基于时域分形的相似性匹配日内低频交易策略(SMT)

Table_Top证券研究报告_XX报告2011年6月14日Table_Header1证券研究报告_量化投资专题2012年09月17日Table_AuthorTemp1640416676Table_TempTable_FooterContact广发证券公司或其关联机构可能会持有报告中所涉及的公司所发行的证券并进行交易，亦可能为这些公司提供或争取提供承销等服务。本报告中所有观点仅供参考，并请务必阅读正文之后的免责声明。本报告联系人：张超[e-mail]_Title基于时域分形的相似性匹配日内低频交易（SMT）策略——另类交易策略研究之八Table_Author安宁宁资深分析师电话：[phone]eMail：[e-mail]执业编号：S0260512020003Table_Summary交易策略基本思想在历史可以重复的假设之下，对于日内某段交易时间△t，我们通过寻找历史上相同交易时段中股指走势与其最为相似的一些片段，观察这些片段之后的短线走势——如果在统计上具有明显的上涨或下跌特征，则判断△t之后的一段时间，股指会上涨或下跌，并且在股指期货上进行相应方向的开、平仓，从而实现相似性匹配日内交易SMT（SimilarityMatchingTrading）策略。高频短线价格序列中，历史仍然可以重复本篇报告的基本假设是“历史可以重复”。这一假说在二十世纪初被提出，目前已成为股市技术分析的重要理论之一，主要运用在日线、周线等周期较长的技术形态分析中。对于股指期货日内短线交易，“历史可以重复”是否仍然适用？本篇报告通过分形与混沌理论，计算了沪深300指数高频收益率序列的Lyapunov指数，并证明了在股指日内短线交易中，收益率序列具有分形性质，历史仍然可以重复。由于这一部分的数学推导与计算过程略显复杂，且仅仅是为了证明交易策略逻辑上的正确性，并不影响交易策略本身的构建，因此读者如果觉得该证明部分过于繁琐，可以直接跳过这部分。SMT策略的构建与实证我们首先对沪深300指数进行了回测。通过20分钟频率的交易，我们发现SMT策略可以获得稳定收益。但是将策略同步运用于股指期货后（由于数据库样本有限，仍采用沪深300指数进行同步涨跌预测）效果大打折扣，通过数据分析，我们发现主要原因来自于基差朝不利方向变动。为了尽量减小基差波动带来的影响，我们尝试降低交易频率——根据每天上午沪深300指数收益率的变化曲线，通过与历史数据库进行相似性匹配，确定午后股指期货开仓方向，并在尾盘平仓。该策略获得了较好的收益情况，但最大回撤仍偏大，因此我们进一步改进策略——通过加入一定的动态止损策略，发现累积收益率有所增加，最大回撤有所减小。在557个交易日中，加入止损策略的低频SMT策略在沪深300股指期货上获得86.68%的累积收益率（考虑万分之二的双边交易成本，未加入杠杆），最大回撤仅-4.47%。策略深度剖析对于SMT交易策略，除了风险收益情况之外，其优势在于交易频率较低，可以满足很多尚未建立程序化交易系统的机构投资者进行手动下单和跟踪。另外，该策略不同于传统的趋势交易或反转交易，由于其属于一种模式识别类型的交易策略，策略的隐蔽性相对较好，可扩展性相对较强。由于历史数据库样本数量较少，SMT交易策略暂时较难运用于股指期货高频交易。但是随着时间的积累，当历史数据库样本扩容到一定程度后，通过股指期货历史数据库进行预测、并进行高频交易的效果也有望改观。另外，由于目前SMT策略的交易频率较低，在融资融券业务的推动下，也可以对ETF等证券品种通过T+0方式实现SMT低频交易。识别风险，发现价值第2页Table_Header32012-09-17Table_Header2量化投资专题目录索引一、交易策略基本思想........................................3二、时域分形概述............................................3（一）分形简介.......................................................3（二）时域分形的前提假设.............................................4（三）沪深300指数高频时间序列的分形性质.............................4三、相似性匹配交易策略（SMT）..............................12（一）根据相似性匹配构建SMT策略....................................12（二）SMT策略在沪深300指数中的实证.................................13（三）SMT初步应用于沪深300股指期货.................................13（四）低频SMT策略..................................................14（五）加入动态止损机制的低频SMT策略................................15四、总结与展望.............................................17图表索引图1：一些二维空间的分形几何图形.............................................................................4图2：某动力学系统在三维相空间下的吸引子示例.....................................................5图3：沪深300指数收益率时间序列的混沌参数计算...............................................11图4：沪深300指数收益率时间序列的Lyapunov指数（虚线斜率）.....................12图5：20分钟频率SMT应用于沪深300指数（2010-4-16至2012-7-31）............13图6：20分钟频率SMT初步应用于沪深300股指期货..............................................14图7：低频SMT初步应用于沪深300股指期货...........................................................15图8：加入止损机制的沪深300股指期货SMT策略回测效果...................................16图9：加入止损机制的SMT策略单笔收益率分布图...................................................17表1：低频SMT初步应用于沪深300股指期货的回测结果（2010-4-16至2012-7-31）.........................................................................................................................................15表2：低频SMT初步应用于沪深300股指期货的回测结果（2010-4-16至2012-7-31）.........................................................................................................................................16识别风险，发现价值第3页Table_Header32012-09-17Table_Header2量化投资专题一、交易策略基本思想很久以前，世上没有天气预报。农民靠天吃饭，就要对天气有一定的预判能力。有经验的老农往往十有八九能对未来一段时间的天气进行准确判断。“天上灰布悬，雨丝定连绵”——灰布云指雨层云，大多由高层云降低加厚蜕变而成，范围很大、很厚，云中水汽充足，常产生连续性降水。“天上鲤鱼斑，明日晒谷不用翻”——鲤鱼斑指透光高积云，往往处在由冷变暖的变性高压气团控制下，云层如果没有继续增厚，短期内仍是晴天。类似的对于天气判断的方法还有很多，总结起来，这些经验都是基于对历史数据的统计。在历史上，出现“天上灰布悬”，接下来往往就是“雨丝定连绵”；出现“天上鲤鱼斑”，第二天往往就是“晒谷不用翻”。所以，老农们可以通过回忆历史上和当前最相似的天气状况，对未来天气做出预测。这条法则在金融市场中被称之为“历史可以重复”。本篇报告所介绍的相似性匹配交易SMT（SimilarityMatchingTrading）策略就是基于“历史可以重复”假设，通过寻找历史上走势最相似的价格（收益率）曲线，对未来一小段时间指数的走势做出判断。另一方面，SMT策略属于日内低频交易策略。为什么我们要构建低频交易策略呢？主要有两个原因。第一是因为国内很多机构投资者目前尚无合适的程序化交易平台，只能进行手动下单。而对于高频交易而言，下单速度往往决定了一个策略的成败，因此频率太高的交易靠手动下单很难实现。第二是出于监管层面的要求。在沪深300股指期货推出几个月后，中国金融期货交易所全面叫停高频交易，使得频率过高的交易策略暂时无法得以实施。而日内低频交易则可以克服以上两点困难，保证机构投资者可以通过数量化模型进行股指期货的短线交易。二、时域分形概述（一）分形简介非线性科学是一门在以非线性为特征的分支学科基础上逐步发展起来的综合学科。自上个世纪60年代以来，越来越多的研究者进入这一领域，不仅仅是因为非线性科学具有重要的科学意义，更重要的是，其具有广泛的应用价值与应用前景，它几乎可以渗透到自然科学和社会科学的各个领域。总的来看，非线性科学可以分为三大类：分形、混沌和孤子。其中分形和混沌具有极为紧密的联系。这两个概念到目前为止都没有十分准确的定义，但它们分别对应了非平衡过程中的过程与结果，都是动力学科学的衍生物。如果把混沌广义地看作是具有自相似的随机过程和结构，则分形也可以看作是一种混沌空间．反之，由于混沌运动具有在时间标度上的自相似性，它也可以看作是时间上的分形．简单地说，分形是空间上的混沌，而混沌是时间上的分形。我们在本篇报告中研究的时域分形交易策略，实际上就反映了一种金融市场的混沌现象。分形的概念是美籍数学家曼德博(B.B.Mandelbort)于上世纪70年代首先提出的。具体来说，分形是这样一种对象，将其细微部分放大后，其结构看起来仍与原先一样，识别风险，发现价值第4页Table_Header32012-09-17Table_Header2量化投资专题即具有自相似的性质，并且具有无限的细致性。分形的结构一般来说太不规则，以至无论是其整体或局部都难以用传统欧氏几何的语言来描述。分形是一个新的数学领域——有时也把它归为自然界的几何，因为这些奇异而混沌的形状，不仅描绘了诸如地震、闪电、树枝、植物根部、海岸线等自然现象，而且在天文、经济、气象等方面也有广泛应用。图1给出了几类典型的分形几何图形，可以看到这些图形都在不同标度下具有空间的自相似性。与这类空间分形不同，在本篇报告中，我们将通过研究时间上的一维分形，构建股指期货市场中的相关交易策略。图1：一些二维空间的分形几何图形数据来源：广发证券发展研究中心（二）时域分形的前提假设本篇报告的基本假设是，在金融市场中，历史可以重复。最早提出这条假设的是道氏理论。道氏理论有三条基本假设：1、市场行为包含一切信息。2、价格沿趋势移动。3、历史会重复。道氏理论作为技术分析的鼻祖，是查尔斯•道、威廉姆•汉密尔顿和罗伯特•雷亚三人共同的研究结果。查尔斯•道（1851-1902）出生于新英格兰，