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市场波动性对程序化交易的影响

最新高手视频! 七禾网 时间:2012-10-22 11:13:41 来源:期货日报网
        程序化交易作为一种新型的交易方法,近年得到了快速发展。总体来说,与国外相比,国内程序化交易仍然处于初级阶段。程序化交易要取得长期的超额收益,必须在原有的基础上,不断创新交易方法和理念。

  在日常程序化交易系统的开发和交易过程中,笔者发现,行情波动幅度对模型的获利至关重要,并显示出很强的正相关性,即行情波动幅度越大,模型获利性越强。

  我们以股指期货从上市日至2012年8月31日的数据作为研究对象。股指期货一般的程序化交易系统均采取日内交易的方法。因此,需要计算其日内波动性。如何量化波动性目前并没有统一的标准,本文采用公式(HighD-LowD)/OpenD来描述日内波动幅度(HighD,LowD,OpenD分别是当日最高价,最低价和开盘价),然后求该值的5日平均值,使之更有规律性,从而得出下图。

  

  由上图可以看出, 有两个时间段即2011年3月16日至2011年8月9日、2012年4月11日至今,股指期货的波动幅度聚集在1.5%以下。从股指期货在2000点到3000点的运行来看,波动幅度1.5%对应30—45点的波动空间,而30点以下的波动空间对于趋势跟踪系统来说是很难获利的。因此,今年以来,股指期货日内交易系统的获利能力较去年明显降低。

  我们选取一个经典的rangebreak日内交易模型作为例证。该模型基于昨日波动幅度和今日开盘价的关系进行交易。首先计算昨日振幅=昨日最高价-昨日最低价;然后计算上下轨值,上轨=今日开盘价+N×昨日振幅,下轨=今日开盘价-N×昨日振幅。当价格突破上轨,买入开仓,当价格跌穿下轨,卖出开仓,最后尾盘15:00平仓。我们将该系统应用于股指期货5分钟K线图,其中N取0.38。

  

  上图是该模型的月度收益曲线图,同时将日波动幅度求月度平均值也绘制在图中。由图可以看出,2011年4月份到2011年7月份,月度波动幅度在1.5%附近。2012年5月份到2012年8月份,月度波动幅度均低于1.5%,相对其他时间段,这两个时间段的波动幅度明显较低。对应到模型的月度收益曲线上,这两个时间段的收益低迷,曲线走平。具体统计数据表明,2011年4月份到2011年7月份,平均月度收益为3430元;2012年5月份到2012年8月份,平均月度收益为-1305元,而波动幅度大的两个时间段2010年4月份到2011年3月平均月度收益为47308元;2011年8月份到2012年3月份,平均月度收益13044元,均高于波动率低两个时间段的收益。例证充分说明,日内波动幅度越大,模型获利能力越强。

  现在我们已经发现,大部分程序化模型的获利能力与行情波动幅度呈很强的正相关性,那怎么利用这个规律去提高模型的盈利性呢?这就面临两个关键性的问题:第一,波动幅度的变化有何规律性?因为具有一定的规律性,在实际交易过程中才有可操作性。第二,如何寻找日内波动幅度增大的迹象?有没有先行或者同步指标可以直观观测到日内波动幅度的变化?

  对于第一个问题,金融学基本理论指出,金融时间序列的波动具有聚集性,表现在图表上就是某个阶段波动一直比较高,在另外一个阶段一直比较低,波动幅度具有一定的持续性,这就为仓位管理提供了一定的依据。我们可以在波动幅度低于某一临界值时,降低交易仓位,避免低迷的行情,而在波动幅度高于某一临界值时,加大交易仓位,把握住大波动行情。

  对于第二个问题,一般而言,成交持仓比反映了品种的投机程度,品种投机程度越高,日内波动幅度相对就越大。我们将月成交持仓比和月度波动幅度绘制在同一图上,其中月成交持仓比是将每日的成交持仓比求月平均,得到下图。

  

        上图显示,成交持仓比与日内波动幅度走势呈现出明显的正相关性,即成交持仓比低时,日内波动幅度也低。该相关性说明可以将成交持仓比作为一个较为直观的指标,去判断波动幅度的大致变化。

  综合以上内容,我们可以从两个方面提高程序化交易的盈利能力:第一,选择合适的交易品种。通过监控成交持仓比,当某个品种的成交持仓比相比历史行情明显放大时,可以选择介入该品种,比如2010年的棉花和今年的豆粕,其成交持仓比均远大于历史行情,使用程序化趋势跟踪,可以获得良好的收益;第二,对于期货多品种组合投资,可以根据波动幅度的变化进行灵活的仓位管理,从而更好地把握市场行情。

责任编辑:刘健伟

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