量化投資中趨勢策略的應用

【摘 要】 隨著計算機的技術的進步，傳統的投資方式由于效率低下、人為心理因素干擾以及投資策略單一等缺點，已經越來越無法適應全球投資者的步伐，因此，借助現代統計學、數學的方法，從海量歷史數據中尋找能夠帶來超額收益的多種“大概率”策略，并紀律嚴明地按照這些策略所構建的數量化模型來指導投資，力求取得穩定的、可持續的、高于平均的超額回報的量化投資嶄露頭角。本文主要介紹量化投資在雙均線策略、以及單均線策略中應用。

【關鍵詞】 量化投資 雙均線 動量

一、量化投資發展

量化投資是指通過數量化方式及計算機程序化發出買賣指令，以獲取穩定收益為目的的交易方式。在海外的發展已有30多年的歷史，其投資業績穩定，市場規模和份額不斷擴大、得到了越來越多投資者認可。互聯網的發展，使得量化投資概念在世界范圍的傳播速度非常快，隨著我國資本市場的不斷完善，量化投資策略開始為大量的投資人員提供新的投資思路，不過由于起步較晚還處于發展的初級階段，所以在發展過程中仍舊存在許多不全面的情況。[1]

在一定程度上說，量化投資可以理解為自動化交易系統，只不過隨著人工智能技術的發展，量化投資被賦予了新的內涵，比如在投資模型的構建過程中，需要進行數據清洗、數據挖掘、數據分析、數據回測、機器學習等，以便使量化策略變得更加有效，使量化模型不斷得到完善，從長期來看能夠持續、穩定盈利。[2]

二、雙均線策略

（一）策略簡介

雙均線策略，通過建立m天移動平均線，n天移動平均線，則這兩條均線必有交點。若m>n，n天平均線“上穿越”m天均線則為買入點，反之為賣點。該策略基于不同天數均線的交叉點，抓住股票的強勢和弱勢時刻，進行交易。即：策略邏輯是在金叉時候買進，死叉時候賣出，所謂金叉死叉是兩條均線的交叉，當短期均線上穿長期均線為金叉，反之為死叉。

比如：入場條件：快線（9日均線）上穿慢線（18日均線）;出場條件：快線下穿慢線

（二）回測優化

此次選取股票代碼為000001的平安銀行，回測時間區間為2017.05.01-2020.51;交易保證金比率：5%，其余交易成本暫且為0。

參數設置：快線周期MA1=9 慢線MA2=18 ?結果如圖1所示：

參數設置：快線MA1=25，MA2=50 ?結果如圖2所示

參數設置：快線MA1=5，慢線MA2=50

（優化從理論上來講，長度越大的兩根相鄰均線之間的差異越小，例如2日均線和3日均線之間的差異，遠遠大于100日均線和101日）均線之間的差異。結果如圖3：

首先，由上面的回測可以發現：在快線周期MA1=9 慢線MA2=18時回測出來的收益率是小于當快線MA1=25，慢線MA2=50以及快線MA1=5，慢線MA2=50的時候。

其次，由圖像可以看到快慢均線周期較短時，其收益回測時大部分處于基準收益下方，說明該參數下的策略并非最優。當擴大周期后即MA1=25，慢線MA2=50 ，其收益增加5%左右，但波動率也有所加強，在后者中，其收益大部分位于基準之上，說明這樣策略下，收益是大概率優于長期持有。

最后，進行優化后即快線MA1=5，慢線MA2=50的時候，年化收益達到22%。

三、動量策略

（一）策略簡介

股票的收益率有延續原來的運動方向的趨勢，即過去一段時間收益率較高的股票，在未來依舊會取得高于平均的收益率。動量效應是研究過去的歷史行情，并預測過去的行情能延續。

該策略比較大的爭議就是：很多人認為動量效應是一種非常激進、盲目的投資策略，說白了就是追漲殺跌，其風險程度相當高，一不小心就可能買在頂點。其潛在的優勢就是盈利空間巨大，劣勢是盈利機會較少。

計算公式：動量值=最新收盤價-N日MA

進場：動量值大于零且動量值一直在增加中

出場：動量值小于零且動量值一直在減少中

（二）回測優化

對于該策略的有效性的評價，依舊選取股票代碼為000001的平安銀行，回測時間區間為2017.05.01-2020.51;交易保證金比率：5%，其余交易成本暫且為0。

參數設置：均線周期=40時。如圖4所示：

由回測結果可以看出，此參數下的策略的年化收益為21%，但依舊是低于基準值而且波動率有所上升。

接下來為了得到更好的數據，可以對參數設置進行優化，通過參數優化，得到均線周期為50的時候，數據最優。

參數設置：均線周期=50時。如圖5所示：

由回測結果可以看出，優化參數參數之后的策略的年化收益是大于基準值的。而且在回測歷史區間內，大部份時段的收益是是大于長期持有的收益。但是相對的其波動率有所增長，風險略微增大。

該種參數優化其實是一種遍歷算法，這會導致的缺點是：過度擬合。這就相當于對著結果找過程。一般這樣找出來的參數只適用于過去的數據，對于未來是否適用，我們無法確定。

三、策略效果對比

利用該雙均線策略和MTM策略進行回測平安銀行，采取的是一個比較理想的環境，即未設置交易成本。所以在最后得到的收益等指標是較為理想的，因為沒有頻繁交易開關倉帶來的手續費，這樣盈利是凈值。從優化的回測結果可以看見在初始資金量相等一系列條件相等的時候：

其實從表格1對比各項評價指標來看其實MTM要略優于雙均線的。但是這存在樣本誤差與選取的標的和回測區間有關。其實在實務中，動量交易策略要比雙均線更為流行。這兩項指標策略屬于比較經典的策略，還有許多的不足，僅僅靠優化參數還不夠。

【參考文獻】

[1] 白一池.資本市場量化投資策略和風控措施探析[J].現代商業，2020，5：117-118.

[2] 姜學文.超買超賣量化投資策略構建[J].科學管理，2020，1：117-117.

作者簡介：張翔，1995——，男，漢族，安徽合肥，金融專碩在讀，安徽大學經濟學院