【深度】如何选择强势品种增强收益?CTA模型脆弱性再思考
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【深度】如何选择强势品种增强收益?CTA模型脆弱性再思考

最新高手视频! 七禾网 时间:2019-06-21 17:18:20 来源:七禾网

一、商品vwin娱乐城CTA模型现状


在很多时候,选择波动率强度足够、波动流畅的品种,比思考优化和改进模型本身更为重要。感谢七禾网提供这个交流机会,今天通过此文结合最近对多位交易者的交流,和近期实盘感受,浅谈一些CTA模型的问题和想法。


大部分程序化交易者聚焦交易模型开发,这并没有问题,可能我们并未注意到,能否发出交易信号的模型,并非程序化的核心逻辑,我将这类模型称作信号模型。因为趋势交易的本质是做多波动率盈利,所以能否寻找到波动率高的品种,或者剔除掉波动率低且不规律的品种,才是面对CTA模型盈利根源做出的更加理性的方向性选择。



几乎每年都有一两段时间vwin娱乐城非常难做的阶段,2017年出现在年初和年末,所以导致市场尤其艰难,2018年市场上此起彼伏出现三波整体性行情,并不十分难做,那么2019年情况会如何?


2019年大部分交易者的资金曲线并未创新高,原因是2018年末发生了能源化工板块的下跌趋势后,2019年仅有4月、5月的农产品趋势,和6月初的能源化工板块下跌趋势,能够弥补一些震荡带来的亏损,大部分时候我们还是在忍受着模型的回撤。而且2019年在日频级别,发生了连续3次工业品整体突破失败,很多信号模型被诱骗入场之后止损。



上图由CTA基金经理代丹斌提供。粗线条为55周期高低点(衡量突破),细线条为20周期高低点(衡量突破),白色虚线为10周期高低点(衡量止损)。可以看到2019年工业品每次突破后,都出现了明显的反向运行。


同时,2019年开始商品vwin娱乐城市场的保证金沉淀量总体新增不多,乙二醇、纸浆、红枣等新品种却不断上市争夺有限的存量资金,导致了单品种获得的投机资金更少,叠加国际贸易的不稳定因素,交易者越来越谨慎,很多品种被限制价格大波动区间,难以形成更高的波动率。


但是市场并非没有热点,原油的大幅度下挫、红枣犹如小苹果的流畅走势,乙二醇、纸浆跌跌不休都能够给投资组合带来可观利润。


但是我们真的做到“好钢用在刀刃上”了吗?



二、慎重考虑CTA等权部署的逻辑假设


大部分情况下,我们做模型回测,为了不遗漏品种,且尽可能增加测试样本,都采用了尽可能多的品种部署,比如超过30个品种加载某个普适性强的趋势模型,或者剔除掉全市场流动性最差的部分品种,其他品种均部署模型。


但是等权资金分配在测试中可以借鉴,实际投资中需要慎重考虑。这种模式的背后假设是,我们不知道每个品种的波动率是否适合模型运行,也不知道其基本面是否出现不利于趋势运行的问题,或者该品种是否是一个产业套保资金为主,投机资金较少的品种。


在各种情况都不知道的情况下,等权部署资金是有道理的。但是我们真的不知道一些基本的信息吗?我认为并非是这样。用波动率举例,我们知道波动率的“均值回复特性”强烈,如果A品种最近已经爆发较大波动,则可以在下阶段降低权重。



等资金量部署这种方式在2016年双11之前是很有效的,起码做到热点不遗漏,但是近几年如上图,这种模式在一些普通模型测试中,资金曲线的上升斜率显著下降(两段时间斜率差异较大)。一方面和市场成熟度有关系,另一方面和品种增加,且投机资金难以增加有很大关系。



三、由简到繁 探索主要的资金分配模式


海通证券在《FICC系列研究之三 —— 多品种vwin娱乐城策略中的权重》研报中,详细介绍了几种资金权重调整方式,通过本节和大家简单分享,并做进一步描述,其实很多数学公式并不晦涩,在理解其构造后,很多交易者自己通过简单的数据处理也能做到。



总体来看,商品必做已经成为业界共识,投资者可以通过投资商品vwin娱乐城平抑传统股债组合的波动、获得潜在的风险溢价、对冲通胀风险等等。在整体商品市场中,通过对于波动率的追踪,来控制板块和品种的选择又至关重要。


1、等权配置


这种方法可以剥离风险分散化对策略的贡献,直接考察因子(和模型)本身的表现,等权一般作为我们构建模型的工作环境。但等权配置的策略波动和回撤较大,并非最佳方案。


2、ATR(或标准差)倒数加权归一化


这种方式计算了ATR(或标准差)作为波动率的表达变量,然后用ATR除以价格均值达到去量纲目的,在不同品种间方便横向对比。它可以起到同样的风险分散效果,第 i 个品种在 t+1 期初的权重为:



3、单品种目标波动率


单品种目标波动率策略是为组合内的每个品种,设置一个固定的目标波动率,通过加减杠杆将品种波动调整到目标波动水平。比如我为20个品种构成的组合,设置每个品种的目标波动率为20%,如果一个品种开仓5手只能达到10%,那么就再开5手,以达到20%这个额定的目标波动率值。


4、组合目标波动率


以上几种加权方式均没有考虑品种间的相关性。下面我们考虑一个包括N个品种的组合。组合内品种间两两相关系数实际上是vwin娱乐城市场内一个很有效的风险控制指标。



上图为某个日期截面上,一个25个vwin娱乐城品种的20日滑动窗口期两两相关系数矩阵。将其转化为一个上三角矩阵后,可以横纵求两次均值,得到全市场两两相关系数均值。


分散化使得组合的波动率低于单品种的目标波动率,这是我们构建组合最基本的假设,也是一个稳定的统计结果。我们可以通过每日横截面平均相关系数来调整单品种的目标波动率,即在品种间相关系数上升(下降)时降低(提高)单品种目标波动率。


也就是说,在观测到组合内各品种相关性降低的时候,通过构建的相关性因子,来提升单品种目标波动率,也就是给予单品种更大资金量。



不同资金分配方案的效果大致如上表所示。可以看到组合目标波动率管理是大致表现最好,需要说明一点,在测试任何资金管理方案时,都要使用最简单最稳健的模型,我们一般使用双均线和高低点突破模型,研报中使用了时间序列动量模型(单品种时间序列动量为正做多,为负做空)。



四、实盘中建议的品种选择技巧


1、基本面负面筛选


除了上一节所说完全的数量化分析方法外,在基本面方面我们可以发挥自己擅长的知识储备进行CTA模型品种优化部署。部分品种在产业链方面容易将价格直接传导到CPI,深加工链条较短,且受到政策保护和控制严重,这类品种价格波动必然小(如农产品),不适合执行趋势交易。


部分品种如果价格翻倍也难以对国计民生造成显著影响,大家自然想到的就是工业品,和部分工业中的小需求量品种,存在较大的价格波动空间。


这些基本面预判因素,是我们通过对于vwin娱乐城市场的各品种特性学习,和产业新闻分析得到的,它们是完全可以引入品种选择的。


还有股指vwin娱乐城最近发生的特殊小幅度震荡,是国家在下跌后进行政策保护和市场干预,强力托市情况下的市场谨慎情绪表达为区间窄幅震荡,这会造成短周期模型反复亏损。这些宏观的基本面风险,都可以进行一定程度的规避。


2、资金曲线筛选


简而言之,资金曲线如果长时间萎靡不创新高,说明该品种和该模型发生了不匹配,与其等待品种重新走出适合模型的行情,还不如暂时搁置这个品种,降低资金配置。但是我建议还是要维持对于一些主要品种的配置,可以降低短周期模型的比例,维持中长期模型的比例。



上图是PTA品种在某个日线模型上的资金曲线,经历了2015年7月~2018年7月连续3年的不创新高后,2018年终于走出历史性行情。PTA有其基本面的问题,很复杂也涉及到很多产业逻辑细节,我们抛开基本面不说,该品种在2018年爆发之后,在识别到资金曲线突破2017年11月高点,和2015年7月高点这两个时间节点上,是可以加大模型部署的。


换句话说,资金曲线完全可以择时,随模型原理不同,择时方法多种多样,相信这也是很多量化爱好者研究的领域。资金曲线择时在CTA领域可以作为“事件驱动”策略(假设突破会有进一步行情),也可以作为“困境反转”策略(假设长期下行后资金曲线有回升)。


3、历史走势突破筛选


如果觉得资金曲线选择品种不够直观,通过历史走势选择品种应该更容易理解,而且此方法不受到模型这个函数关系的影响(可以将模型理解为市场走势与利润之间的函数关系)。我们依然以PTA举例:



2018年7月23日,该品种突破了大致一年前2017年2月13日高点,呈现出上无压力,下有支撑的运行状态,随后出现一轮剧烈的上升行情。也有很多人认为这个点位存在较大的不确定性,所以我们的应对方案是,在方向性不确定而波动率放大确定的点位,部署较大资金比例的CTA模型。上图子图中,体现了2018年7月之前,突破类模型已经入场做多,从6000点吃到了8000点,最终大致在8000点附近以追踪止损方式离场。


结语:


今天通过本文首先分析了CTA信号模型的脆弱性,也可以理解为局限性。我们在构建这类模型时,越来越倾向于安全、原理清晰。这种信号模型不能奢求运行得到很高绩效,尤其是市场激烈的竞争环境,和不断退出市场的流动性提供交易者,导致很多精致的CTA模型已经无法使用。所以如何开发出更高层面的模型管理器,显得至关重要,通过这个管理器,将有限资金放在有效且规律波动的品种上,是下阶段大部分模型开发者要思考的重点问题。



作者介绍:濮元恺

2009年开始专注于程序化模型研究,随后经历vwin官网多因子模型、商品vwin娱乐城时间序列模型等开发工作。


2016年加入中国量化投资学会专家委员会


随后作为励京投资管理(北京)有限公司创始团队,发行了多只阳光化产品,业绩稳定。其中稳利二号产品在朝阳永续私募行业2018年度排名(债券混合类基金)中排名第8。


2018年撰写的《量化投资 技术分析实战》图书获得众多业内人士推荐成为畅销书,帮助很多量化投资交易者走上了起步之路。



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责任编辑:傅旭鹏

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