【摘 要】
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量化交易从二十世纪六十年代发展至今,理论体系与操作技术趋于成熟,在金融市场中被广泛应用。当前对各种基于技术分析的量化策略的研究偏多,这些研究中普遍以一种或者少数交易品种为例来验证量化策略的有效性。由于单一的交易品种具有它独特的波动性而难以代表整个市场,策略在单一品种上的表现对策略的有效性不具备较强的说服力,量化策略的实际应用效果缺乏更广泛更市场化的研究。本文在TradeBlazer开拓者交易平台设
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量化交易从二十世纪六十年代发展至今,理论体系与操作技术趋于成熟,在金融市场中被广泛应用。当前对各种基于技术分析的量化策略的研究偏多,这些研究中普遍以一种或者少数交易品种为例来验证量化策略的有效性。由于单一的交易品种具有它独特的波动性而难以代表整个市场,策略在单一品种上的表现对策略的有效性不具备较强的说服力,量化策略的实际应用效果缺乏更广泛更市场化的研究。本文在TradeBlazer开拓者交易平台设计构建了四种基于技术指标RSI的量化交易策略:第一种是由传统技术分析方法长短周期RSI线为基本原理的简单量化策略,第二种是加入了辅助指标PBX瀑布线组成双指标组合的外部增强量化策略,第三种是两条RSI线长短周期能够自适应调节的内部增强量化策略,第四种尝试将两种增强方式结合,既加入辅助指标又自适应调整周期的内外部共同增强策略。首先以燃油连续作为标的品种对策略进行优化,选取2015年9月1日至2021年9月1日的日收盘价数据,以2019年9月1日为界分为训练集数据和测试集数据。训练集数据用于求取策略参数,测试集将参数代入观察实际效果。将四种量化策略应用并观察其具体表现,优化策略代码并初步验证策略有效性,以备应用于资产组合。对策略模型优化之后选取国内四大期货交易所中总金额高,活跃性强的共15个交易品种,以等额初始本金的方式构建资产组合。按实际交易设置将四种策略应用于资产组合,代入训练集数据进行参数寻优,剔除掉各模型置信度不足的标的后代入测试集数据,观察策略应用于市场化组合的表现。通过研究发现:简单的技术分析方法难以完全规避部分交易品种价格的周期性季节性异动;总体而言外部增强策略对简单RSI策略中微弱的交易信号可以进行有效的筛选,在合理控制风险的同时也稳定的提高了策略的盈利能力,内部增强策略在个别标的中有良好的表现,但在代表市场整体波动水平的资产组合中的表现并不尽人意,内外部增强策略的整体收益水平略优于外部增强策略,由于更出色的信号筛选能力使得交易次数大大减少,平均利润大幅增长,信号筛选作用进行了强化,但同时参数的增多也使得策略模型的适用性不佳;三种增强策略尽管在资产组合中整体表现不同,但应用于某一特定品种的效果与整体水平会有差别,在实际交易中应当对每个品种应用表现更好的策略,结合不同品种特点,应用差异化的量化策略,构建针对于交易品种的策略体系,获得更高更稳定的利润。
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