一 模型介绍 随着股票交易费用的逐渐降低, 短线的股票交易策略由于其判断准确, 风险较小等优点变得越来越有吸引力 基本面选股是股票市场的主流方式, 量化模型选股是近些年兴起的方式 传统的基本面选股主要是基于价值投资的理念, 一般适合中长期的持有股票 量化模型选股主要可分为基本面量化和技术面量化, 前

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1 2013/01/ /02/ /03/ /04/ /05/ /06/ /07/ /08/ /09/ /10/ /11/ /12/ /01/ /02/ /03/ /04/ /05/ /06/ /07/ /08/ /09/ /10/ /11/ /12/ /01/ /02/ /03/07 中信期货研究 量化策略报告 ( 量化交易策略 ) 中信期货量化交易策略 ( 系列一 ) 基于机器学习的短线反转策略 简介 我们提出一个基于机器学习模型的股票短线反转策略, 该策略从 2013 年至今有着非常优秀的表现, 说明近两年来市场中个股的超卖现象十分明显 我们将对各种时间窗口, 不同的股票数量进行测试, 并对是否需要 alpha 对冲进行详细的模拟和讨论 从 2013 年初至 日, 该策略的收益为 220%, 夏普率 量化组 量化研究员齐放 +86 (0) qifang@citicsf.com 从业资格号 F 投资咨询号 TZ 量化研究员朱吾癸 +86 (0) zwg@citicsf.com 从业资格号 F 量化研究员林岱 +86 (0) ld@citicsf.com 从业资格号 F

2 一 模型介绍 随着股票交易费用的逐渐降低, 短线的股票交易策略由于其判断准确, 风险较小等优点变得越来越有吸引力 基本面选股是股票市场的主流方式, 量化模型选股是近些年兴起的方式 传统的基本面选股主要是基于价值投资的理念, 一般适合中长期的持有股票 量化模型选股主要可分为基本面量化和技术面量化, 前者一般是对基本面数据建模, 股票的持有一般为一个月至一个季度, 这类模型是近几年证券公司研究所金融工程研究的一个主要方向 ; 技术面的量化可以说是从传统的技术指标分析演化过来的, 它主要是将技术指标进行更科学的统计分析, 并利用数据挖掘和机器学习的工具进行智能化建模, 使模型更好地适应市场的变化, 非常适合短线操作 趋势和均值回归是投资中最常见的两种思想, 这两种思想互有利弊 在本文中, 我们可以看出, 近两三年在 中国的股票市场中, 个股的均值回归性是非常明显的 因此, 我们提出一个使用机器学习模型来处理一系统反转指标, 智能的产生交易信号, 在买入后快速地产生 卖出信号, 用尽可能短的持有时间来减少突发事件带来的风险 二 模型主要方法 我们介绍一下该模型使用的主要方法和数据 首先我们选出一个股票池 : 每个月在中证 800 的成份股中, 用决策树模型选出约 50% 的股票作为股票池 这样的好处是先从基本面上剔除掉了一些明显不理想的股票, 比如估值非常差, 盈利非常差, 研究员不看好, 或者是处于长期下跌状态的股票 使用中证 800 成分股的主要原因是我们认为中小盘和创业板由于盘面较小, 比较容易成为庄家炒作的目标 过多人为的干涉肯定是不适合数量化模型的, 因此我们选定了一个相对比较大盘的股票池 另外, 因为沪深 300 股指期货的存在和即将在未来上市的中证 500 股指期货, 中证 800 的股票可以用这两个期货进行对冲 在每个交易日结束时, 计算股票池中每只股票的超卖指标 我们的超卖指标由以下一些数据组成 : 上涨 / 下跌趋势 我们每天计算一个指标 A,A 从零开始, 如果当日收盘高于前一日收盘,A 加一, 如果低于前一日,A 减一, 如果方向改变或者价格不变,A 清零 然后我们计算 A 这个指标的 3 日 RSI, 计为 B 价格变化相对幅度 我们每天计算收盘价的涨跌幅度, 然后计算出当日收盘价涨跌幅在过去一段时间内日涨跌幅的 Percentile, 计为 C 例如, 如果当日涨跌幅在过去一段时间内涨跌幅中排名为倒数 15%( 即只有 15% 的情况日涨跌幅低于当天 ), 则 C=15 过去 3 个交易日和过去 10 个交易日的 MFI, 即资金流向, 计为 D 和 E 过去 3 个交易日和过去 10 个交易日的 ADX, 这是一个波动指标, 计为 F 和 G 我们利用上面提到的 6 个指标 B,C,D,E,F,G 作为输入变量, 输出变量为该股票未来五日的收益的涨跌 我们使用流动方法模型, 即利用过去三个月的所有数据, 用 SVM( 向量支持器 ) 模型, 使用 Gaussian Kernel 将五维数据映射到更高维的空间, 找出支持向量和 margin value 2015 年 4 月 3 日 2 / 9

3 在每个交易日结束, 我们将股票池中的股票的指标计算出来, 然后代入 SVM, 如果得到的值超过 margin value, 则在第二天开盘时买入该股票 当股票收盘价低于 100 日均线或亏损超过 10% 时, 卖出止损 ; 当股票的 SVM 结果高于负的 margin value( 即出现一个超卖指标 ) 时, 卖出股票止盈 我们先用这个方法对所有股票的所有信号分年代测试 : 表一, 模型分年份结果统计 时间 交易次数 胜率 平均每次收益 平均每次持股时间 ~ % 2.09% 2.94 天 2014 年 % 1.49% 3.07 天 2013 年 % 0.87% 2.96 天 从表一的结果我们看到, 该模拟从 2013 年以来都有着较高的胜率, 而且是处于一个越来越好的势头 三 资金管理与模拟结果 在这种短线的模型中, 由于不知道每天收盘后会出现几只股票的信号, 所以我们需要事先规定资金的使用方法 我们规定将资金平分成 N 份, 如果出现信号, 就使用其中的一份买入一只股票 如果某日出现信号的股票个数超过可用资金份数, 则根据 SVM 的输出值进行选择, 超过 margin value 越多的越优先选入 股票出现信号后用第二天开盘的开盘价买入 ( 如第二天停盘则用其它候选代替 ), 发生卖出信号的当天用收盘价卖出 我们进行两种模拟 : 一种是假设每一份资金只买股票, 买卖一次的交易费用为千二 ( 印花税千一加万四佣金 ); 另一种是假设每一份资金都用等市值的沪深 300 股指期货进行对冲, 股指期货使用 20% 的资金作为保证金, 交易费用万分之零点四 反转模型一般都是在跌的时候买, 涨的时候卖出, 因此冲击成本暂时不计 2015 年 4 月 3 日 3 / 9

4 2015/01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /03/ /03/ /03/ /03/ /03/ /03/ /03/ /03/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /03/ /03/ /03/ /03/ /03/ /03/ /03/ /03/16 中信期货研究 专题报告 ( 量化交易策略 ) 我们分别对 2015 年,2014 年和 2013 年数据进行模拟 图表 年不同资金数量的股票收益 图表 年不同资金数量的 alpha 收益 年 4 月 3 日 4 / 9

5 图表 年不同资金数量的股票收益 图表 年不同资金数量的 alpha 收益 年 4 月 3 日 5 / 9

6 图表 年不同资金数量的股票收益 图表 年不同资金数量的 alpha 收益 年 4 月 3 日 6 / 9

7 表二,2015 年数据统计 纯股票 收益率 33.44% 31.31% 17.97% 11.82% 最大回撤 6.49% 4.29% 4.88% 4.76% 夏普率 Alpha 对冲收益率 16.77% 14.87% 7.70% 4.38% 最大回撤 4.32% 2.02% 2.31% 1.22% 夏普率 资金占用率 47.92% 45.00% 35.83% 28.65% 表三,2014 年数据统计 纯股票 收益率 71.91% 57.37% 35.33% 23.16% 最大回撤 10.16% 9.54% 6.60% 5.76% 夏普率 Alpha 对冲收益率 26.21% 18.89% 10.53% 4.35% 最大回撤 13.02% 13.78% 11.18% 9.21% 夏普率 资金占用率 64.49% 56.49% 43.55% 32.35% 表四,2013 年数据统计 纯股票 收益率 65.10% 65.78% 59.58% 33.71% 最大回撤 11.62% 10.04% 7.97% 8.84% 夏普率 年 4 月 3 日 7 / 9

8 Alpha 对冲 收益率 43.34% 44.25% 45.42% 31.30% 最大回撤 5.79% 5.25% 2.42% 2.96% 夏普率 % 3.19 资金占用率 63.87% 56.13% 45.63% 35.27% 从上面三年的模拟我们可以看出, 资金份数越少, 收益越高, 资金占用率也越高 但是收益曲线的最大回撤也会变大 对冲后的收益均不如不对冲, 主要原因是选股数量不多, 个股与大盘相关性较差, 特别是在 2014 年下半年, 对冲的回撤非常大 资金占用 N>10 时, 收益有明显的降低, 说明该模型并不适合大资金, 比较适合中小资金的交易策略 最后, 我们假设投资者使用五份资金 (), 从 2013 年初到 的投资曲线如下 : 图表 7 总收益 在不到两年半的时间内, 投资收益约为 220%, 而且比较稳定, 回撤较小, 夏普率高达 2.81 最后, 我们总结一下该量化模型 我们先使用一个简单的基本面量化模型进行初步筛选股票池, 然后利用市场的均值回归特性, 使用 SVM 对几个反转指标进行机器学习, 自动产生买入和卖出信号 从测试结果看, 股票端的收益非常稳定, 而且明显超过对冲收益, 但该模型因为选股数量较少, 不适合大规模资金 另外, 闲臵资金可以进行回购来增加收益 最后, 我们因为只使用了每天的开盘和收盘价, 并没有利用盘中的日内价格, 对于平均持有期只有三天的短线模型, 我们相信进一步研究日内交易时间点, 可以更好的增加收益和减少回撤, 这也是我们今后的一个研究方向 2015 年 4 月 3 日 8 / 9

9 中信期货研究 专题报告 ( 上证 50ETF 波动率 ) 免责声明 除非另有说明, 本报告的著作权属中信期货有限公司 未经中信期货有限公司书面授权, 任何人不得更改或以任何方式发送 复制或传播此报告的全部或部分材料 内容 除非另有说明, 此报告中使用的所有商标 服务标记及标记均为中信期货有限公司的商标 服务标记及标记 中信期货有限公司不会故意或有针对性的将此报告提供给对研究报告传播有任何限制或有可能导致中信期货有限公司违法的任何国家 地区或其它法律管辖区域 此报告所载的全部内容仅作参考之用 此报告的内容不构成对任何人的投资建议, 且中信期货有限公司不因接收人收到此报告而视其为客户 中信期货有限公司认为此报告所载资料的来源和观点的出处客观可靠, 但中信期货有限公司不担保其准确性或完整性 中信期货有限公司不对因使用此报告及所载材料而造成的损失承担任何责任 此报告不应取代个人的独立判断 中信期货有限公司可提供与本报告所载资料不一致或有不同结论的报告 本报告和上述报告仅反映编写人的不同设想 见解及分析方法 本报告所载的观点并不代表中信期货有限公司或任何其附属或联营公司的立场 此报告中所指的投资及服务可能不适合阁下, 我们建议阁下如有任何疑问应咨询独立投资顾问 此报告不构成投资 法律 会计或税务建议, 且不担保任何投资及策略适合阁下 此报告并不构成给予阁下的私人咨询建议 中信期货有限公司 2015 版权所有并保留一切权利 深圳总部地址 : 深圳市福田区中心三路 8 号卓越时代广场二期 层邮编 : 电话 : 传真 :(0755) 网址 : 年 4 月 3 日 9 / 9

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