基于技術(shù)面量化的指數(shù)基金絕對(duì)收益策略

正文目錄1、如何建立絕對(duì)收益導(dǎo)向的場(chǎng)內(nèi)基金策略組合 52、基于技術(shù)面程序化下的走勢(shì)劃分 11、K線的歸并 11、分型 132.3、筆 152.4、線段 173、頂?shù)妆畴x形態(tài)統(tǒng)計(jì) 18、基于技術(shù)面量化形態(tài)劃分的頂?shù)妆畴x形態(tài) 18、對(duì)技術(shù)信號(hào)的CTA信號(hào)測(cè)試 21、步進(jìn)法信號(hào)測(cè)試 24、組合測(cè)試方法 254、附錄：基于周線級(jí)別筆的寬基指數(shù)擇時(shí) 28圖表目錄圖表1：華鑫量化&基金研究團(tuán)隊(duì)重點(diǎn)產(chǎn)品介紹 5圖表2：A股行業(yè)輪動(dòng)因子打分框架 6圖表3：紅利&高景氣成長(zhǎng)輪動(dòng)模型表現(xiàn)及輪動(dòng)因子 6圖表4：大小盤輪動(dòng)模型表現(xiàn)及輪動(dòng)因子 7圖表5：結(jié)構(gòu)化風(fēng)險(xiǎn)平價(jià)模型示意圖 7圖表6：大類資產(chǎn)結(jié)構(gòu)化風(fēng)險(xiǎn)平價(jià)策略凈值曲線 8圖表7：A股行業(yè)驅(qū)動(dòng)大類因子累計(jì)超額收益 8圖表8：紅利風(fēng)格研究產(chǎn)品 9圖表9：紅利、高景氣成長(zhǎng)ETF輪動(dòng)策略分年度收益 9圖表10：截面因子疊加時(shí)序信號(hào)的絕對(duì)收益型組合構(gòu)建方式 10圖表11：傳統(tǒng)K線 11圖表12：技術(shù)面量化下的K線定義 12圖表13：技術(shù)面量化下兩根K線形態(tài) 12圖表14：JLK線的向上處理 13圖表15：JLK線的向下處理 13圖表16：技術(shù)面量化下三根K線形態(tài) 14圖表17：頂分型和底分型 14圖表18：中繼分型 15圖表19：下降筆 16圖表20：上升筆 16圖表21：筆的延續(xù) 17圖表22：筆的確立 17圖表23：下降線段 18圖表24：簡(jiǎn)單的MACD底背離 19圖表25：DIF線頂?shù)妆畴x的例子 20圖表26：一筆內(nèi)MACD面積頂?shù)妆畴x的例子 20圖表27：筆終點(diǎn)所處MACD柱的面積背離的例子 20圖表28：代表性指數(shù)列表 21圖表29：買賣點(diǎn)勝率分布 23圖表30：買賣點(diǎn)總收益分布 23圖表31：買賣點(diǎn)平均收益分布 23圖表32：買賣點(diǎn)平均持有時(shí)長(zhǎng)分布 23圖表33：平均收益表現(xiàn)最好的（左）與最差的（右）5支標(biāo)的 23圖表34：步進(jìn)下買賣點(diǎn)勝率分布 24圖表35：步進(jìn)下買賣點(diǎn)總收益分布 24圖表36：步進(jìn)下平均收益率分布 24圖表37：步進(jìn)下平均持有時(shí)長(zhǎng)分布 24圖表38：申萬一級(jí)行業(yè)指數(shù)交易策略凈值相比等權(quán)基準(zhǔn) 26圖表39：申萬一級(jí)行業(yè)指數(shù)交易策略表現(xiàn) 26圖表40：ETF池交易策略凈值相比等權(quán)基準(zhǔn) 26圖表41：ETF池交易策略表現(xiàn) 27圖表42：“鑫選指數(shù)基金池“交易策略凈值相比等權(quán)基準(zhǔn) 27圖表43：“鑫選指數(shù)基金池“交易策略表現(xiàn) 27圖表44：滬深300指數(shù)頂?shù)妆畴x買賣點(diǎn) 28圖表45：周K級(jí)別下的滬深300買賣點(diǎn)識(shí)別 29圖表46：滬深300的技術(shù)面量化擇時(shí)策略 29圖表47：滬深300技術(shù)面量化擇時(shí)策略績(jī)效 301、如何建立絕對(duì)收益導(dǎo)向的場(chǎng)內(nèi)基金策略組合過去幾年中，華鑫量化組一直致力于定量資產(chǎn)配置、寬基擇時(shí)、風(fēng)格輪動(dòng)、行業(yè)輪動(dòng)BetaC份額等低成本投資工具，構(gòu)建有效的絕FOF和基金產(chǎn)品。圖表1：華鑫量化&基金研究團(tuán)隊(duì)重點(diǎn)產(chǎn)品介紹資料來源：其中，在行業(yè)和風(fēng)格輪動(dòng)方面，我們已經(jīng)構(gòu)建了完善和為客戶定期更新的周頻、月頻A股行業(yè)輪動(dòng)因子研究框架12。1《與鯨同游還是與鯊共舞——資金流因子在中高頻行業(yè)輪動(dòng)中的應(yīng)用》2《ETF輪動(dòng)策略》2：A股行業(yè)輪動(dòng)因子打分框架資料來源：在風(fēng)格輪動(dòng)方面，我們針對(duì)目前場(chǎng)內(nèi)基金數(shù)量最多的紅利\價(jià)值、高景氣\成長(zhǎng)、超大盤\小微盤風(fēng)格做了系統(tǒng)化定量建模，并構(gòu)建了相應(yīng)的指數(shù)基金輪動(dòng)策略3456。圖表3：紅利&高景氣成長(zhǎng)輪動(dòng)模型表現(xiàn)及輪動(dòng)因子資料來源：wind，3《系統(tǒng)化量化視角下的策略配置：何時(shí)景氣博弈，何時(shí)擁抱紅利？》4《系統(tǒng)化量化視角下的大小盤輪動(dòng)》5《系統(tǒng)化量化投資視角下的價(jià)值成長(zhǎng)風(fēng)格輪動(dòng)》6A股擇時(shí)記分牌》圖表4：大小盤輪動(dòng)模型表現(xiàn)及輪動(dòng)因子資料來源：wind，QDII基金組合產(chǎn)品。圖表5：結(jié)構(gòu)化風(fēng)險(xiǎn)平價(jià)模型示意圖資料來源：7《融入資產(chǎn)信號(hào)下的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)算模型解決方案》圖表6：大類資產(chǎn)結(jié)構(gòu)化風(fēng)險(xiǎn)平價(jià)策略凈值曲線資料來源：wind，20232022年市場(chǎng)以2023年開始風(fēng)格因子（以紅利和微盤為代表）的持續(xù)性成為市場(chǎng)主要驅(qū)動(dòng)力，用因子截面打分，從而構(gòu)建多頭組合的方式，實(shí)際都只能求得類似指數(shù)304-6個(gè)行業(yè)作為多頭等權(quán)構(gòu)建組合，則組合收益=行業(yè)等權(quán)基準(zhǔn)收益+行業(yè)驅(qū)動(dòng)因子超額收益圖表7：A股行業(yè)驅(qū)動(dòng)大類因子累計(jì)超額收益資料來源：wind，2023A股本身處于相對(duì)震蕩行情，這種“指數(shù)增強(qiáng)”策略仍有希望跑出不錯(cuò)2023年開始行業(yè)輪動(dòng)速率明顯加快，且市場(chǎng)本身處于震蕩下行，即使我們的策略組合仍有不錯(cuò)的相對(duì)收益，也很難抵消基準(zhǔn)收益的下行。風(fēng)格層面也是同樣的情況。2023年初開始我們主要關(guān)注紅利和微盤兩大類強(qiáng)勢(shì)風(fēng)格。圖表8：紅利風(fēng)格研究產(chǎn)品資料來源：2023ETF為例，全年下來也只有0.36的絕對(duì)收益。即使價(jià)值/成長(zhǎng)輪動(dòng)、紅利/高景氣輪動(dòng)相對(duì)等權(quán)基準(zhǔn)超額明顯，同樣難以獲得穩(wěn)定的絕對(duì)收益表現(xiàn)。圖表9：紅利、高景氣成長(zhǎng)ETF輪動(dòng)策略分年度收益資料來源：wind，顯而易見，投資的最終目標(biāo)仍然是在嚴(yán)控回撤的前提下盡量賺取絕對(duì)收益。在市場(chǎng)Beta本身向上的年份里，以“指數(shù)增強(qiáng)”為思路問題不大，而在市場(chǎng)大幅度回調(diào)或短期較難進(jìn)入上行趨勢(shì)的年份里，尋求絕對(duì)收益必須另辟蹊徑。針對(duì)這一問題，過去一年中我們嘗試了兩種思路：第一種方法，是在保證對(duì)標(biāo)的做截面建模有效的前提下，通過股指期貨進(jìn)行對(duì)沖。這種方法的好處是，仍然在截面模型中解決問題。但壞處是由于ETF和行業(yè)指數(shù)之間存在偏離，甚至少數(shù)行業(yè)不存在有效的指數(shù)基金，對(duì)沖難度較大；另外股指期貨的基差也是一個(gè)擾動(dòng)項(xiàng)。第二種方法，是本篇以及后續(xù)報(bào)告希望介紹的：我們通過串聯(lián)的方式，首先用截面因子打分選擇出未來一段有希望跑出相對(duì)收益的標(biāo)的，之后在其中通過基于量?jī)r(jià)和技術(shù)面的時(shí)序信號(hào)選擇買賣點(diǎn)。這種做法的好處是效果直接，時(shí)序方法本身就以絕對(duì)收益為導(dǎo)向，同時(shí)準(zhǔn)確的截面模型提供了勝率的保障。圖表10：截面因子疊加時(shí)序信號(hào)的絕對(duì)收益型組合構(gòu)建方式資料來源：當(dāng)然這種做法的代價(jià)是，由于截面組合和時(shí)序信號(hào)都會(huì)帶來調(diào)倉(cāng)，組合換手率相應(yīng)升ETF、LOF等低成本交易工具時(shí)，測(cè)算下來對(duì)于收益侵蝕非常A股市場(chǎng)場(chǎng)內(nèi)指數(shù)基金蓬勃發(fā)展的當(dāng)下是非常合適使用的策略。ETF、個(gè)股交易組合的內(nèi)容將放在后續(xù)報(bào)告中。本篇報(bào)告將首先在簡(jiǎn)易纏論的基礎(chǔ)上對(duì)行情走勢(shì)做一劃分，并相應(yīng)定義不同級(jí)別下頂?shù)妆绸Y信號(hào)的產(chǎn)生。通過“步進(jìn)法”和“抽屜法”，我們?cè)诰x的“鑫選·場(chǎng)內(nèi)基金池”基礎(chǔ)上測(cè)算了“鑫選·場(chǎng)內(nèi)基金絕對(duì)收益組合”的表現(xiàn)。2、基于技術(shù)面程序化下的走勢(shì)劃分ETFETF豐富產(chǎn)品線之上的配置、組合、交易方法逐漸進(jìn)入市場(chǎng)主流策略之列。交易層面上，我們?cè)?jīng)構(gòu)造過偏動(dòng)量的ETF信號(hào)策略8，考慮Beta相對(duì)弱勢(shì)，動(dòng)量突破型信號(hào)的勝率較低，本篇報(bào)告中我們嘗試構(gòu)建一個(gè)基于頂?shù)妆畴x，偏反轉(zhuǎn)風(fēng)格的時(shí)序信號(hào)。傳統(tǒng)的技術(shù)分析方法有著過于依賴使用者主觀判斷、較難以對(duì)指標(biāo)勝率進(jìn)行精準(zhǔn)回測(cè)的缺點(diǎn)。我們無意介入“技術(shù)分析是否有效”這類經(jīng)久不衰的討論，更多希望通過采納其中部分能夠被定量使用的定義，來協(xié)助我們完成時(shí)序交易信號(hào)的構(gòu)造。借鑒纏論中關(guān)于分型、筆、線段等部分定義，我們嘗試構(gòu)建了基于標(biāo)的高、開、低、收以及不同時(shí)間尺度的結(jié)構(gòu)劃分方法，從而用于股價(jià)在不同級(jí)別上的形態(tài)識(shí)別，并進(jìn)一步構(gòu)建買點(diǎn)和賣點(diǎn)。通過對(duì)重點(diǎn)寬基指數(shù)、風(fēng)格指數(shù)、行業(yè)指數(shù)以及相應(yīng)ETF的回測(cè)，我們認(rèn)為該方法在當(dāng)前市場(chǎng)下勝率較高而穩(wěn)定，可以用于單標(biāo)的擇時(shí)，或通過“抽屜法”構(gòu)造組合。、K線的歸并K線的理解，和我們參考纏論構(gòu)造的技術(shù)面量化方法（簡(jiǎn)稱技術(shù)面量化）K線有本質(zhì)區(qū)別。KK線、KK線之間的關(guān)系進(jìn)行多空強(qiáng)弱分析。圖表11：傳統(tǒng)K線資料來源：K線（K線，下同）只包含“最高價(jià)”和“最低價(jià)”，且未必等K線下的“最高價(jià)”和“最低價(jià)”。KK線實(shí)體，沒有上影線、下影線以及陰線陽線的區(qū)別。K線而是筆、線段。KK8ETF交易增強(qiáng)策略》線已沒有意義。圖表12：技術(shù)面量化下的K線定義資料來源：K線（JLK），都有且只有四種形態(tài)H1>H2andL1>L2K線H1<H2andL1<L2K線；H1>H2andL1<L2，（向）右側(cè)包含H1<H2andL1>L2，（向）左側(cè)包含。圖表13：技術(shù)面量化下兩根K線形態(tài)資料來源：KKK線給分析增加難度，我們需要對(duì)他們進(jìn)行包含關(guān)系處理。這指的是將相鄰的具有包含關(guān)系的K線合并為一條，使K線數(shù)有所減少。包含關(guān)系處理步驟分為三步：1K1K2JLK關(guān)系。如果是包含關(guān)系則：2K0K1JLK關(guān)系。直到出現(xiàn)不是包含關(guān)系的第一對(duì)JLKK0K1不存在包含關(guān)系，則進(jìn)一步判斷屬于上行還是下行3K0K1K1K2中高點(diǎn)中最高點(diǎn)視為K線的最高點(diǎn)，K1K2中低點(diǎn)中最低點(diǎn)中的較高者視為新K線的最低點(diǎn)，簡(jiǎn)寫為“高K0K1K線的歸并。14：JLK線的向上處理資料來源：JLK線的向下處理15：JLK線的向下處理資料來源：、分型經(jīng)過以上步驟從左向右處理掉所有包含關(guān)系KK線只應(yīng)有如下四種形態(tài)：H3>H2>H1andL3>L2>L1K線組合；H3<H2<H1andL3<L2<L1K線組合；H2>H3andH2>H1L2>L3andL2>L1頂分型；H2<H3andH2<H1L2<L3andL2<L1底分型。圖表16：技術(shù)面量化下三根K線形態(tài)資料來源：3KK線其高點(diǎn)和低點(diǎn)都是最高的，底KKK線。注意，如果存在多個(gè)分型時(shí)，相鄰的兩個(gè)分型要滿足條件：頂分型形態(tài)中的中間K線KK線的最高點(diǎn)不能高于頂分型形態(tài)中的中間形態(tài)的高點(diǎn)。頂?shù)追中褪羌夹g(shù)面量化下走勢(shì)劃分中最基礎(chǔ)的形態(tài)之一。頂分型的出現(xiàn)意味著股價(jià)即將見頂，空方力量強(qiáng)于多方力量，且空方力量仍在逐漸變強(qiáng)，是減倉(cāng)的信號(hào)。如果持續(xù)上漲過程中未出現(xiàn)頂分型，可繼續(xù)持有。底分型的出現(xiàn)意味著股價(jià)跌至低位即將反彈，是重要的抄底和建倉(cāng)信號(hào)。圖表17：頂分型和底分型資料來源：注意我們?cè)试S出現(xiàn)“中繼分型”。以下圖為例：圖表18：中繼分型資料來源：A后，我們可以認(rèn)為短期內(nèi)空方力量已經(jīng)衰竭。進(jìn)B后，模糊判斷，這一筆多方的反彈可能也暫時(shí)見頂。但隨后并沒有出現(xiàn)下一個(gè)底分型，而是經(jīng)過調(diào)整后再次向上，直到再次出現(xiàn)頂分型C。從行情的角度，常常出現(xiàn)“一鼓作氣、再而衰、三而竭”的例子。這里當(dāng)C確認(rèn)出現(xiàn)BB是一個(gè)“中繼”分型。、筆筆是技術(shù)面量化中畫線分析最基本的結(jié)構(gòu)。筆是由分型發(fā)展而來的，指的是兩個(gè)相鄰的頂分型和底分型頂?shù)字g的連線，即為筆9。特別要注意的有如下幾項(xiàng)：筆必須是相鄰的底分型和頂分型組成。筆必須由頂分型的頂和底分型的底連接而成。K線組合而成的。由此，最簡(jiǎn)單的筆的形態(tài)應(yīng)該至少包括7K線（33K1條）K線可以有無數(shù)根。相同高度的頂和底，取先出現(xiàn)的那個(gè)；不相同高度的，取更高的頂、更低的底。之前的分型抹去成為中繼分型。9注：存在跳空缺口成筆的特例情況圖表19：下降筆資料來源：圖表20：上升筆資料來源：有了“中繼筆”的概念后可以看到，筆產(chǎn)生之后，可以繼續(xù)延伸，只有當(dāng)相反的方向出現(xiàn)新筆之后才會(huì)結(jié)束。圖表21：筆的延續(xù)資料來源：圖表22：筆的確立資料來源：、線段我們定義，有重疊部分的三根相鄰的筆構(gòu)成線段，沒有重疊則無法構(gòu)成線段。此外，還需規(guī)定線段破壞和延伸的情況。筆是分析的最小構(gòu)件；線段是構(gòu)筑走勢(shì)類型的最小構(gòu)件。從線段開始一切都是遞歸邏輯。圖表23：下降線段資料來源：線段的定義實(shí)際仍需考慮線段劃分定理，在進(jìn)一步構(gòu)建中樞后可以再定義一二三類買賣點(diǎn)，這些內(nèi)容我們將在后續(xù)報(bào)告中詳述。在有了筆到線段的定義后，我們已經(jīng)可以開始定義相應(yīng)標(biāo)的的頂?shù)妆畴x買賣點(diǎn)。3、頂?shù)妆畴x形態(tài)統(tǒng)計(jì)、基于技術(shù)面量化形態(tài)劃分的頂?shù)妆畴x形態(tài)首先定義頂?shù)妆畴x形態(tài)。頂?shù)妆畴x是常見的反轉(zhuǎn)型時(shí)序買賣點(diǎn)。這里我們將股價(jià)高低和股價(jià)運(yùn)動(dòng)力度（用MACD表示）之間的背離定義為頂?shù)妆畴x。MACDDIF線位置，或紅綠柱高度，或走勢(shì)所包圍成的面積圖三種方法來代表走勢(shì)的運(yùn)動(dòng)力度。舉例來說，以走勢(shì)所包圍面積為例，下圖是一個(gè)簡(jiǎn)單而底背離走勢(shì)：BAMACD所包圍面積的角度，發(fā)現(xiàn)第二個(gè)向下MACDBetaAlphac段a段。24MACD底背離資料來源：MACDDIF線位置出現(xiàn)背離，或紅綠柱出現(xiàn)背離三種情況，在測(cè)算中我們將三種情況的并集定義為買賣點(diǎn)。DIFK線兩個(gè)向下一筆終點(diǎn)股價(jià)創(chuàng)出新低（后一筆終點(diǎn)股價(jià)低于前一筆終點(diǎn)股價(jià)）DIFDIF類買點(diǎn)。當(dāng)日K線兩個(gè)向上一筆終點(diǎn)股價(jià)創(chuàng)出新高（后一筆終點(diǎn)股價(jià)高于前一筆終點(diǎn)股價(jià)）DIFDIF類賣點(diǎn)。MACDK線兩個(gè)向下一筆終點(diǎn)股價(jià)創(chuàng)出新低（后一筆終點(diǎn)股價(jià)低于前一筆終點(diǎn)股價(jià)）MACD綠色柱面積總和小于前一筆中MACDMACDK線兩個(gè)向上一筆終點(diǎn)股價(jià)創(chuàng)出新高（后一筆終點(diǎn)股價(jià)高于前一筆終點(diǎn)股價(jià)）MACD紅色柱MACDMACD面積類賣點(diǎn)。MACDK線兩個(gè)向下一筆終點(diǎn)股價(jià)創(chuàng)出新低（后一筆終點(diǎn)股價(jià)低于前一筆終點(diǎn)股價(jià)）MACD綠色柱塊的面積小于前MACDK線兩個(gè)向上一筆終點(diǎn)股價(jià)創(chuàng)出新高（后一筆終點(diǎn)股價(jià)高于前一筆終點(diǎn)股價(jià)）MACDMACD紅色柱塊的面積，則為紅綠柱賣點(diǎn)。25：DIF線頂?shù)妆畴x的例子資料來源：wind，圖表26：一筆內(nèi)MACD面積頂?shù)妆畴x的例子資料來源：wind，圖表27：筆終點(diǎn)所處MACD柱的面積背離的例子資料來源：wind，CTA信號(hào)測(cè)試在了解了買賣點(diǎn)信號(hào)的定義方式之后，我們對(duì)38支指數(shù)進(jìn)行了測(cè)試（8支寬基指數(shù)，30支申萬一級(jí)行業(yè)指數(shù)）。圖表28：代表性指數(shù)列表資料來源：wind，KT，得到信號(hào)的日期為T+1T+2開盤。對(duì)于實(shí)際賣出日期，后文中我們使用更高頻的30分鐘K線數(shù)據(jù)得到。由于是通過分鐘KTTT+1開盤。如上方式保證了回測(cè)中不會(huì)出現(xiàn)任何未來函數(shù)。30分鐘級(jí)別賣點(diǎn)相配，為一個(gè)買入賣出周期。隨后用該數(shù)據(jù)進(jìn)行后續(xù)勝率、收益率等數(shù)據(jù)分析。202114202415日。從下面四張圖中我們可以得到以下結(jié)論：該買賣點(diǎn)策略整體勝率較高，38支指數(shù)中有一支勝率在20-40之間，兩支勝率在40-60之間，15支的勝率在60-80之間，其余20支勝率均大于80。38支指數(shù)中，僅有五支在該策略下呈現(xiàn)負(fù)收益，其余平均收益率與總收益率均為正?？偸找媛首疃喾植荚?0-15與20-25之間。2-3周左右。圖表29：買賣點(diǎn)勝率分布 圖表30：買賣點(diǎn)總收益分布 資料來源：天軟， 資料來源：天軟，圖表31：買賣點(diǎn)平均收益分布 圖表32：買賣點(diǎn)平均持有時(shí)長(zhǎng)分布資料來源：天軟， 資料來源：天軟，圖表33：平均收益表現(xiàn)最好的（左）與最差的（右）5支標(biāo)的資料來源：天軟，K信號(hào)作為買點(diǎn)，30K信號(hào)作為賣點(diǎn)得分方式表現(xiàn)不佳。復(fù)盤發(fā)現(xiàn)，主要因?yàn)閷捇笖?shù)的的波動(dòng)率明顯小于細(xì)分行業(yè)指數(shù)。我們?cè)贙K級(jí)別作為買賣點(diǎn)構(gòu)建的方法，擇時(shí)效果不錯(cuò)，這里不再贅述。、步進(jìn)法信號(hào)測(cè)試由于在信號(hào)劃分中可能出現(xiàn)中繼分型，形態(tài)的劃分中很可能出現(xiàn)“高點(diǎn)之后有高點(diǎn)，低點(diǎn)之后有低點(diǎn)“的情況，我們修正了前述的測(cè)算方法，使用更加嚴(yán)苛的“步進(jìn)法”。步進(jìn)模式指的是在歷史數(shù)據(jù)中選取一個(gè)起點(diǎn)，將時(shí)間向前推移，每次移動(dòng)一天或一定的時(shí)間單位，在每個(gè)時(shí)間點(diǎn)上，根據(jù)我們制定的策略評(píng)估買入或賣出信號(hào)。再?zèng)Q定是否買入、持有、賣出后，虛擬執(zhí)行買賣決策，并記錄每次交易結(jié)果。這樣做的優(yōu)勢(shì)在于可以模擬真實(shí)交易的情況。步進(jìn)信號(hào)測(cè)試：202114202415日。從下面四張圖中我們可以得到以下結(jié)論：勝率相比于CTA策略有所降低，10支指數(shù)勝率在60-80之間、21支指數(shù)勝率在40-60之間，6支指數(shù)勝率在20-40之間，一支指數(shù)勝率在0-20之間。CTA9支指數(shù)呈現(xiàn)負(fù)收益率，大部分的指數(shù)總收益率分布在0-15之間。1周左右。圖表34：步進(jìn)下買賣點(diǎn)勝率分布 圖表35：步進(jìn)下買賣點(diǎn)總收益分布資料來源：天軟， 資料來源：天軟，圖表36：步進(jìn)下平均收益率分布 圖表37：步進(jìn)下平均持有時(shí)長(zhǎng)分布資料來源：天軟， 資料來源：天軟，、組合測(cè)試方法通過以上時(shí)序信號(hào)有效性判斷，我們認(rèn)為基于技術(shù)面量化走勢(shì)劃分定義下的頂?shù)妆畴x對(duì)多數(shù)寬基和行業(yè)指數(shù)都有較好的絕對(duì)收益獲取能力。能不能將單一標(biāo)的的信號(hào)匯總形成一個(gè)可投資組合呢？我們使用如下的“抽屜法：AETF。這里260只獨(dú)一指數(shù)的跟蹤產(chǎn)品，第二個(gè)是經(jīng)過我們篩選后的大約120。策略由交易策略和止損策略兩部分構(gòu)成：交易策略：由于ETF標(biāo)的較多，我們將全部資金分為20份，每一份占總額的5。每當(dāng)有一只ETFETF，持有至賣點(diǎn)出現(xiàn)或出現(xiàn)止損信號(hào)，我們?cè)賹⒃摴善边M(jìn)行賣出?？沼噘Y金按年化2的收益率進(jìn)行計(jì)算。當(dāng)我們的組合中有一日超過最大持倉(cāng)數(shù)時(shí)，我們會(huì)將組合中已有的標(biāo)的按已獲得收益率進(jìn)行排序，并將收益率最高的標(biāo)的賣出，買入新的標(biāo)的。止損策略：為了避免階段性反彈導(dǎo)致的錯(cuò)誤買點(diǎn)造成的損失，我們目前用兩套止損策略進(jìn)行應(yīng)對(duì)。第一個(gè)策略為底分型最低點(diǎn)止損。即當(dāng)某一日股價(jià)收盤價(jià)跌至低于買點(diǎn)底分型開盤價(jià)收盤MA10死叉止損，即T-1日收盤價(jià)>T-1MA10TTMA10T+1日開盤將其賣出。10基金池名單歡迎聯(lián)系華鑫量化團(tuán)隊(duì)索取圖表38：申萬一級(jí)行業(yè)指數(shù)交易策略凈值相比等權(quán)基準(zhǔn)資料來源：天軟，圖表39：申萬一級(jí)行業(yè)指數(shù)交易策略表現(xiàn)資料來源：wind，ETF基金后，由于有了更多可選擇標(biāo)的，策略表現(xiàn)比單純使用一級(jí)行業(yè)指數(shù)有了明顯提升，同時(shí)換手率也不可避免的有所上升。圖表40：ETF池交易策略凈值相比等權(quán)基準(zhǔn)資料來源：天軟，圖表41：ETF池交易策略表現(xiàn)資料來源：wind，圖表42：“鑫選指數(shù)基金池“交易策略凈值相比等權(quán)基準(zhǔn)資料來源：天軟，圖表43：“鑫選指數(shù)基金池“交易策略表現(xiàn)資料來源：天軟，總結(jié)一下，本文中我們主要做了如下的工作：1K線頂?shù)妆畴x的信號(hào)做出絕對(duì)收益，俗稱“搓波段”。2函數(shù)存在的前提下，測(cè)試了該波段策略在主要寬基和申萬一級(jí)行業(yè)中的信號(hào)有效性。結(jié)果顯示該方法在歷史上，尤其是當(dāng)前震蕩行情中表現(xiàn)優(yōu)異。3、通過“抽屜法”，我們?cè)?/p>