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程序化模型的获利能力与行情波幅的关系

发布时间:2012-11-21 14:46

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。

程序化交易11

    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集中在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。

程序化交易22

    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?

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