基于RADA指標的投資策略研究

內蒙古財經大學經濟學院　張令娟

基于RADA指標的投資策略研究

內蒙古財經大學經濟學院張令娟

RADA指標是瑞銀證券研究部提出的一項綜合反映全球經濟情況的指標，本文以RADA指標為基礎詳細介紹RADA指標區間法、基于RADA的常用指標法以及RADA指標光滑曲線一階導數法等投資策略，闡述每種策略的產生過程、交易設置以及全數據段的測試，最后比較各種量化投資策略的表現優劣情況，對投資者具有參考價值。

量化投資RADA指標策略工具

一、引言

隨著我國經濟的迅速發展，廣大民眾的財富積累正在快速遞增，個人財產成倍增長，普通家庭擁有了更多的可支配收入，進而理財需求不斷凸顯。自2005年首款銀行理財發行以來，各種理財方式正在不斷涌入普通民眾的視野，而人們對于理財與投資的界定也越來越廣泛。銀行是多數普通投資者的理財產品提供者，隨著中國銀行業的不斷開放，外資銀行紛紛在中國大量設點，希望在中國市場占有一席之地。

中資與外資銀行在客戶資源爭奪中各顯其能，“余額寶”的宣戰標志著中國金融業資金的拉鋸戰更加地白熱化，而中資銀行多數采取“資金池”類的產品。例如現在幾乎所有銀行都在發行的銀行理財產品，都是將客戶手中的閑散資金，通過購買不同期限的理財產品，不斷匯集到銀行后臺的資金池，只要銀行發行的產品能夠期限搭配，基本保證進出的資金相對平衡，就能將資金池的資金集中式地用于信貸類等較高收益的產品，使得銀行能獲得更高額的回報。外資銀行受到更多的監管限制，將產品的差異化做到極致，專注于保本類結構化產品，多數投資于海外市場，為國人提供了一個更加廣泛的投資空間與平臺。外資銀行在國內的網點、客戶接受度低、客戶不熟悉、金融產品結構相對復雜等影響，累積客戶群較為緩慢。但外資銀行有其不可比擬的優勢：（1）全球化財富管理策略。外資銀行通常有全球的策略研究部門，每周更新市場信息和投資觀點，建立和調整投資策略，幫助客戶放眼全球，在不同國家、不同區域、不同版塊、不同方向尋找投資機會，以最大化賺取收益，同時平衡客戶國內單一投資風險的系統性風險和持有人民幣單一貨幣的匯率風險；（2）由于外資銀行的全球化戰略模式比較成熟，其境外分支機構較多，且合作方較多，代開海外賬戶和旅游、留學、移民相關的金融服務，具有比中資更強的優勢。（3）由于網點少等限制，外資銀行的目標客戶通常為高凈值、高收入人群，這類人群或投資經驗豐富，或社會閱歷豐富，或對市場有獨到的判斷，因此對客戶經理的專業素養要求較高。客戶經理也必須具備更強的溝通能力和專業實力才能得到客戶的長期信任。可見，外資銀行從業人員的專業性，投資方向的多元化是外資銀行的核心競爭力。在外資銀行日常的客戶營銷與投資資產配置中，客戶對于資金的收益情況與安全程度都提出了越來越高的要求，希望能更加準確地控制投資風險而提升投資收益。這樣的要求迫使其提供更加專業的金融服務，特別是更加可靠的投資服務。投資的資產配置基本可分為情景綜合分析法與量化投資法，前者更加依靠分析師的個人能力與歷史經驗，但具有較大的不穩定性；后者依靠數學統計模型的力量，借助歷史數據的檢驗，提出相應的量化投資策略，可以在很大程度上克服投資者個體的差異、人性的貪婪與軟弱，適應在一定范圍內推廣與借鑒，能為外資銀行的整體專業提升提供了可能。

基于RADA指標的一系列投資策略是本文研究的重點。由于某外資銀行的主要推薦產品與美國市場掛鉤緊密，因此將S&P500指數作為投資標的物。RADA指標是瑞士銀行證券研究部提出的一項反映全球經濟情況的綜合性指標，被業內認為是非常優秀的市場指標。RADA指標的簡單運用并不能滿足客戶投資的需要，文中將圍繞RADA指標產生三大類5種量化投資策略，包括RADA指標區間法、基于RADA的常用指標法以及RADA指標光滑曲線一階導數法等，并詳細闡述每種策略的產生思考、交易設置以及全數據段的測試，最后將比較各種量化投資策略的表現優劣情況，確定量化模型的最優參數。

二、基于RADA指標的投資策略

（一）RADA指標RADA指標（Risk Adjusted Dynamic Alpha）是由屢獲殊榮的瑞銀證券研究部于2005年研發創建，正式發表于2007年5月。正值2001年科技股泡沫時代、911恐怖事件襲擊后，股指從低位反彈，已走至中位。瑞銀經過大量的數據分析和量化處理，找到了8個指標：期權波動率（Options Volatility）、信用利差（Credit Spread）、固定收益平均收益率（SwapSpread）、貨幣波動率（Currency Volatility）、周期/非周期股票敏感度（Cyclicals/Defensives）、高波動地區的表現（High-Beta Regions）、高波動板塊的表現（High-Beta Sectors）、股票市場波動率（Equity Market Momentum），并按照如下方式算出每個指標的“參考值”：

參考值（x）=（x-Avg（x））/stdv（x）

同時，運用量化模型，通過過往數據擬合測算出每個指標的權重，然后將“權重”與“參考值”相乘并累加，得到RADA風險指標的數值。

RADA指標從其構造來看，是一種區間式的綜合性指標，到目前為止的數據區間為[-9.79，3.05]，其下限極值只在金融危機最嚴重時出現過，而90%的概率區間在［-4.65，1.73］，較為溫和地在0線上下震蕩。理論上判斷，RADA風險指標跟實際資本市場是有關系的，因為數值的計算方式完全來源于資本市場表現。且根據RADA計算的邏輯，與資本市場應是正相關的，即同漲同跌。那么，很容易得到一個簡單結論：如果是上漲周期，就買入；如果是下跌周期，就賣出。可是，如何判斷何時是上漲周期，何時是下跌周期？瑞銀就RADA指標的運用給出了一個“風險管理策略”，即：

當RADA數值≥1.25或者≤-0.75時，市場呈現下降趨勢，賣出；

當RADA數值≥1.25時，市場處于超買階段，有回調風險；

當RADA數值≤-0.75時，市場處于超賣階段，雖然有可能反彈，但更有可能出現趨勢性下跌，因為下跌過程中的投資者往往處于較強的風險規避情緒，極有可能殺跌。

（二）基于RADA指標的投資策略RADA指標的強大研發團隊與眾多跨國投行的使用說明，其對于全球經濟與金融的冷暖有較好的反映與一定程度的預測功能，對于銀行銷售的前臺有較好的輔助、提示功能。但我們不希望僅滿足于RADA指標的簡單使用，其背后尚有較多的市場信息值得進一步發掘。

（1）RADA指標的滯后性研究。此處想探討的是RADA指標對S&P500指數有沒有較簡捷的指示作用，主要將證明與驗證“在RADA指標連漲數天后，是否對未來的走勢有一定預測作用”。投資思想為RADA指標連漲N天，進行反向操作是否能在未來一段時間有收益。反向操作指如果連續下跌N天就買入；如果連續上漲N天就賣出。投資期限設定為1月、2月、3月、4月、5月、半年；收益要求依然為大于5%，大于10%，大于15%。

對于N的設定，一般將選擇一個較為折衷的數字，不能讓連續單邊的天數過少，也不能過多，因此選定3天。同時希望驗證得到，選定的數字不會有過強的敏感度，即因為天數的微小變化導致數據結果有很大的變化。表1為連續下跌三天后買入，未來贏利的可能性表格。同樣，連續上漲三天后賣出，未來避免虧損的可能性（即虧損的可能性）如表2。

表1　RADA連續下跌贏利可能性

整體來看，預測的可靠性并不理想。其中連續上漲三天后賣出的方式更好一些，理由可能是上漲過程中回調較多，而下跌過程中一般是急如暴雨，回調的時刻較少。

表2　RADA連續上漲贏利可能性

（2）RADA指標的閥值設置。連續三天的漲跌只能說明當天的短期走勢較強，連漲或連跌本身并沒有太強的意義，因此在判定操作方向時必須與RADA指標的當前數值相結合。比如，RADA指標已經較大，再出現連續三天的上漲，可能是市場短期頂部出現，選擇賣出，效果可能會較好；情況相反時，RADA指標已經較小，再出現連續三天的下跌，可能是市場短期底部出現，選擇買入，可能會得到較好超額收益。因此對于操作門檻的設定，當RADA指標大于上限閥值或小于下限閥值時可以進行相應操作。首先按照瑞銀給出的標準，當RADA指標大于1.25或小于-0.75時，觀察效果如何。連續下跌三天后買入，未來贏利的可能性如表3。

表3　RADA連續下跌贏利可能性

連續上漲三天后賣出，未來避免虧損的可能性（即虧損的可能性）如表4。

表4　RADA連續上漲贏利可能性

研究發現，數值上各有利弊，效果并沒有整體顯著地提高，因此將不選擇此參數作為最優參數。那么經過優化參數1.25與-0.75，搜索最優的參數，如何評價參數的優劣？采用將概率值加和的方式，求最優參數使得整體概率值最大。同時，對于不同收益率的期望是不同的，因此改進的“加權的概率和”作為評價標準，且給收益>5%，>10%，>15%的權重值分別為1，2，3。所以，最終的加權的概率和為收益率>5%的1-6月概率和乘以1加上收益率>10%的1-6月概率和乘以2加上收益率>15%的1-6月概率和乘以3。最優參數搜索結果為:在RADA小于下限閥值參數時，連續下跌三天后買入，未來贏利的可能性整體和與參數的關系如圖1。

圖1　RADA指標下跌閥值與盈利概率和

當RADA指標越小時，整體概率和越大，這是符合正常邏輯的，因為下跌越深，未來反彈或上漲的可能性越大；當RADA指標過小時，發現符合要求的情況越少。因此找到相對較好的參數值即可。研究發現在-1.46附近時，達到局部的最優情況，因此可以選這個作為最優參數。此參數與瑞銀給出的-0.75的參數有較大的距離。在RADA大于上限閥值參數時，連續上漲三天后賣出，未來避免虧損的可能性整體和與參數的關系如圖2。

圖2　RADA指標上漲閥值與盈利概率和

研究中看到了一個非常有意思的拐點，即當參數從0變大時，加權概率和在不斷下降，說明在RADA值的初期，RADA連續漲三天，未來下跌的可能性在下降，這說明在RADA值上漲的初期完全可以持有，連續上漲只是后期大漲的開始；而當參數在拐點1.45之后，隨著RADA值變大，RADA連續漲三天，接來下跌的可能性迅速增大，說明此時連續上漲是見頂的跡象。此項結果對于實際投資有較大的借鑒意義。

RADA指標連續漲跌三天，必須要同時考慮到這三天的上漲下跌幅度是多少，因為上漲下跌三天只是定性要求，就算只漲跌了一點點，也滿足了要求，但從投資邏輯上看，趕頂或探底需要有一定的幅度與速度，因此需要對其幅度和參數進行優化。

由于RADA指標與一般市場指數不同，有正數有負值，因此不能使用上漲下跌的百分比，否則負數時數值會明示錯誤，或者在0附近時變化極快，因此使用變化的絕對數值作為參數標準。值得注意的是，此時RADA指標起始的閥值依然設定為上小節的最優化參數1.45與-1.46。

RADA大于1.45，且連續三天上漲，并且漲幅大于某值，整體概率和如圖3（圖3中橫軸為上漲的絕對數值，縱值為加權概率和）。由圖3可以看到，參數在0.33附近時，整體概率和達到最大，同時上漲數值的設定確實能提高整體的概率和，值得使用。

RADA小于-1.45，且連續三天下跌，并且下跌絕對數值大于某值，整體概率和如圖4（圖4中橫軸為下跌的絕對數值，縱值為加權概率和）。

由圖4可以看到，在下跌過程中，下跌數值閥值影響不明顯，可以不使用。如果需要提高預測精度，可以使用參數最優值0.45。

圖3　RADA指標上漲幅度閥值與盈利概率和

圖4　RADA指標下跌幅度閥值與盈利概率和

（3）RADA指標的區間運用方法。區間運用方法的投資思想是起源于RADA指標的本身構造方式，因為RADA指標在0線附近上下震蕩的可能性較大，在遠離0線的地方可能性較小，因此可以給RADA指標設立上限、下限的閥值。當RADA指標在上下閥值之間時，認為市場較為溫和，可以繼續持有；當RADA指標超過上限閥值時，認為市場過于狂熱，應當及時退出、等待未來的回調或下跌；當RADA指標低于下限閥值時，認為市場進入恐慌期，先行回避，等待市場回穩后再次投資。那么可否在RADA指標低于下限閥值時買入呢？可以嘗試此種方法，并且將前者標記為RADA-T1，后者標記為RADA-T2。

瑞銀證券研究部曾經給出閥值為上限1.25，下限-0.75，將測試各種參數組合，并選其中較優秀、穩定的參數組作為實戰運用的模型。

如何比較各種參數組合之間的優劣？將給出一系列的評選標準。最終收益率是非常重要的條件，代表了客戶的收益情況；期間最大虧損率是客戶最關心的問題，一方面多數客戶屬于相對保守型，對虧損更加在意，另一方面最大虧損率涉及客戶是否能始終堅持住最初的投資策略；客戶整體的投資時間關系著客戶的資金利用情況，多數客戶也比較關心資金的時間成本；資金的最大回撤對于客戶情緒的影響也較顯著，可以作為重要變量參考。經過與領域內資深人士及部分客戶咨詢，一共篩選出4個指標，并經過24人次的打分與平均化處理，運用主成分方法運算，得到評選系數如表5。

表5　專家打分各項權重值

同時，在主成分提取時，累積貢獻率達到87.4%，已經超過了相應要求，因此只需要一個主成分因子；由此，也說明專家打分的意見相當一致，有一個共同的主方向。表5中得到了各指標之間的權重值，但各指標的量綱不同，不能直接比較。因此本文中采用系數標準法，將每種策略的數值a經過處理，得到a～=a-mean（a）/std（a），其中mean（.）代表均值，std（.）代表標準差。因此，每種策略的客戶滿意度最終評分為

之后的每種策略提出后，都將給出在測試區間的策略評分值。形成了客戶滿意問題的評分方法后，依然要考慮投資策略本身的性質。采用同樣的專家打分方法，首先將尋找影響投資策略評價的主要標準，形成表格，邀請14位某銀行的投資顧問團隊進行專家打分，最終得到各評價標準的權重值。主要的評價標準有：其一，投資策略在市場中產生的次數，由于投資測試的時間段是一致的，因此投資次數即為相同時間投資機會的形成次數；其二，投資成功率，即為所有投資過程中最終產生盈利的比率；其三，每一次投資的平均盈利率，即為單次投資的可能收益情況。經過SPSS19.0的主成分處理后，得到評選系數如表6：

表6　專家打分各項權重值

其中，主成分提取時，累積貢獻率為81.5%，基本達到相應要求，因此只提取一個主成分作為結果。依然對每個評選標準進行標準化后，形成投資策略評價得分如下：

對于每個策略的最終評價，基于兩種評價同等重要的思想，將兩種評價得分直接進行加和，形成最終評價得分：

S=SC+SS。

（4）基于RADA的常見指標運用方法。RADA指標也是一種廣義的指數，如果只是看到區間的內外，那么遵守了“在市場狂暴時退出，在市場平靜時進入”的原則，從理論上看，占據了趨勢中段的一部分，而且此類趨勢的規模需要較大。那么能否對RADA指標的走向進行更加細致地分析與了解，從而提前一步對市場的整體變化進行一定程度上的預知，讓銀行的前臺營銷人員與客戶有更加從容的時間去傳導市場的變化，最終使得客戶能有更滿意的收益。因此，將對RADA指標進行深一步的探索，采用部分市場上較為成熟的指標體系（稱為二級指標），構架在RADA指標之上，從而對RADA指標進行預測。入選的二級指標必須是有較長的市場檢驗過程，且被大眾廣泛接受的指標，挑選了兩種，分別是KDJ與MACD。將RADA指標借助KDJ方法，得到RADA－KDJ方法，并借此設計相應策略。將采用目前較為流行且常用的“金叉、死叉”方法。進入市場的時機：當K值由較小逐漸大于D值，在圖形上觀察為K線從下方上穿D線，即為圖線上K線向上突破D線時，俗稱金叉，定為買入的訊號。

退出市場的時機：當K值由較大逐漸小于D值，在圖形上觀察為K線從上方下穿D線，顯示出趨勢將為向下，即為圖形上K線向下突破D線時，俗稱死叉，定為賣出的訊號。MACD指標體系主要由兩部分組成，正負差（DIF）與異同平均數（DEA），其中，DIF是核心，DEA是輔助。DIF是快速平滑移動平均線（EMA1）和慢速平滑移動平均線（EMA2）的差。在市場中常用的技術分析軟件中，MACD常用參數是快速平滑移動平均線為12，慢速平滑移動平均線參數為26，異同平均數參數為9。

市場中對MACD指標公認的缺點有二：一是由于MACD的指標能力偏重于中、長線投資，體系中買進點、賣出點和投資品的最低價、最高價之間價差較大。特別當行情在短期內震蕩過于迅速或幅度過小或盤整時，按照體系提供的信號進場后隨即又要出場，投資可能不但沒有利潤，還將有較頻繁的虧損。二是當短期內漲跌幅度特別大時，MACD指標將滯后反應，原因是MACD的移動相當緩和，相對于市場行情的變化有一定的時間差，因此當行情迅速大幅漲跌，MACD不會立即產生信號，所以此時的MACD體系無法發生作用。這兩條缺點對于RADA指標的影響并不大，因為RADA是一種綜合化的市場反映指標，本身變化的速度并不快，正好適合MACD方法的特點。本文中提出的RADA－MACD方法，依然采用是常用的參數組（12，26，9），而客戶投資的策略設計為：

進入市場的時機：DIF、DEA兩值均為正數，且圖形上觀察DIFF向上突破DEA，定義為買入信號。

退出市場的時機：DIF、DEA兩值均為負數，且圖形上觀察DIFF向下跌破DEA，定義為賣出信號。

（5）RADA指標的一階導數方法（RADA—1d）。RADA－1d將估算出RADA序列的極值點（即一階導數為0且左右為異號的時機），從而在市場還處于將啟未啟之時，進行一定程度的預測；從定義上看，此方法的估測位置將比前幾種方法更有利，且可能是理論上最先預測到的市場底部方法。

構造RADA－1d的過程并不容易。首先，RADA序列并不光滑，無法達到求導數中需要的曲線光滑的條件與要求，不能直接使用，必須要經過移動平均來進行光滑處理；其次，計算某一時刻一階導數時，就必須使用此時刻未來的數值，由于在實際操作中，這種未來信息尚不可知，因此不能在實際上中直接使用，只能用此時刻之前的數值來代替，即某時刻的名義一階導數是此時刻之前某時刻的一階導數；其三，要確定此時刻的左右一階導數為異號，那么必須計算出右邊一個到數個單位時間的一階導數，從而確定結果。因此，如果假設移動平均的光滑處理需要用N1天數據，而一階導數需要用前后N2天數據，確定右側的一階導數需要用前后N3天數據，則實際上某時刻（或某天）的一階導數值是之前（N1 N2 N3）／2時刻的一階導數。因此，參數的選擇較為重要，并且三個參數的要求不同，首先N1涉及到RADA序列或曲線的光滑程度，不能過小；其次，N2與N3不能過大，否則會使得導數的效果失真，成為一段曲線的某種平均。

由于RADA指標是反映市場整體綜合性的指標，它的變動速率并不快，且由于其指標的設計構造，決定了其曲線的粗糙程度不強，適用于一階導數的方法。并且一階導數能夠在很大程度上反映曲線的走勢，但考慮到銀行前臺銷售人員的反應速度與客戶的接受速度，不能使得一階導數因為過小的變動而導致數值為0，因此可以適當加大曲線的光滑程度，避免或減少因為短期震蕩而出現錯誤信號。

RADA－1d的構造原理是曲線的一階導數為0處是曲線局部的極值點（可以是極大值或極小值），那么構造策略如下：

進入市場的時機：當RADA指標的一階導數由下往上穿過0線，即由負數變為正數，則定義為買入時機。

退出市場的時機：當RADA指標的一階導數由上往下穿過0線，即由正數變為負數，則定義為退出時機。

三、各種策略的綜合回測結果

（一）回測方法制訂任何的投資策略都應該首先經過歷史數據的檢驗，以上提出的諸多策略，將逐一進行路徑測試。對于每一次測試，最終都會計算整個過程中的各項指標，并通過相應權重進行加和，比較最終評價分。

回測的區間為整體數據段，時間段為2007-05-29到2015-12-12，一共1725組數據，期間包含了整個世界經濟與市場逐步走向2007年底的瘋狂、2008年的世界級金融危機以及之后的緩慢復蘇，基本囊括了一個完整的經濟周期，非常適合成為測試數據段。回測過程將按照時間的順序與各策略的進入、退出時機，全路徑測試整個投資過程中的各項指標。對于區間法RADA－T1與RADA－T2、RADA－1d法，目前還有部分參數未確定，將一起在回測過程中解決。

（二）區間法RADA－T1、RADA－T2路徑回測RADAT1與RADA－T2兩種區間類方法主要需要找出投資區間上限閥值與下限閥值，考慮到RADA的取值范圍，將在［2，0.5］×［0.5，2］的區間中搜索最佳參數，參數間隔為0.01，因此共同將進行151×151=22801次回測實驗，并根據之前提出的投資策略最終評價得分，篩選出最優參數。對于RADAT1策略，最優參數為（0.87，-0.68）為上下限閥值；對于RADAT2策略，最優參數為（0.71，－2）為上下限閥值。各項指標的對比如表7所示：

表7　RADA區間法各項指標

從回測的指標數據來看，RADA－T1與RADA－T2的各項指標比較中，RADA－T1遠遠勝出，最終的收益率之和53.46%對比-9.93%，期間最大虧損24.55%對比-42.43%，與最大資金回撤-26.04%對比-53.51%。從投資策略的指標來看，RADA－T2只有4次投資機會出現，平均一年不到一次，對于銀行前臺銷售人員來說，太少了。同時，數據的結果表明，RADA－T2的投資思想有待改進，而RADA－T1的投資思想目前較為出色。

從RADA－T1對S&P500指數對比時，可以看到各項指標中RADA－T1依然全項勝出，其中RADA－T1方法有更好的最終收益率，有更小的投資期間最大虧損，以及更小的資金回撤幅度。由此可見，采用RADA－T1的方式，至少比一直持有的策略要更有優勢。

（三）RADA－KDJ與RADA－MACD方法路徑回測市場中常用指標的數量較多，部分指標算法也被歷史證明是較有效果的，將其中部分較廣泛的方法運用到RADA上，產生了RADA－KDJ與RADA－MACD方法，對相應的數據段進行了全面的路徑回測，各項指標如表8所示：

表8　RADA常用指標法各項指標

從表8的指標結果來看，RADA－KDJ與RADA－MACD策略的比較中，發現RADA－MACD的方法較為領先，前者最終收益率為-11.44%對于后者的31.63%，兩者的投資期間最大虧損與資金最大回撤都較大。從投資策略的評價標準來看，RADA－KDJ的投資次數過多、過于頻繁，不適合前臺銷售人員的節奏，且成功率較低；而RADA－MACD投資次數與成功率均較為理想。因此，初步斷定可以舍棄RADA－KDJ方法。

與S&P500指數的一直持有策略比較，RADA－MACD策略有一定的優勢，有更大的最終收益率、更小的投資期間最大虧損以及更小資金最大回撤比例，因此可以認為采用RADA－MACD策略比一直持有較為有效。

（四）ADA－1d方法的路徑回測RADA－1d方法根據RADA指標光滑曲線的1階導數，基于1階導數為0時為曲線的局部極值點（極大值或極小值），設計投資策略為當RADA指標光滑曲線的1階導數由負轉正時進入市場，由正轉負時退出市場。其中有三個參數，分別為RADA指標的光滑處理參數N1，一階導數的計算時樣本量參數N2，以及一階導數轉正時的確認天數參數N3。經過一系列參數搜索，并根據之前提出的投資策略最終評價得分，篩選出最優參數為（32，6，2）。在篩選參數時發現，在最優參數組的周圍參數一系列中，投資策略最終評價得分都排名靠前，說明最優參數組是非常穩定的參數組。而在參數組搜索中，也發現了另一組較為穩定且最終評價得分靠前的參數組（60，29，2），現將兩組參數組下的策略各項指標顯示如表9所示：

表9　RADA指標一階導數法各項指標

從上述投資策略指標來看，兩組參數的結果均較為出色，且各有特色。前一組短參數的投資策略顯示出了較好的長期盈利能力，有更好的最終收益率（83.47%）、更低的投資期間最大虧損（-14.61%）、更小的資金最大回撤（-21. 98%）、較多的投資次數（25次，平均1年4次投資機會）；后一組短參數的投資策略顯示出了較好的短期盈利能力，最終收益率最高（83.86%）、較少的投資次數（9次，平均1年1.5次投資時機）、較高的投資成功率（66.67%）與單次平均盈利。可以根據不同客戶的投資風格進行選擇。

四、結論

從上述實際數據回測的結果來看，RADA－KDJ與 RADA－MACD此兩種基于RADA數據的常用市場指標效果最差，與一直持有SH50的策略比較沒有明顯的差異；RADA－T1與RADA－T2兩種區間震蕩的方法中，后者明顯指標不佳，前者的指標與資金變化曲線圖較好，在所有基于RADA指標的投資策略中處于中流水平；RADA－1d投資策略，以及其兩組不同的參數，整體指標與資金變化曲線圖都較為出色，并且可以滿足不同投資風格客戶的需要，是基于RADA指標的一系列投資策略中最為出色的。

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（編輯杜昌）