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基于席位净持仓变化的交易策略的实证研究

2015-02-07 22:04 来源:www.xdsyzzs.com 发布:现代商业 阅读:

周午舸 周行远 南京大学工程管理学院

摘要:本文验证了已有的基于席位净持仓变化的交易策略的失效,并在此基础上对此类交易策略进行了优化。本文改进了交易策略的开仓方向指示器,建立了控制杠杆的辅助策略,并且引入了风险控制模块。最终形成了一套收益率、平稳性都相对良好的交易策略。

一、引言

持仓量是指交易者买入或卖出并且未平仓的头寸数量,净持仓是指交易者未平仓的多头头寸数量与空头头寸数量的差。席位的持仓头寸可以反映出其在市场中的立场,席位净持仓的变化反映出其力量的变化方向与大小。相关实证分析表明,若主力席位短期内净持仓数量增加,则期货价格上涨的概率较大;同理若主力席位短期内净持仓数量减少,则后市下跌的概率较大。因此,通过观察具体交易品种席位的持仓情况,对于判断该品种后市行情有着重要的意义。本文在前人研究的基础上,力图以席位净持仓作为主要指标,进一步优化指标,建立一套系统化的期货交易策略。

二.交易策略的建立

我们以日内交易并以席位净持仓变化作为系统指标,但用席位净持仓的移动平均线形态代替单纯的净持仓变化,作为开仓方向的指示器。使用3日、5日均线移动加权平均线来做开仓方向指示器。具体操作为:当3日线高于5日线时,认为近期席位净持仓有推高趋势,开仓做多。当3日线低于5日线时,则认为近期席位净持仓有下降趋势,开仓做空。选择20081220101231732个交易日的郑州交易所白糖合约交易数据作为样本(数据来源:wind金融数据库),以席位作为参数,使用MATLAB对如上策略进行数据回测,结果如下:

三种指标下的收益统计特征比较

 

累计收益

胜率

日均收益

5席位

14.77%

51.38%

0.0204%

10席位

45.54%

52.49%

0.0629%

15席位

14.93%

50.97%

0.0206%

20席位

3.92%

50.55%

0.0054%

    我们可以看到,除前20位外,交易策略的累计收益、胜率都是比较可观的。其中,前十位的席位净持仓均线形态对价格的指示作用最强,胜率最高,累计收益最大,其累计收益曲线的增长也最为平稳。因此,经过比较,我们选用前10席位净持仓的3日、5日加权移动平均线形态作为交易系统的优选指标。至此,我们构建了一个基础的系统交易策略。

三.交易系统的优化

1.系统优化的方法与思路

使用杠杆是期货交易的一大特征,合理使用杠杆能够扩大收益。考虑到价格是除席位净持仓外另一大类重要指标,因此我们首先选取了价格变化和价格移动均线形态作为杠杆指示器,但是实际测试结果表明,这两种指示器的效果并不理想。于是我们转而引入了日均收益率驱动的杠杆策略。交易策略的有效性可能并不是持续的,日均收益率的变化是衡量交易策略有效性的最直接指标,因此我们选择在日均收益率侦测到策略近期效果不佳时,降低杠杆,使用保守策略,相反则升高杠杆,进行大胆的交易。

2.以日收益率的移动均线形态作为杠杆指示器

1)策略流程

我们选用日收益率的加权移动均线形态作为杠杆指示器,进行实验。我们构建如下的杠杆选取原则:在前一日交易结束后,计算当日的3日、5日收益率加权移动均线,以其形态决定第二日的杠杆选取。当3日线高于5日线且第二日做多,或3日线低于5日线且第二日做空时,选择高倍杠杆。当3日线低于5日线且第二日做空,或3日线高于5日线且第二日做多时,不加杠杆。当3日线与5日线相交时,选择低倍杠杆。从第11日起开始考虑杠杆。

    2)数据回测

MATLAB软件中,将上述优化后的交易规则程序化,使用20101420121231的郑州交易所白糖合约交易数据(数据来源:wind金融数据库)回测,结果如下:

加入杠杆后的收益统计特征

累计收益

391.87%

胜率

52.49%

高倍杠杆使用次数

341

高倍杠杆胜率

56.89%

最大日收益

16.40%

最大日亏损

18.32%

交易次数

724

通过测试结果观察到,加入此杠杆的规则以后,系统的累计收益、日均收益较未加入辅助策略的情况都有大幅提高,杠杆胜率显著超过50%,并且累计收益曲线的波动较之前策略变得更小。3年累计可获得超过390%的收益,累计收益最高达到487.18%

3.加入风险控制模块

1)策略流程

观察之前几次实验的结果数据发现,收益率曲线往往发生剧烈而短促的回撤,正是这种回撤降低了交易策略的胜率,降低了整个交易系统的盈利能力。这样的现象也反映出了交易系统抗风险能力的不足。因此,我们建立了如下的基础风险控制模块,试图减少系统做出错误交易的概率,提高系统胜率,减小累计收益率曲线的波动。

此风险控制模块的思想是,当系统出现连续短暂的亏损时,停止交易(因为这说明系统近期内预测准确率很低),当日收益为零。停止交易后观察下一交易日是否预测准确,如果预测准确,则再下一日重新交易策略交易。收益率均线计算不受此影响。将风险控制模块加入交易策略后的交易流程如下图:

加入风险控制模块的交易策略

加入风险控制模块的交易策略

    2)数据回测

    将交易者对连续损失日数的最大容忍定义为容忍度(tolerance)。在MATLAB软件中,将上述优化后的交易规则程序化,使用20101420121231的历史数据,分别以去tolerance=2,3,4,5,6进行回测,结果如下:

t=4时的累计收益率曲线

t=4时的累计收益率曲线

加入风险控制模块后的收益统计特征

指标类型

T=2

T=3

T=4

T=5

T=6

累计收益

311.12%

313.60%

521.63%

461.79%

517.23%

胜率

67.54%

62.86%

72.05%

63.78%

63.27

最大日收益

13.51%

16.35%

16.38%

16.40%

16.40%

最大日亏损

11.85%

15.70%

15.70%

15.69%

15.70%

交易次数

504

566

611

635

651

通过测试结果观察到,在加入了此风险控制模块以后,系统的累计收益、日均收益、杠杆胜率都有了大幅度的提高,这说明此风险控制模块是有效的,加入此模块后,系统过滤了大量的错误信号。随着容忍度的增大,进场交易、杠杆使用的次数逐渐增大,累计收益和胜率呈先增大再减小的趋势。比较t=23456的五种情况发现,当t=4时,系统的累计收益率最高,胜率最高,日均收益最大。当t=4时,3年累计可获得超过520%的收益,累计收益最高甚至达到了590.99%,效果极佳。将此风险控制模块纳入系统。在实际操作中,不同交易者有不同的容忍度,因此t不设固定值,由交易者自行选择。

4.系统交易策略形成

至此,我们形成了系统交易策略。系统指标为净持仓的3日、5日加权移动均线形态,杠杆选择指标为日收益率均线的加权移动平均线形态,由基于容忍度的风险控制模块控制风险。

四.系统的外推测试

外推检验使用2014142014926190个交易日的白糖合约数据,分别取t=3,t=4,t=5,检验结果如下:

9 外推测试系统的收益统计特征

指标类型

T=3

T=4

T=5

累计收益

31.71%

15.14%

16.69%

胜率

63.68%

61.05%

58.95%

交易次数

149

156

163

    通过测试结果观察到,系统在185个交易日内,在不同风险偏好下共获得依次获得31.71%15.14%16.69%的累积收益,日均收益不等,胜率都在60%左右。此系统的盈利能力是应当受到肯定的。然而,相比测试结果,外推结果的累计收益波动更大大,日均收益率也大幅降低了。总体来说,此交易系统具有一定的实际意义,但仍然是有待改进的。

参考文献

[1]翟光磊. 橡胶期货价格和交易量、持仓量的相关性分析[J].金融经济.2011(18):75-77

[2]李艺,部慧,汪寿阳. 基金持仓与商品期货价格关系的实证研究——以铜期货市场为例[J].系统工程理论与实践,2008/09:10-19

[3]部慧,李艺,汪寿阳. 国际基金持仓与大豆商品期货价格关系的实证研究[J].管理评论.2008/05:3-27

[4]谢贞联. 基于席位净持仓变化的交易策略[R].广发期货股指期货专题报告.2010/09/29

[5]郭伟杰.利用基差构建期指短期交易策略[N].上海证券报.2010/11/12

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