股票量化择时策略(上中下)

股票量化择时策略（上中下）

解析|量化择时策略（上）

鲲鹏668 2018-04-07 08:14:59量化择时就是利用数量化的方法，通过对各种宏观微观指标的量化分析，试图找到影响大盘走势的关键信息，并且对未来走势进行预测。

择时策略基本框架：

最基本的择时策略指的是只判断买卖，不涉及仓位优化的择时策略。由于不考虑风险，则是策略完全通过优化收益来形成相应的买卖决策。

由于在国内股票市场中，只允许做多，所以策略多为帮助选择股票进行买入，或者将已有仓位进行卖出的判断。

趋势择时

趋势择时的基本思想来自于技术分析，技术分析认为趋势存在延续性，因此只要找到趋势方向，跟随操作即可。趋势择时的主要指标有MA. .MACD和DMA等。拿双均线策略举例，在交易决策的时点需要根据已知数计算短期均线和长期均线两个值，当短期均线高于长时，判断交易决策刻当短期均线高于长时，判断交易决策刻的趋势为上涨，按照会延续的趋势为上涨，按照会延续的思想，认为后市会继续上涨，因此看多。而当短期均线低于长时判断交易继续上

涨，因此看多。而当短期均线低于长时判断交易继续上涨，因此看多。而当短期均线低于长时判断交易继续上涨，因此看多。而当短期均线低于长时判断交易决策时刻的趋势为下跌，认为后市继续下跌，因此看空。

MACD：称为指数平滑移动平均线，由快的指数移动平均线（EMA12）减去慢的指数移动平均线（EMA26）得到快线DIF（差离值）。因此，在持续的涨势中，12日EMA在26

日EMA之上。其间的正差离值（+DIF）会愈来愈大。反之在跌势中，差离值可能变负（-DIF），也愈来愈大。MACD 的反转信号界定为“差离值”的9日移动平均值（9日EMA），又叫DEA或DEM。

用（DIF-DEA）×2即为MACD柱状图。

当MACD从负数转向正数，是买的信号。当MACD从正数转向负数，是卖的信号。当MACD以大角度变化，表示快的移动平均线和慢的移动平均线的差距非常迅速的拉开，代表了一个市场大趋势的转变。

基本用法：

1. MACD金叉：DIFF 由下向上突破DEA，为买入信号。

2. MACD死叉：DIFF 由上向下突破DEA，为卖出信号。

3. MACD 绿转红：MACD 值由负变正，市场由空头转为多

头。

4. MACD 红转绿：MACD 值由正变负，市场由多头转为空头

缺点：

⒈由于MACD是一项中、长线指标，买进点、卖出点和最低价、最高价之间的价差较大。当行情忽上忽下幅度太小或盘整时，按照信号进场后随即又要出场，买卖之间可能没有利润，也许还要赔点价差或手续费。

⒉一两天内涨跌幅度特别大时，MACD来不及反应，因为MACD的移动相当缓和，比较行情的移动有一定的时间差，所以一旦行情迅速大幅涨跌，MACD不会立即产生信号，此时，MACD无法发生作用。

市场情绪择时：

市场情绪择时就是利用投资者的热情程度来判断大势方向，当情绪热烈，积极入市时，大盘可能会继续涨:当投资者情绪低迷、不断撤出市场的时候，大盘可能继续下跌。通过投资者调查、封闭基金的折溢价水平和新增开户数等信息可以来判断目前的市场情绪。从市场情绪波动的动态变化来考虑，回落到长期水平以下的短期市场情绪，如果首次变得活跃，超越中期水平，则意味着市场很有机会出现多头行情；而回升到长期水平之上的短期市场情绪，一旦首次变得低迷，低

于中期水平，则意味着市场很有可能步入了空头行情。

资金择时：

有效资金模型和选股模型中的资金流模型类似，其是通过判断推动大盘上涨或者下跌的有效资金来判断走势，因为在顶部和底部时资金效果具有额外的推动力。从2014年7月启动的行情时，两市融资余额为4千亿，之后一路上涨，到2015年6月17最巅峰时两市融资余额为2.26万亿，接着证监会开始核查场外配资，股灾来临，两融余额断崖式下跌。

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解析|股票量化择时策略（中）

鲲鹏668 2018-04-07 08:34:04

牛熊线择时：

牛熊线（BBCurve）是基于布朗运动的择时策略之一，择时的思想就是将大盘的走势划分为两根线，一根为牛线，一根为熊线。在牛熊线之间时大盘不具备方性，如果突破牛线，则可以认为是一波大的上涨趋势的到来;如果突破熊线，则可以认为是一波大的下跌跌趋势到来，应该回避系统性风险。

Hurst指数择时：

Hurst指数择时的理论基础同牛熊市择时一样，均为布朗运

动，其理论基础是分数布朗运动。Hurst是以为英国的水文学家，二十世纪初他在尼罗河参加水坝工程时，提出了重标极差法。后来由Peters将该方法引入资本市场领域。

Hurst指数是分形理论在趋势判断中的应用，分形市场理论认为，资本市场是由大量具有不同投资期限的投资者组成的，且信息对不同投资者的交易周期有着不同的影响。利用Hurst指数可以将市场的转折点判断出来，从而实现择时。据中信建设统计过去十年半时间内，Hurst模型共发出20次信号（7次反转信号）期间共累计获得33.72倍收益率，年化收益39.8%，最大回撤-18.54%。

该模型的优点是不必假设所测度的时间序列的分布特征。支持向量机SVM指标择时：

支持向量机SVM是一种分类技术，是基于数据的机器学习引进的策略创新体系。具有效率高、推广性能好的优点，SVM 择时就是利用SVM技术进行大盘趋势的模式识别，将大盘区分为几个明显的模式，从而找出其中的特征，然后利用历史数据学习的模型来预测未来的趋势。目前主要应用于指数。

机器学习基本流程：

从模型预测效果来看，对指数运行中期趋势有较好把握，在

考察期内有66.52%整体准确率。其中对单边上涨行情区间预测率超过70%。

SWARCH择时模型：

SWARCH模型是一种利用宏观经济指标来判断大盘的策略，该模型主要刻画了货币供应量M2和大盘走势之间的关系，揭示我国证券市场指数变化与货币供应量之间的相关关系。采用货币供应量为主要指标，构建SWARCH模型来判断该指标与大盘走势之间的关系，从而期望找到判断未来趋势的择时方法。

整体上分析宏观经济周期与证券市场收益率关系的研究主

要集中于对其协整关系的检验，例如研究表明：美国和日本的证券价格与国民生产总值的增长率、长期和短期利率、通货膨胀率等国民经济运行状况指标之间存在长期的均衡关系。

证券市场波动的解释最终要以宏观经济分析为基础，经济行为水平的波动是证券收益率波动的关键决定因素，当经济处于衰退期时，将引起股市收益率波动收缩。

解析| 量化择时策略（下）

鲲鹏668 2018-04-07 11:36:41