动量测评之均线策略[y]

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1、动量测评之均线策略本报告导读：均线动量策略有效性的根本原因在于价格走势存在趋势性，策略特征表现为低胜率、高盈亏比。摘要：走势是由趋势和震荡两种走势类型连接而成。趋势完成后转震荡，震荡完成后转趋势，这是两种属性完全相反的走势类型，而单一技术指标要么为趋势属性，要么为反转属性，必然难以兼顾到两种不同的走势类型。由此可见在价格动量中寻找一个高胜率指标很难，但获得一个低胜率、高盈亏比的指标却是容易得多，均线动量属于这一类。基于均线动量策略对申万28 个一级行业测试结果显示，28个行业无一胜率超过50%，平均胜率仅40%，也就是说每五次买入只有两次收益为正。但从2002 年4 月至2015 年3 月，对

2、28 个一级行业进行期初等额资金配臵后，常用的25 日均线动量策略的累计收益高达1137%，5 周均线动量策略的累计收益也达到763%。这个结果再次说明了动量策略的低胜率、高盈亏比特征，这种结果正是由市场自身运行特征决定的：趋势虽少但涨跌幅主要集中于此，震荡虽多但不构成涨跌幅主要贡献因素。这是多数动量模型背后运行有效的机理。牛熊分界值+取强舍弱+动态等市值管理策略。运用在申万二级行业上，十三年可以取得17 倍的收益,优于25 日均线等额资金策略。牛熊分界值策略大幅优于等额资金策略，主要是加入了一个对市场强弱的判断指标，当市场偏弱时，即使有行业站到了均线之上，也不参与，因为市场处于弱势时，行业的

3、反弹一般持续性较差，这样避免了参与一些带来损失的买入机会。至于动态等市值管理仅是用来确保出现买卖信号能够给出一个清晰操作，未必是最优的。 均线动量策略是一种简单易行的交易策略，既不需要分析市场走势也不需要预测市场，优点包括：信号清晰简单、交易纪律得以有效执行、策略成本低、无参数拟合。1. 基于价格走势的量化策略综述基于价格走势的量化交易策略，主要有两类：动量与反转。动量策略追趋势，反转策略预判拐点。在研究和实际应用中发现，很难找到单一技术指标对一个完整的价格序列自始至终都有效，原因在哪里？原因就在于价格走势是由趋势和震荡两种走势类型连接而成。趋势完成后转震荡，震荡完成后转趋势，这是两种完全相反

4、的走势类型，而任何单一的技术指标要么为趋势属性（例如均线系统金叉与死叉、价格突破单均线、MACD穿越零值、三K线组合、涨跌幅超过给定阈值等），要么为反转属性（KDJ指标、布林线、均线系统的支撑与阻力等），因此难以兼顾到两种不同的走势类型。由此可见完美的量化交易策略必须当下动态地兼顾到趋势与震荡两种结构。 假如世上存在一个完美的量化交易策略，能够精确预判每一个拐点，那么我们可以看一下这种完美量化交易策略能够取得理论收益是多少？如果用10%作为涨幅参数对非银金融行业（申万一级），从2002年4月至2015年3月的日度收盘价进行分段的话，共出现57个涨幅超过10%以上的波段。那么假定完美策略能够参与

5、所有上涨波段而避开下跌波段，即在底部拐点精准买入而在顶部拐点精准卖出的话。设定期初资金1万元，到期末理论上收益达到约123亿元。如果加入千分之三的交易费率，累计收益也能达到87亿。当然这只是一个假想的完美策略，给予我们参与市场交易获利的想象空间，实际交易中却不可能实现。第一、这种策略应该不存在，每一个级别的拐点出现既有内因（价格走势力度的衰竭）所致，也有外因（政策面或者基本面的超预期）触发，所以能精确把握所有拐点非人力之所能及；第二、随着资金量增大，在单一价格上成交的可能性几乎为零，所谓的顶部拐点或者底部拐点严格意义上是一个价格区间。 从下表可以看出，即使用20%的分段参数统计累计收益，非银金

6、融也达到13526倍的收益，排在之后的为有色金属、国防军工和传媒行业。排在最后一位的食品饮料行业累计收益也有132倍。 表1：不同涨跌幅波段累计收益比较（按5%累计收益排序）上述数据统计最主要的目的是展示价格中蕴藏的巨大波动空间，及潜在的基于交易获得高收益的可能性。当然上述统计还仅仅是一级行业，如果放到个股层面，波动性与累计收益更为显著。 为了捕捉波段交易机会，正如前面讨论要么运用动量趋势策略，要么使用反转策略。在本篇报告中，我们重点探讨动量策略中常见的单均线策略。所谓的单均线动量策略，定义为价格上穿均线或下穿均线后产生的可能趋势行情。背后的基本原理主要是价格上穿或下穿均线后，要么形成趋势行情

7、，要么趋势行情形成失败，但要形成趋势行情，价格必须上穿或下穿均线。图2单均线买卖信号界定我们首先用5周均线举例说明单均线动量策略的操作方法，5周线战法在技术分析中属于简单易行的动量策略，简而言之，就是当周度收盘价站上5周线就以当周收盘价买入，当周度收盘价跌破5周线就以当周收盘价卖出。当然有些情况下，在周度收盘前不一定能断定价格到收盘时必然站上5周线或者跌破5周线，这种情况可以用下周的开盘价买入或者卖出。5周线战法用来捕捉趋势机会，趋势越强效用越大，这句话包含两个意思：对于上行趋势，可以获得可观的收益，对于下行趋势，则会避开深度套牢。相反当遇到震荡行情，则完全失效，甚至使得组合净值出现大幅回撤。

8、举个例子创业板指数（399006）周度走势，在2012年见底之前，出现长达4个月横盘震荡走势，这期间用5周线战法就会出现净值回撤，最好的操作也许是箱体震荡做反转。而当创业板指数在2012年底筑底之后，出现单边大幅上涨时，5周线战法效果就非常显著。图 3创业板指数（399006）周K线图与5周均线至于如何定义趋势和震荡是一个并不存在标准答案的问题，从数学角度不存在一个终极的唯一答案，二者的定义不仅依赖于量化指标，也依赖于投资者主观认定，换句话说这个定义既是主观的也是客观的。以后我们会有专门的报告来探讨这个问题，本篇报告里不会深究这个问题。 在这里还需要探讨一下技术分析的两类体系，无论是江恩理论、

9、波浪理论、均线系统、缠中说禅还是传统的技术分析指标，都属于两类体系中的一种。一类体系为预测系统，另一类为操作系统。预测系统站在当下对价格未来的走势进行了超前的预测，预测还可以分为两类：一类为单义性预测，另一类为多义性预测。单义性预测比较确定地认为未来就是如何如何，这是一种属于先知先觉性的分析系统，譬如预测拐点发生的时间和到达的点位，再比如像波浪理论基于当下处于的浪级从而预测未来还有几浪涨跌；而多义性预测并没有明显倾向于未来价格走势的唯一可能性，即使基于价格的大数据对未来走势的可能性具有概率统计分布，实际操作往往不会依赖这种概率分布，因为在金融市场最不缺的就是黑天鹅，过去的统计结果未必适用于当下

10、，更不一定适用于未来，毕竟影响股市的各类因素如宏观经济、货币与财政政策、投资者结构、金融工具的使用、上市公司的管理还有人类的生产力与生产关系的发展变迁，这些因素不会一成不变，必然持续不断地发生着变化。单看A股从2000年至今，上述因素也在发生着各种变化，而每一轮的牛市或者熊市从其触发到推动再到完成的因素也是不尽相同。这说明简单基于过去价格的统计规律的不可靠性。所以多义性分类实质上并非基于走势分类的概率分布进行操作，而是对未来走势的分类一视同仁，甚至认为每一种分类发生的可能性是一样，唯一必需做的是制定相应的操作策略。 上述属于技术分析的预测系统，与之完全不同的则是技术分析的操作系统，这种系统对未

11、来具体是涨还是跌、涨至什么位置、什么时候拐点出现等等都不做任何预测，唯一需要做的就是跟随，简而言之就是设置一个明确的信号系统，出现信号则做相应的操作。这篇研究报告中主要是关于操作系统的。2. 5 周均线策略的测评2.1. 回溯测试结果测试时间窗口2002年4月1日-2015年3月6日对于任何量化交易策略都存在一个基本问题：策略的盈利从哪里来？对于所有单均线策略而言，盈利来自于价格走势的趋势，只要价格存在趋势，就会盈利；反之，价格走势呈现震荡，策略就会出现亏损。问题关键是盈利多于亏损还是亏损超过盈利？我们选择申万的28个一级行业做测评，通过测试结果观察价格走势是否存在趋势。回溯测试参数：交易费率

12、万分之五，空仓持币无风险利率年化4%。分成两个时间窗口测试：第一时间窗口、2002年4月-2015年3月；第二时间窗口、2010年1月-2015年3月。从2001年至今，A股经历了2001至2005漫长的四年多熊市、2006、2007年的大牛市、2008年的单边下跌、2009年的震荡反弹、到2010之后股市进入震荡下行后又转为结构化行情，直至2014年下半年大幅上涨，上证综指又重上3000点之上。在这种完整的股市走势结构框架下，我们可以观察5周线策略的表现。从量化交易策略的超额收益比较看到，28个申万一级行业中有25个累计收益跑赢了行业指数的区间涨跌幅，28个行业的平均区间涨幅246%，而策略

13、的平均涨幅763%，超额收益517%。从量化交易策略的累计收益角度来看，全部28个行业取得了正收益，其中汽车行业累计收益1763%，排在第二和第三位的分别是有色金属1366%和国防军工1364%，排在最后一位的为休闲服务255%。但28个行业的胜率无一超过50%，平均胜率仅40%，也就是说每五次买入只有两次收益为正。通过这个结果再次说明了趋势策略的低胜率、高盈亏比特征，这种结果正是由市场自身运行特征决定的：趋势虽少但涨跌幅主要集中在此，震荡虽多但不构成涨跌幅主要贡献因素。表2: 策略收益率一览（按累计收益排序，2002年4月-2015年3月）图4汽车行业（801880.SI）策略净值与价格指数

14、比较(2002.4-2015.3)2.1.1. 测试时间窗口2010年1月1日-2015年3月6日从2010年开始整个A股市场进入震荡偏下行的行情，但中小盘从2012年底转为上行趋势，市场进入所谓的结构化行情。我们用5周线方法测试在这种结构化行情下策略的表现。从量化交易策略的超额收益比较可以看到，28个申万一级行业中，有22个行业策略的累计收益跑赢了行业指数的区间涨跌幅，而有六个行业的策略累计收益跑输行业指数区间涨跌幅，包括计算机、传媒、医药生物、休闲服务、家用电器和食品饮料。28个行业的平均涨幅34%，而策略的平均涨幅73%，超额收益39%。从量化交易策略的绝对收益角度来看，只有食品饮料收益

15、为负，其他27个行业全部取得了正收益，其中国防军工累计收益率158%排第一位，排在第二和第三位的分别是汽车148%和计算机135%。买入信号胜率同样偏低，只有汽车的胜率为54%，其他27个行业胜率没有超过50%，平均胜率仅为39%。表3: 策略收益率一览（按累计收益排序，2010年1月-2015年3月）从食品饮料行业的周K线图走势来看，五年涨幅22%，振幅约60%，整体偏震荡结构，所以5周线策略累计收益为负20%，策略发出买入信号39次，胜率仅26%。图5食品饮料（801120.SI）周K线图与5周均线(2010.1-2015.3)2.2. 行业期初“等额资金”策略如果在期初给28个申万一级行业分配等额资金，之后针对每一个行业按照5周线策略操作，那么组合的表现如何？从2002年4月至2015年3月，WIND全A指数上涨226%，而同期5周线策略累计涨幅763%，年化收益率18.2%，最大回撤为31%。但如果可以直接投资WIND全A指数的话，用5周均线策略累计涨幅881%，最大回撤28%，优于行业期初等额资金策略。即使能够投资WIND全A，在实际运用中也最好不要把5周线策略运用到单一标的价格序列，因为均线动量策略对价格的形态有趋势要求，事先无法知道这个价格序列是否一定适用于单均线策略。图6行业“等额资金”策略净值与WIND全