CTA 策略方法应用于股票


CTA 策略方法可应用于股票并具一些优势

传统意义上的 CTA 策略不应用于个股交易,主要基于以下原因:

1)个股之间的相关性较大,而 CTA 策略需要交易的品种之间的相关性越低越好;2)个股的做空有诸多限制;3)个股的流动性风险要相对大于多数期货品种,交易对市场的冲击比多数期货品种大。

我们认为 CTA 策略研究的思路也可以用来开发交易股票的策略,对于上述的一些CTA策略应用于股票的不利之处,我们可以通过一些方法得以解决:1)虽然个股之间的相关性较大,但是剔除基准市场收益后的个股超额收益之间的相关性就较低,不考虑仓位大小的股票交易策略的核心就是获得个股超额收益;2)我们的策略只做多个股,通过做空对应的股指期货来获得绝对收益;3)我们使用股票组合来降低风险,包括个股的流动性风险和个股自身的价格波动风险。


类 CTA 股票交易策略设计思路

我们使用上一节中所述的第二代 CTA 策略的思路来构建股票交易策略:首先根据个股的一些特征(例如市值大小、近期涨跌幅、PE 股指倍数、波动
性等)来决定该个股适用于趋势跟踪策略还是均值回复策略,还是两者都不适合;然后在个股超额收益(个股收益减去基准指数收益)曲线上使用对应的策略系统进行交易。下面的历史回测中,我们使用中证 500 作为基准指数。

我们把策略的平均持有时间设定在一到两月之间,因为太长的时间周期使得数据量不够而容易使我们的策略过优化,时间周期短的话交易过于频繁使交
易成本高企。我们发现在一到两月这个持有时间窗口上,反转策略更容易获成功,虽然趋势策略在一些市值较小或前期涨跌幅适中的个股也能获得收益,但是收益率远不如反转型策略。下面的结果主要是针对反转型策略。具体的反转策略我们使用一种经典的反转交易系统:当长期价格平滑曲线
和短期价格的差超越其历史差值标准差的 1.5 倍时进场,当短期价格在长期价格平滑曲线之上时出场。价格曲线平滑的方法可以是简单移动平均,我们使用的是一种基于 Kalman 滤波的平滑方法。


适用反转策略个股的特点

CTA 交易策略的成功在于标的的选择,选择策略友好的标的即标的在该CTA 模型设置下获得高收益的可能性较高。我们在上述反转策略的基本设置下,
根据个股的一些指标进行分组,考察不同指标值区间反转策略的收益率。我们分析的指标包括:流通市值排序、PE 倒数排序、最近两个月的波动性排序最近一个月成交金额排序。这些指标不同分组中反转策略的收益如下面图中所示,横坐标为按指标从小到大分组的组别,纵坐标为反转策略的平均收益(个股超越基准指数的收益,平均持有期为 35 天)。可以看出,市值小、波动性高、成交金额低和 PE 高的个股中反转策略比市值大、波动性低、成交金额高和 PE 低的个股有效,而且这种关系比较明显。

A 股市场的个股反转效应并不是基于公司基本面的反转,而是来自于投资者的行为心理。价格锚定效应(Anchoring Effect)让投资者认为近期下跌的股票已经相对便宜而买入,风险厌恶又让投资者卖出近期盈利的股票而落袋为安,这两点对个人投资者尤其如此。因为个人投资者比较偏好市值小和波动大的股票,所以小市值和高波动股票上反转策略更能奏效。基于上述发现,考虑到个股的流动性,我们筛选适用进行反转交易的个股的方法步骤如下:
1)剔除流通市值排序在前 20%的大市值股票;
2)剔除近期涨跌幅排序在后 10%的股票;
3)剔除波动性最低的 20%的股票;
4)剔除近期成交金额最大的前 20%的股票;
5)剔除 PE 倒数最大的前 20%的股票。

进行上述筛选后留下的个股为适用于反转策略的个股,即在这些个股上进行反转交易获得高收益的可能性较大。

个股 CTA 策略回测结果

对 2009 年 1 月至 2014 年 11 月的数据进行历史回测,以产生进场或入场交易信号的下一个交易日的成交均价为模拟成交价格,上述反转策略每次交易获得的平均超越中证 500 的收益为 3.8%,每次交易的平均持有期为 32 个交易日,平均每天产生 26 个股票的入场交易信号。如果进行更严的筛选条件,那么每次交易的平均收益更高,但是产生的交易信号更少,也更倾向于中小市值股票。

虽然我们的交易标的中剔除了大市值股票,模拟交易时持有的组合的风格也偏向中小市值股票,但是和代表市场中等市值风格的中证 500 指数相比,该
策略的超额收益比较明显。并且每天产生的可交易信号的个数较多,我们认为可以应用于中小规模的资金管理。通过上面的测试,我们认为 CTA 交易策略的方法同样也可以应用于个股量化交易策略的设计上。把 CTA 策略的方法用于交易股票的好处一是交易策略具有严格的纪律性和进出场的方法,二是该方法为我们提供一类新的交易股票的策略。

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