程序化交易系列研究四(国泰君安证券-金融工程)

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专题报告
3.2. 交易结果分析
数据选取：目前股指期货虽然已经推出两个多月，但可以用来测试的时 间区间长度仍然有限，为了检验模型的长期有效性，我们在选取沪深 300 股指当月连续合约（2010/4/19-2010/7/16）的同时，选用 2008-2010Q2 时间区间内的沪深 300 指数的 1 分钟高频数据来对我们的策略进行模 拟测试，模拟测试的合约数量为 1 手。
此外，对于交易策略，我们从不认为越复杂的策略就越有效，也从不刻 意的去追求策略的复杂性，相反，我们认为越简单的策略在执行效率上 更占优势，所以在两种策略收益相同时，我们更倾向于相对简单的策略。 因此，我们追求的是一种简单高效。
2. 量价结合策略探索
在以往的很多策略中，都注重“价格”的研究而忽略了“成交量”的表现， 其实，“成交量”所表现出来的信息的重要性丝毫不亚于“价格”，成交量 本质反映的是股市资金的变化，而股市资金的变化决定了股价的变化， 所以对成交量的分析显得十分重要。本报告从“量价结合”的角度进行研 究，探索“量价结合“策略在程序化交易中的运用。我们选用 BB（I Bull And Bear Index）作为价格指标，而选用 PVI（Positive Volume Index）作为成 交量指标，通过对二者的综合使用以形成程序化交易策略的交易规则， 首先我们先简单介绍一下 BBI 和 PVI 这两个指标。
图 1 BBI 指数
数据来源：国泰君安证券研究
2.2. PVI 指标
PVI 指标的中文名称叫正成交量指标，其英文全称是 Positive Volume Index，其属于能量型指标，首次是在 Norman Forback 的《StockMarket Logic》一书中出现。在 Steven B.Achelis 所撰写的《Technical Analysis from A to Z》中，对 PVI 指标的解释如下：“PVI 认为当成交量增加的时候， 从众的、行为一致的投资者正在市场中；相反的，在成交量减少的时候， 机构投资者悄悄地建立了头寸。”PVI 指标认为，在价涨量增的市场中， 是散户主导的市场，此时的成交量能够反映市场“狂热”的程度，所以 PVI 指标能够较好的区分当前市场处于多头市场还是空头市场。
101.11
203
74.22
-22.18 -21.21 -14.64 -12.07 -11.30 -13.18 -18.78 -14.57 -14.98 -13.79
表 1：PVI 判断多空市场的概率（1941-1975 年美国股市）
PVI 与一年移动平均 当前市场是多头市场 当前市场是空头市场
线相比
的概率
的概率
在其上
79%
21%
在其下
33%
67%
资料来源：《Technical Analysis from A to Z》, 国泰君安证券研究
1) PVI 的计算方法 PVI 的计算是基于当期成交量和前期成交量的大小，设当前时刻为 t，收
我们这样做的理由是：当价格指标或者成交量指标中有一者显示当前市 场是多头（空头）市场时，由以上的分析可知，当前市场是多头（空头） 市场的概率极高，自然地，当价格指标或者成交量指标同时显示当前市 场是多头（空头）市场，则我们有理由相信当前市场是多头（空头）市 场的概率会更高。
根据以上思路，我们设计出多空正量模型（BBI and PVI Model），通过 后面的实证分析，我们将看到这个模型在实战交易中的效果。
其中：
MA 为移动平均价格 n1,n2,n3,n4 为移动平均价格的周期
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从公式可以看出，不同周期的移动平均价格在 BBI 中都占有一定的权重， 而这些权重代表了不同投资者的持仓成本，这就使得 BBI 在一定程度上 起着多空分水岭的作用。
2） BBI 的一般使用方法 股价位于 BBI 指数之上时，视为多头市场，买入。 股价位于 BBI 指数之下时，视为空头市场，卖出。
2.1. BBI 指标
BBI 的英文全称是 Bull And Bear Index，一般中文翻译为多空指数，其属 于均线型指标，是将长中短周期的移动平均线加权平均之后得到的。由 于该指标兼顾了各种移动平均线，所以能够很好的解决移动平均线周期 设置的合理性问题。
1） BBI 的计算方法
BBI = MA(n1) + MA(n2) + MA(n3) + MA(n4) 4
2010.03.17 《程序化交易的模型和应用——程序化交 易系列研究之一》
2010.03.15
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专题报告
1. 交易策略回顾
交易策略一般可分为两种，一种是趋势跟随策略，另一种是均值回归策 略，在我们前面的程序化交易系列报告中，DTM 就是趋势跟随策略的 一种，而 IBTM 就属于均值回归策略，这两种策略通过数据回测都取得 了比较好的效果，至此，我们完成了价格策略在程序化交易中的探讨。
z PVI 指标的中文名称叫正成交量指标，其英文全称是 Positive Volume Index，其属于能量型指标。PVI 指标认为，在价涨量增的市场中， 是散户主导的市场，此时的成交量能够反映市场“狂热”的程度，所以 PVI 指标能够较好的区分当前市场处于多头市场还是空头市场。
z 我们采用多空正量模型（BAPM），选取沪深 300 指数 08-10Q2 年的 数据和股指期货当月合约的一分钟高频数据来进行测试。交易结果： 1）沪深 300 指数：在扣除每笔交易万分之五的交易费用及冲击成本 后，08-09 年合计盈利 7961 点，2010Q1-Q2 合计盈利 939 点。08-10Q2 期间一手合约最大单笔亏损为 6654 元，一手合约最大连续亏损 18729 元。2）当月连续合约：在 2010/4/19-2010/7/16 期间，模型回测结果 显示：当月连续合约合计盈利 442 点，扣除万分之五成本后，盈利 28 点，保证金资金回报率约为 5.6%。期间一手合约最大单笔亏损为 4920 元，一手合约最大连续亏损 14340 元。
本报告导读：
探索价量结合策略在程序化交易中的运用，构建多空正量模型运用于期指，
在三个月测试中，扣除成本后保证金资金回报率 5.6%。
摘要：
z 在以往的很多策略中，都注重“价格”的研究而忽略了“成交量”的表 现，其实，“成交量”所表现出来的信息的重要性丝毫不亚于“价格”， 成交量本质反映的是股市资金的变化，而股市资金的变化决定了股 价的变化，所以对成交量的分析显得十分重要。本文的核心就是探 索“量价结合“策略在程序化交易中的运用。
交易结果： 1）沪深 300 指数： 本次交易 08-09 年合计盈利 9900 点，2010Q1-Q2 合计盈利 1518 点，而 上篇报告中布林策略 08-09 年合计盈利 8245 个点，这说明从盈利性来看， 量价结合交易策略在一定程度上比单纯的价格策略更占优势。
通过测算我们得到每笔交易的交易费用及冲击成本的平均水平为万分 之五，扣除交易成本后，08-09 年合计盈利 7961 点，2010Q1-Q2 合计盈 利 939 点。08-10Q2 期间一手合约最大单笔亏损为 6654 元，一手合约最 大连续亏损 18729 元。
z 我们选用 BBI（Bull And Bear Index）作为价格指标，而选用 PVI （Positive Volume Index）作为成交量指标，通过对二者的综合使用， 设计出一套适合股指期货的程序化交易模型--多空正量模型（BBI and PVI Model）。
z BBI 的英文全称是 Bull And Bear Index，一般中文翻译为多空指数， 其属于均线型指标，是将长中短周期的移动平均线加权平均之后得到 的。由于该指标兼顾了各种移动平均线，所以能够很好的解决移动平 均线周期设置的合理性问题。
截至 2010/07/16
表 3：模型盈亏数据 交易总 最大单笔 最大单笔
笔数 盈利（点） 亏损（点）
盈利交易平 均盈利（点）
亏损交易平 平均盈 均亏损（点） 亏比
114
271.33
221
180.00
233
149.56
237
63.23
195
57.53
219
64.88
230
90.88
228
90.03
147
442
同期指数变动 (1548) (999) (548) (426) 690 659 (162) 571 (247) (788) (2798)
(691)
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指数/合约
沪深 300 指数
当月连续 合约
时间
2008Q1 2008Q2 2008Q3 2008Q4 2009Q1 2009Q2 2009Q3 2009Q4 2010Q1 2010Q2
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2) PVI 的使用方法 PVI 指数位于其 N 日移动平均线上方的时候，视为多头市场，买入。 PVI 指数位于其 N 日移动平均线下方的时候，视为空头市场，卖出。
பைடு நூலகம்
图 2 PVI 指数
数据来源：国泰君安证券研究
3. 多空正量模型（BAPM）
3.1. 模型的提出
本节我们将选用 BBI 作为价格指标，而选用 PVI 作为成交量指标，通过 对二者的综合使用，设计出一套适合股指期货的程序化投机交易策略。 由于 BBI 是价格指标，其实质是从价格角度提供了一套判断多空市场的 标准，而 PVI 作为成交量指标，其利用成交量的变化反映了当前市场的 多空状态，我们很自然的想法就是：当两个指标都显示当前市场是多头 市场时，我们做多；反之，当两个指标都显示当前市场是空头市场时， 我们做空。
金 融 工 程
金融工程
2010.08.06
量 股指期货量价结合交易策略探索
化 研
——程序化交易系列研究之四
究
专
蒋瑛琨
杨喆
张绍霖
题
021-38676710
021-38676442
报
jiangyingkun@gtjas.com yangzhe@gtjas.com
告
S0880209020385
S0880108073515
盘价为 Ct ，则：
当 t 时刻的成交量大于 t-1 时刻的成交量时：
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PVI t
=
PVI t−1
+
Ct − Ct−1 C t −1
× PVI t−1
当 t 时刻的成交量小于或者等于前期成交量时：
PVI t = PVI t−1
PVI 的初始值一般取 100。
z 对于交易策略，我们从不认为越复杂的策略就越有效，也从不刻意
的去追求策略的复杂性，相反，我们认为越简单的策略在执行效率 上更占优势，所以在两种策略收益相同时，我们更倾向于相对简单 的策略。因此，我们追求的是一种简单高效。
相关报告
《股指期货改进布林交易模型（IBTM） ——程序化交易系列研究之三》
2010.04.27 《股指期货即日交易模型（DTM）——程 序化交易系列研究之二》
2）当月连续合约： 在 2010/4/19-2010/7/16 期间，模型回测结果显示：当月连续合约合计盈 利 442 点，扣除交易费用和冲击成本万分之五后，盈利 28 点，保证金 资金回报率约为 5.6%。期间一手合约最大单笔亏损为 4920 元，一手合 约最大连续亏损 14340 元。
表 2：模型收益
正如上所述，无论是开盘区间突破策略还是改进的布林线策略，本质上 来说都是以价格为出发点而衍生出来的策略。然而，在已知的信息中， 上述策略都忽略了一个重要的信息——成交量，这在我们探索程序化交 易策略的路上，是一个很大的遗憾。我们很自然的会提出这样一个问题： 成交量在交易策略中是否占据着重要的地位？
如果答案是肯定的，那么我们就有必要对成交量这个因素加强研究，看 是否对我们的交易策略有所贡献。所以本着严谨以及不断探索学习的精 神，我们开始着手研究成交量在交易策略中的作用，本文的核心就是探 索“量价结合“策略在程序化交易中的运用。
指数/合约
时间区间
2008Q1
2008Q2
2008Q3
2008Q4
沪深 300 指数
2009Q1 2009Q2
2009Q3
2009Q4
2010Q1
2010Q2 合计
当月连续合约
截至 2010/07/16
数据来源：国泰君安证券研究
盈利点数 2453 1699 1416 1149 636 515 1172 860 765 753 11418