入分析來構(gòu)建超買超賣策略模型。

（一）策略構(gòu)建思路

股價的表現(xiàn)往往很劇烈，要么漲多了（超買），要么跌多了（超跌），而這種狀態(tài)是難以持續(xù)下去的，漲多了就有回調(diào)要求，跌多了就很有可能反彈。于是可以用均值回復(fù)的思路，設(shè)計一種投資系統(tǒng)，在超買是逐漸賣出，在超跌時逐漸買入，最終實現(xiàn)穩(wěn)健盈利。股價超買超賣的情形是十分復(fù)雜的，我們僅以5日及10日移動平均線為例來進行分析。接觸過“纏論”的投資者知道，脫離震蕩中樞的K線，要么走出背馳段，要么股價發(fā)生反轉(zhuǎn)。為了簡化問題，讓自動化程式更好的識別中樞以及背離段，我們這里不妨規(guī)定，只要5日及10日均線出現(xiàn)連續(xù)兩個或兩個以上的交叉點的垂直距離不超過3%，則視作股價處于震蕩中樞之中;超出這個范圍，則要么識別為背馳段，要么識別為反轉(zhuǎn)，此時根據(jù)事先設(shè)定的操作原則進行自動化操作即可。

對于背馳段的識別，可以對比中樞前后兩端5日線與10日線之間所轄面積的大小，如果后端兩線所轄面積明顯小于前端兩線所轄面積，則反應(yīng)上漲或下跌的力量減弱，股價有隨時反轉(zhuǎn)的可能;當(dāng)然也可能出現(xiàn)不背馳而股價反轉(zhuǎn)的情況，比如突發(fā)性利好/利空導(dǎo)致市場情緒大幅波動，傳到至證券市場導(dǎo)致非理性漲跌，此時就應(yīng)設(shè)好止損。

（二）策略買賣原則

實際操作中，股價走勢很可能出現(xiàn)背馳以后繼續(xù)背馳，或者中樞前后兩端的股價走勢根本不背馳的情況，此時就需要管理好資金，做好應(yīng)對，設(shè)置合理的買賣、加減倉以及止損/止盈原則。這里我們不妨設(shè)定如果股價突破中樞并沿原來的方向發(fā)展，且沒有出現(xiàn)背馳，那么此中樞前后的5日、10日線之間的面積相加，再與下一個中樞的背馳段對比，如果顯示超買或超賣，則進行買賣或加減倉操作;如果股價突破中樞并沿相反的方向發(fā)展，則進行止損或止盈操作。

（三）策略實現(xiàn)途徑

目前市場上適合做量化編程的語言很多，如matlab、R、python等，都可以用來編寫量化策略，構(gòu)建操作系統(tǒng)。由于python語言易學(xué)易用，又有大量的庫可以直接調(diào)用，非常適合用來編寫投資策略。本文中涉及的5日與10日均線之間面積的計算，就可以利用python語言編輯相關(guān)函數(shù)，進行反復(fù)調(diào)用即可。而涉及到操作的部分，也可以通過python中的條件語句、循環(huán)語句等輕松實現(xiàn)。

三、策略執(zhí)行效果檢驗

以50ETF（510050）為例，取2008年4月9日至2019年4月11日之間的數(shù)據(jù)進行回測檢驗，總收益率為253.59%，年化收益率達23.59%;而同期上證指數(shù)的總收益為48.32%，年化收益率僅為4.56%?？梢娫摿炕呗允亲嘈У?，在收益上遠遠跑贏了指數(shù)。

四、策略的應(yīng)用局限

該超買超賣策略比較適合于被動管理的指數(shù)型基金。這是因為指數(shù)表現(xiàn)相對平穩(wěn)，有利于風(fēng)控系統(tǒng)進行風(fēng)險管理。如果應(yīng)用于個股，則應(yīng)該添加基本面選股因子，比如凈資產(chǎn)收益率、每股經(jīng)營現(xiàn)金流、營收增長率等，以便剔除垃圾個股;另外，在實操過程中，股價走勢很容易出現(xiàn)持續(xù)背馳，從而導(dǎo)致系統(tǒng)過早介入或過早退出的，所以系統(tǒng)的設(shè)計要結(jié)合科學(xué)合理的資金管理策略。

參考文獻：

[1]培峰.纏中說禪：教你炒股票[M].中國宇航出版社，2015.

[2]賀保國.資本市場的量化投資策略和風(fēng)控措施[J].金融視線，2019（08）.