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雙均線模型——簡單有效的期貨動量表達(dá)

最新高手視頻! 七禾網(wǎng) 時(shí)間:2018-10-25 21:00:27 來源:七禾網(wǎng) 作者:濮元愷

第二課我們講解了動量特征的挖掘問題,本節(jié)課程拿出其中最簡單的一個模型——雙均線模型來應(yīng)對期貨市場日頻級別波動,我們嘗試著在盡可能保持策略穩(wěn)健性的前提下,多品種部署動量模型,獲得市場平均收益。


雙均線是簡單有效的工具,信號生成規(guī)則是利用兩條均線的交叉來選擇買賣點(diǎn),它來自于對單均線策略的改進(jìn)。而單均線策略本質(zhì)上又是對于價(jià)差的數(shù)學(xué)變化處理。


移動均線(Moving Average)是一個非常古老的方法,也有很多投資者把移動均線作為衡量買賣時(shí)機(jī)的準(zhǔn)則,特別是20日線已經(jīng)成為行業(yè)內(nèi)公認(rèn)的強(qiáng)弱分界法則。但是簡單的股價(jià)穿越均線法擇時(shí)容易產(chǎn)生假信號太多的弊病。大家可以構(gòu)造這樣的系統(tǒng)去測試,會發(fā)現(xiàn)此問題非常嚴(yán)峻。


對于投資決策而言,更多情況之下需要中長波趨勢的判斷,在這種情況下,我們采用快均線穿越慢均線,也就是所謂的雙移動均線(Double MA)來進(jìn)行擇時(shí),這種方式可以明顯降低交易的頻率,更容易把握中長波的趨勢。 


雙均線容易產(chǎn)生較好績效的原因是,其短期均線實(shí)質(zhì)上用來降低噪音,表達(dá)一個短期趨勢,長期均線來表達(dá)中長期趨勢。所以這種系統(tǒng)一定程度上降低了噪音,帶來了績效提升,這種提升是以更慢的更謹(jǐn)慎的進(jìn)場性能犧牲,抵消了更低了錯誤信號性能消耗。


參數(shù)是均線的一個重要屬性,對性能起到?jīng)Q定性作用。


移動平均線的特點(diǎn)就是有一定滯后性,其變化滯后于市場的變化,一般時(shí)間窗口越長,滯后性就越明顯。不過,盡管短期的均線能減小時(shí)滯的程度,但其敏感性更強(qiáng),更容易受到市場噪音的干擾,產(chǎn)生虛假信號。因此,時(shí)間窗口長短的選擇, 對于移動平均線最為重要,往往需要在滯后性和靈敏性之間作出平衡,常用的均線周期數(shù)是 5、10、20、40、60 等,這些周期用于日線上可以近似轉(zhuǎn)化為周、月、季等時(shí)間窗口。


計(jì)算方式是另一個重要屬性,常見的均線有MA簡單等權(quán)移動平均,EMA指數(shù)加權(quán)移動平均,WMA線性加權(quán)移動平均,AMA自適應(yīng)移動平均等等。


比如EXPMA(指數(shù)加權(quán)移動平均),它的權(quán)重因子sFcactor = 2 / ( Length + 1 );Length是周期。隨著Length的放大,sFcactor呈現(xiàn)指數(shù)速度遞減,注意,是指數(shù)速度遞減,length較小區(qū)間內(nèi)遞減很快,到了length后期,遞減的量會降低。sFcactor的值域范圍是(0,1],無限趨近于0。


本節(jié)課除了雙均線要向大家說明外,多品種的重要性也不言而喻。在探討商品期貨類資產(chǎn)的幾個特性部分,我們聊到了各品種出現(xiàn)起此彼伏的行情這個市場特性,所以做期貨特別是程序化方式做期貨,做動量模型,大概率是要部署多品種的,因?yàn)槲覀儾恢蕾Y金在什么時(shí)候流向什么品種,而波動率的追蹤往往是徒勞的,因?yàn)椴▌勇实木祷貜?fù)情況更加顯著。



所以必須要做多品種,來互相對沖彼此的高低波動,降低組合回撤,提升收益風(fēng)險(xiǎn)比。我們看到,這是一個18個商品期貨合約組成的工作區(qū)。我們選擇了黑色系、有色金屬、農(nóng)產(chǎn)品、化工品的主要品種,同時(shí)為了降低偏差,這里也存在一些不適合趨勢交易的品種,我們用它們拉低績效,降低各位的心理預(yù)期。


更多內(nèi)容,請觀看視頻教程《第4課:雙均線模型多品種部署》



    作者介紹:濮元愷

    2009年開始專注于程序化模型研究,隨后經(jīng)歷股票多因子模型、商品期貨時(shí)間序列模型等開發(fā)工作。


    2016年加入中國量化投資學(xué)會專家委員會。


    隨后作為勵京投資管理(北京)有限公司創(chuàng)始團(tuán)隊(duì),發(fā)行了多只陽光化私募基金產(chǎn)品。


    2018年撰寫的《量化投資 技術(shù)分析實(shí)戰(zhàn)》圖書獲得眾多業(yè)內(nèi)人士推薦成為暢銷書,幫助很多量化投資交易者走上了起步之路。



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責(zé)任編輯:傅旭鵬

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