量化投资策略设计与分析 |
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量化投资策略设计与分析 - CTA¶
本文是 2023 年 3 月 18 日和 3 月 25 日的量化投资策略设计与分析的课程笔记，这两节课介绍了 CTA 策略。 CTA 简介¶CTA（Commodity Trading Advisor）策略的历史可以追溯到 1965 年。 传统意义上，CTA 的投资品种仅局限于商品期货。 经过发展，CTA 扩展到了几乎所有期货品种（比如利率期货、股指期货等）。 国内交易标的—期货品种¶ CTA 特性¶ 投资非传统资产（非股票、债券），达到分散投资的目的。 操作上可以多空并举，跨越不同市场创造收益。 充分使用杠杆，博取更高回报。 具有危机 Alpha（市场销售人员创造出的名词）的“保险”作用。在经济危机时期，CTA 策略往往获取正收益，对由股票和债券构成的投资组合有着良好的保护作用。 CTA 策略类别¶ 量化 CTA 策略类别¶ CTA 趋势策略，从标的上涨或下跌趋势中获利。主要用量、价、仓的数据。 CTA 套利策略，通过基本面或统计规律，寻找不同合约间的定价不合理之处，从定价修正中获利。 因子多空策略，利用量价、基本面、持仓等因子构建模型，根据指标信 号，同时做多某些合约，并做空某些合约。做多或做空的这些合约一般来自不同的品种。这种策略和股票多空很像，近几年很流行。 CTA 策略案例¶ Dual Thrust 趋势策略¶ 以当天开盘价为中轴（中轴保持不变）； 以前 N 天的 HH、HC、LC、LL 计算 Range，进而构造上轨和下轨； 日内跟踪当天价格是否达到开仓信号。 大豆提油套利策略¶套利的逻辑是反转。如果我们找到若干变量之间具有协整关系，则可以利用线性组合得到的平稳变量构造反转策略。 其他套利策略¶先寻找经济逻辑，找到高相关性的品种，进行跨品种套利。 CTA 因子多空策略：¶ 动量因子¶比较各种动量因子 原始动量因子只描述了点对点的价格变化，但不能描述这一段区间内发生的事情。比如，有两个标的，其中一个是稳步上涨，最终累计上涨 10%；另外一个是靠一天猛涨 10%，但其他日期都没有变化。这两种情况是不一样的，但原始动量因子的结果是一样的。 RSM 因子考虑了一段区间中每天的表现情况，每天的涨跌用分类变量表示。 RSI 因子考虑了一段区间中每天的表现情况，每天的涨跌用数值变量表示。 日内动量因子考虑日内涨跌幅，而不是隔夜涨跌幅。机构和散户的交易习惯 机构喜欢在开盘和收盘交易，因为：开盘前已经收集到很多信息，并做出了交易决定，在开盘第一时间下单；许多策略在回测时喜欢用收盘价，因此在实盘时也习惯在收盘时交易。 散户在盘中受到各种信息的影响，喜欢在盘中交易。 时间序列 MOM 策略：针对活跃品种每日计算出非零数值，非负即正，即每日都会触发非空即多的因子型信号。品种 FP 日动量 MomFP 大于 0，触发多头信号；品种 FP 日动量 MomFP 小于 0，触发空头信号。 横截面 MOM 策略：在建仓或调仓日多各品种的动量从高到低排序，筛选出高动量因子的品种赋予做多信号，低动量的品种赋予做空信号。 库存因子¶样本品种适用性：并不是所有商品都能用供需基本面来分析价格（贵金属供需估计难度大）。 库存数据来源： 显性库存：仓单库存，国内期货交易所的注册仓单数据（这些注册的库存才能用来交割），原始数据频率为周频。 隐性库存：社会库存，包括工厂库存、主要城市或地区库存、主要港口库存、海外交易所库存等，原始数据频率为日频或周频。构造库存因子主要用环比、同比、二阶环比。 为什么要用农历？ 很多期货品种是农产品，用农历更符合生产周期的规律。 波动率因子¶比较各种波动率因子 主要分两类： 只考虑每日收益率，如原始波动率因子； 考虑了日内的开高低收振幅的累加，如 RS 波动率因子。为什么设置夜盘？ 为了在国际交易市场上争取定价权，在国外交易时段让外国交易者看到中国市场的波动情况，这样我们就可以主动影响国际市场。 金融期货策略¶常见金融期货择时策略可分为： 技术面择时策略（基于技术面交易信号） 基本面择时策略（基于基本面交易信号）五大类基本面因子： 宏观经济 (整体经济水平、进出口、投融资、制造业、社会消费、原油价格等方面) 利率环境 (各类利率及货币供给量水平) 市场估值 投资者情绪 (指数 VIX、信用利差、汇率等) 物价水平择时模型类别： 等权多因子择时模型 多因子回归择时模型 因子“相似性”模型（根据因子最近时间段的变化规律，寻找历史上最相似的时间段） 评论 |
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