商品期貨量化交易策略

李雁 劉金山 楊鎮(zhèn)綱 余嘉豪

摘 要：本文通過使用2011—2013年商品期貨數(shù)據(jù)構(gòu)建商品期貨量化交易策略，策略分為兩部分：阿爾法模型和風(fēng)險(xiǎn)控制模型。（1）阿爾法模型，利用平均方向性運(yùn)動(dòng)指數(shù)（ADX）預(yù)測(cè)市場(chǎng)未來趨勢(shì)。趨勢(shì)明顯，使用商品通道數(shù)（CCI），反之使用隨機(jī)指標(biāo)（KDJ）指導(dǎo)做空做多。（2）風(fēng)險(xiǎn)控制模型中包括止損模型和正金字塔資金管理模型。本文使用2014—2015年的數(shù)據(jù)進(jìn)行策略回測(cè)，結(jié)果為幾何年化收益率高達(dá)78.69%，最大回撤率只有7.97%。測(cè)試結(jié)果表明該模型具有高收益率和低風(fēng)險(xiǎn)的特點(diǎn)。

關(guān)鍵詞：平均方向性運(yùn)動(dòng)指數(shù) 商品通道數(shù) 隨機(jī)指標(biāo)

中圖分類號(hào)：F832 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2096-0298（2019）01（a）-054-04

1 引言

資金流向是股市中的資金主動(dòng)選擇的方向，它是國際上的一個(gè)成熟的技術(shù)指標(biāo)。資金流向的判斷對(duì)分析股市大盤走勢(shì)和操作上都起著至關(guān)重要的作用。同時(shí)資金流向可以在高頻交易與黑箱操作中作為重要的技術(shù)指標(biāo)[1]。

資金流向有兩種計(jì)算方式，一種是從量的角度去分析資金的流向；另一種是從價(jià)格變化反推資金流向[2]。從量的角度去分析資金的流向，即觀察成交量和成交金額?？疾斐山粏蔚姆较蚝痛笮矶x資金流向。根據(jù)滬深交易所提供的成交數(shù)據(jù)，如果單筆成交的成交價(jià)在現(xiàn)價(jià)之上，即主動(dòng)性買盤，表明買方的意愿更強(qiáng)烈，該筆成交定義為資金流入；如果單筆成交的成交價(jià)在現(xiàn)價(jià)之下，即主動(dòng)性賣盤，表明賣方的意愿更強(qiáng)烈，該筆成交定義為資金流出。 從價(jià)格變化反推資金流向。通過價(jià)格變化反推資金流向指股價(jià)處于上升狀態(tài)時(shí)產(chǎn)生的成交額是推動(dòng)股價(jià)上漲的力量，這部分成交額被定義為資金流入；股價(jià)處于下跌狀態(tài)時(shí)產(chǎn)生的成交額是推動(dòng)股價(jià)下跌的力量，這部分成交額被定義為資金流出；當(dāng)天兩者的差額即是當(dāng)天兩種力量相抵之后剩下的推動(dòng)股價(jià)上升的凈力，定義為當(dāng)天的資金凈流入。這種計(jì)算方法的意義在于：指數(shù)（價(jià)格）處于上升狀態(tài)時(shí)產(chǎn)生的成交額是推動(dòng)指數(shù)（價(jià)格）上漲的力量，這部分成交額被定義為資金流入；指數(shù)（價(jià)格）下跌時(shí)的成交額是推動(dòng)指數(shù)（價(jià)格）下跌的力量，這部分成交額被定義為資金流出；當(dāng)天兩者的差額即是當(dāng)天兩種力量相抵之后剩下的推動(dòng)指數(shù)上升的凈力，這就是該板塊當(dāng)天的資金凈流入。資金流向測(cè)算的是推動(dòng)指數(shù)漲跌的力量強(qiáng)弱，可以反映人們對(duì)該板塊看空或看多的程度。這與史蒂夫·尼森[3]所提出的金融市場(chǎng)投資很大程度上會(huì)受金融市場(chǎng)情緒支配的理論一致。

《期貨市場(chǎng)技術(shù)分析》[4]提出價(jià)格消化市場(chǎng)行為，《期貨交易策略》[5]中提出商品價(jià)格總是往阻力小的方向前進(jìn)。因此本文所采用的資金流向計(jì)算方法是通過價(jià)格變化反推資金流向。即本文將用多空力量對(duì)比來構(gòu)建資金流模型。其中模型中所采用的真實(shí)區(qū)間（TR）和平均方向性運(yùn)動(dòng)指數(shù)（ADX）的周期都為14天。

Antti Iimanen[6]在《Expected Returns》一書中提出在投資者們主要從歷史平均回報(bào)、金融和行為理論、前瞻性市場(chǎng)指標(biāo)去考慮投資方向，并評(píng)估投資該金融產(chǎn)品所能得到的期望回報(bào)。約翰·墨菲[4]則在技術(shù)分析法中所提出的三大假設(shè)：市場(chǎng)行為包容消化一切；價(jià)格以趨勢(shì)方式演變；歷史會(huì)重演。

里什·納蘭[7]提出量化交易系統(tǒng)一般包括三個(gè)模型：阿爾法模型，風(fēng)險(xiǎn)控制模型和交易成本模型。投資組合構(gòu)建模型是綜合運(yùn)用阿爾法模型、風(fēng)險(xiǎn)控制模型和交易成本模型，從而構(gòu)成一個(gè)交易策略。投資組合構(gòu)建模型最后通過執(zhí)行模型完成任務(wù)。其中阿爾法模型用于預(yù)測(cè)準(zhǔn)備交易的金融產(chǎn)品未來的走勢(shì)。風(fēng)險(xiǎn)控制模型則包括止損和資金管理，用來減少損失和對(duì)資金進(jìn)行管理。交易成本模型，一般被大型交易者和投資公司所使用。例如通過數(shù)學(xué)計(jì)算把一宗大型的交易，分解為許多小型交易，達(dá)到降低手續(xù)費(fèi)的目的。本文主要研究的是阿爾法模型和風(fēng)險(xiǎn)控制模型，因此本文將不再對(duì)交易成本模型進(jìn)行擴(kuò)展探討。

量化交易策略中所需要用到的數(shù)據(jù)通常還需要進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，但是標(biāo)準(zhǔn)化的假設(shè)前提是數(shù)據(jù)符合正態(tài)分布。然而真實(shí)交易中金融市場(chǎng)上的價(jià)格分布通常不是正態(tài)的，它們普遍存在著一個(gè)很大的尾部。因此若強(qiáng)行進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，只會(huì)曲解股票數(shù)據(jù)[8]。同時(shí)，評(píng)估量化交易策略的標(biāo)準(zhǔn)是使用歷史股票數(shù)據(jù)，對(duì)策略進(jìn)行模擬仿真交易并根據(jù)收益與損失進(jìn)行策略評(píng)估。然而，歷史總是固定的，所以只要做盡可能多的嘗試，總是能得到一個(gè)漂亮的回報(bào)率[9]。因此本文首先利用2011—2013年商品期貨數(shù)據(jù)構(gòu)建商品期貨量化交易策略，并再用已構(gòu)建完成的模型對(duì)2014—2015年的商品期貨進(jìn)行模擬仿真交易。摒棄了以往使用同一組數(shù)據(jù)進(jìn)行回測(cè)的方法，從而提高了模型在真實(shí)世界中進(jìn)行交易的可行性。

2 指標(biāo)計(jì)算說明

2.1 真實(shí)價(jià)格范圍（TR）

下列各值中最大者：

（1）當(dāng)日最高價(jià)與當(dāng)日最低價(jià)之間的距離。

（2）當(dāng)日最高價(jià)與昨日收市價(jià)之間的距離。

（3）當(dāng)日最低價(jià)與昨日收市價(jià)之間的距離。

真實(shí)價(jià)格范圍始終是正數(shù)。

2.2 方向性運(yùn)動(dòng)（DM）

（1）當(dāng)天的區(qū)間超出前一天區(qū)間的最大部分。

（3）內(nèi)部日DM為0。（內(nèi)部日，價(jià)格變化范圍完全在前一日價(jià)格變化范圍之內(nèi)的交易日）。

（4）限制日DM計(jì)算[7]，如圖1所示。

例如，限制日（圖左），+DM是A與次日達(dá)到的上限C之間的差值。

2.5 隨機(jī)指標(biāo)（KDJ）

（1）%k=（當(dāng)日收盤價(jià)-前n天低價(jià)）÷（前n天高價(jià)-前n天低價(jià)）；

（2）%D是%K的3日移動(dòng)平均線。

3 阿爾法模型

首先，計(jì)算平均方向性運(yùn)動(dòng)指數(shù)（ADX）并利用平均方向性運(yùn)動(dòng)指數(shù)（ADX）預(yù)測(cè)市場(chǎng)未來趨勢(shì)。本文采用的真實(shí)區(qū)間（TR）和平均方向性運(yùn)動(dòng)指數(shù)（ADX）的周期都為14天。市場(chǎng)趨勢(shì)可以分為以下三種情況。

（1）當(dāng)ADX<20時(shí)，市場(chǎng)趨勢(shì)不明顯。

（2）當(dāng)ADX>30且下降時(shí)，市場(chǎng)趨勢(shì)轉(zhuǎn)弱。

（3）當(dāng)ADX≥20且上升時(shí)，市場(chǎng)趨勢(shì)強(qiáng)勁。

（注：市場(chǎng)趨勢(shì)指標(biāo)，平均方向性運(yùn)動(dòng)指數(shù)的大小代表的是市場(chǎng)趨勢(shì)變化而不是走勢(shì)變化）。

其次，本文根據(jù)已預(yù)測(cè)出的市場(chǎng)趨勢(shì)來決定策略，策略分為以下三種。

3.1 當(dāng)市場(chǎng)趨勢(shì)不明顯時(shí)

利用非趨勢(shì)市場(chǎng)中的交易指標(biāo)，隨機(jī)指標(biāo)（KDJ）判斷超買超賣情況。隨機(jī)指標(biāo)在交易范圍中廣泛使用，其中在偏上升或下降的微弱趨勢(shì)情況下使用效果最佳。隨機(jī)指標(biāo)最不適宜用于只有持續(xù)的微笑變動(dòng)的趨勢(shì)性市場(chǎng)。雖然使用隨機(jī)指標(biāo)普遍推薦的時(shí)間周期是14天。但根據(jù)《期貨市場(chǎng)計(jì)算機(jī)分析指南》[11]，9～12天這一范圍是信號(hào)出現(xiàn)的速度（%K穿過%D）與有效性或產(chǎn)生最少錯(cuò)誤信號(hào)的跟進(jìn)的最好折中。為此，分別測(cè)試了使用14天周期與9～12天周期的隨機(jī)指標(biāo)的效果，根據(jù)測(cè)試結(jié)果，本文中使用的隨機(jī)指標(biāo)的周期為9天，隨機(jī)指標(biāo)的使用原則。

（1）當(dāng)K線從下向上突破D線，且K、D不在50附近時(shí)，采取買入策略。

（2）當(dāng)K線從上向下突破D線，且K、D不在50附近時(shí)，采取賣出策略。

3.2 當(dāng)市場(chǎng)趨勢(shì)轉(zhuǎn)弱時(shí)

本文中的策略將不進(jìn)一步討論直接采取平倉策略以確保風(fēng)險(xiǎn)得到遏制和收益率最大化。

3.3 當(dāng)市場(chǎng)趨勢(shì)強(qiáng)勁時(shí)

利用趨勢(shì)市場(chǎng)中的交易指標(biāo)，商品通道數(shù)（CCI）進(jìn)行多空交易[12]。商品通道數(shù)通常表現(xiàn)為一條波浪或一個(gè)柱狀圖，在零線上下變化。由于指標(biāo)測(cè)量的是價(jià)格偏離移動(dòng)平均線的程度，可以利用CCI度量趨勢(shì)的強(qiáng)度，CCI的值越高，趨勢(shì)越強(qiáng)，則順勢(shì)交易可能越有利可圖。

其中Donald R.Lambert[7]的研究表明CCI中使用的移動(dòng)平均線的長度應(yīng)該小于假定周期長度的1/3。然而根據(jù)《期貨市場(chǎng)計(jì)算機(jī)分析指南》[11]里的測(cè)試結(jié)果顯示，不論周期長度是多少，移動(dòng)平均線長度為5時(shí)，效果最佳。Donald R.Lambert研究表明CCI的周期在5～20天為最佳。本文通過測(cè)試CCI默認(rèn)值14天周期以及5～20天周期，測(cè)試結(jié)果表明CCI周期設(shè)置為20天最佳。

利用CCI進(jìn)行交易有兩種策略。一種是CCI從0到+100（-100）變化得越快，隨后的趨勢(shì)越強(qiáng)，越確定。CCI在沖破+100后迅速下降（在沖破-100后迅速上升）一般意味著趨勢(shì)強(qiáng)度在減弱，應(yīng)該在這一點(diǎn)建立跟蹤止損指令，而在這里直接設(shè)置了一個(gè)平倉信號(hào)。另一種是可以在零線首次被突破時(shí)，建一個(gè)小型倉，隨著CCI的增長和趨勢(shì)強(qiáng)度的增強(qiáng)，增加頭寸。當(dāng)CCI停止，預(yù)示市場(chǎng)正退出主流，這時(shí)開始拋出頭寸。經(jīng)過測(cè)試比較，選擇了前一種，即突破+100（-100）的策略。

商品通道數(shù)（CCI）使用原則：

（1）當(dāng)CCI向上突破+100 時(shí)，采取做多策略。

（2）當(dāng)CCI向上突破-100 時(shí)，采取做空策略。

（3）當(dāng)CCI在超買區(qū)上漲時(shí)，采取多頭加倉策略。

（4）當(dāng)CCI在超賣區(qū)下跌時(shí)，采取空頭加倉策略。

（5）當(dāng)CCI在超買區(qū)下降時(shí)，采取賣出平倉策略。

（6）當(dāng)CCI在超賣區(qū)上升時(shí)，采取買入平倉策略。

4 風(fēng)險(xiǎn)控制模型

4.1 止損模型

本文止損模型中首先利用固定額度5%止損來檢驗(yàn)交易策略預(yù)測(cè)市場(chǎng)未來走勢(shì)是否正確。若達(dá)到固定額度止損所設(shè)定的固定額度5%，則表明期貨交易策略模型預(yù)測(cè)市場(chǎng)走勢(shì)錯(cuò)誤，立即采取平倉退市策略以遏制風(fēng)險(xiǎn)并確保損失最小化。若沒有達(dá)到固定額度止損所設(shè)定的固定額度5%，則表明預(yù)測(cè)市場(chǎng)走勢(shì)正確，隨后轉(zhuǎn)為保本止損和跟蹤止損。

保本止損：若做多，以后的價(jià)格真的上漲了，交易開始后的最高價(jià)上漲到了開倉價(jià)格的1.15倍，認(rèn)為達(dá)到了保本止損條件，把固定額度止損位上移到開倉價(jià)。若做空，以后的價(jià)格真的下降了，交易開始后的最低價(jià)下降到了開倉價(jià)格的0.85倍，認(rèn)為達(dá)到了保本止損條件，把固定額度止損位下降到開倉價(jià)。

跟蹤止損：若做多，止損位小于開倉后一段時(shí)間最高價(jià)的0.95倍，就把止損位移動(dòng)到交易開始至今為止最高價(jià)的0.95倍。若做空，止損位高于開倉后一段時(shí)間最低價(jià)的1.05倍，就把止損位移動(dòng)到交易開始至今為止最低價(jià)的1.05倍。

4.2 資金管理模型

由于需要限制風(fēng)險(xiǎn)，因此將資金分散投資。根據(jù)《期貨市場(chǎng)技術(shù)分析》[4]當(dāng)中所提及的對(duì)于過于分散的資金將很有可能由于大量虧損的交易沖抵掉少數(shù)盈利交易導(dǎo)致總收益處于虧損狀態(tài)。所以，需要尋找一個(gè)平衡點(diǎn)尋求收益率最大化同時(shí)遏制風(fēng)險(xiǎn)。即所選市場(chǎng)之間的相關(guān)性越小，則越能取得分散投資的功效。本文所測(cè)試的數(shù)據(jù)中可交易的期貨商品一共有35個(gè)，可選市場(chǎng)一共有3個(gè)。本文針對(duì)中長線期貨交易進(jìn)行資金管理采用正金字塔資金管理模型。

（1）限制加倉次數(shù)最多是4次。

（2）加倉次數(shù)隨著趨勢(shì)不變或略有減弱而增加。

（3）同時(shí)加倉金額隨著加倉次數(shù)增加而減少。

5 商品期貨交易策略測(cè)試結(jié)果

5.1 模型測(cè)試說明

（1）初始資金為100，000，000元。

（2）測(cè)試使用策略研究系統(tǒng)Auto-Trader回測(cè)引擎。

（3）隨機(jī)選取四種商品期貨進(jìn)行測(cè)試，隨機(jī)選取的四種商品期貨，如表1所示。

5.2 使用2011—2013年數(shù)據(jù)構(gòu)建模型

從表2中可見，本文使用2011—2013年商品期貨歷史數(shù)據(jù)所構(gòu)建的模型在回測(cè)中屬于盈利模型。模型幾何年化收益率只有12.39%，且最大回撤率達(dá)到11.61%。本文所建立的模型在2011—2013年商品期貨歷史數(shù)據(jù)回測(cè)中表現(xiàn)一般，依舊使用該模型測(cè)試2014—2015年商品期貨數(shù)據(jù)，從而驗(yàn)證該模型的可行度。

5.3 2014—2015年測(cè)試結(jié)果

從表3中可以看到，本文所建立的期貨交易模型是一個(gè)高收益率的模型。模型算術(shù)年化收益率高達(dá)107.43%，幾何年化收益率高達(dá)78.69%。在如此高的收益率前提下，本文所建立的期貨交易模型通過測(cè)試得到的最大回撤率卻只有7.97%，這表明模型能良好地遏制風(fēng)險(xiǎn)。測(cè)試結(jié)果表明，本文所建立的期貨交易模型是高收益低風(fēng)險(xiǎn)的期貨量化投資模型。同時(shí)，在測(cè)試時(shí)間段內(nèi)夏普比率達(dá)到2.3998，Calmar比率達(dá)到9.6202，Sortino比率達(dá)7.5164。從測(cè)試結(jié)果的效績比率中可以得出本文所建立的期貨交易模型具有高收益率和低風(fēng)險(xiǎn)的特點(diǎn)。

從表4總體交易分析中可以看到本文所建立的模型在測(cè)試時(shí)間段內(nèi)交易的勝率達(dá)到60.37%，平均盈利/平均虧損達(dá)到3.0979，表明本文所建立的模型是勝率和收益率都較高的期貨量化投資模型。

綜合以上測(cè)試結(jié)果，本文所建立的商品期貨量化交易策略模型具有高收益低風(fēng)險(xiǎn)的特點(diǎn)。同時(shí)，通過商品期貨歷史回測(cè)與數(shù)據(jù)測(cè)試，驗(yàn)證了本文所建立的模型具有一定可行性。即使在不同的真實(shí)期貨市場(chǎng)中，本文所建立的模型也依舊保持一定收益且風(fēng)險(xiǎn)較低。即該模型可運(yùn)用在不同真實(shí)期貨市場(chǎng)中，具有一定的彈性與可行性。

6 結(jié)語

本文通過探討研究，建立了具有高收益低風(fēng)險(xiǎn)的商品期貨量化交易策略模型。并且通過歷史回測(cè)與數(shù)據(jù)測(cè)試驗(yàn)證了該模型策略的有效性與可行性。該方法主要是通過利用市場(chǎng)趨勢(shì)指標(biāo)，平均方向性運(yùn)動(dòng)指數(shù)（ADX）進(jìn)行市場(chǎng)趨勢(shì)預(yù)測(cè)分析從而進(jìn)行有效投資達(dá)到提高收益率降低風(fēng)險(xiǎn)的目的。但模型也存在以下不足。

首先，本文所建立的模型策略核心是利用市場(chǎng)趨勢(shì)指標(biāo)，平均方向性運(yùn)動(dòng)指數(shù)（ADX）進(jìn)行市場(chǎng)趨勢(shì)預(yù)測(cè)分析。因此該模型策略本質(zhì)上是趨勢(shì)順應(yīng)系統(tǒng)，所存在的缺點(diǎn)是過于依賴市場(chǎng)趨勢(shì)。即，當(dāng)市場(chǎng)在相當(dāng)長的時(shí)間內(nèi)沒有趨勢(shì)時(shí)，該策略一般是不獲利的[8]。這也是該策略模型在歷史回測(cè)2011—2013年數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)一般，但在測(cè)試2014—2015年數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)優(yōu)異的原因。

其次，本文所建立的商品期貨量化交易策略中運(yùn)用了多種指標(biāo)。然而范？撒普（Van K. Tharp） [8]則提出在量化交易中使用人為定義的指標(biāo)，（如ADX，KDJ等）并不可靠，他認(rèn)為指標(biāo)是經(jīng)過簡化的原始數(shù)據(jù)且指標(biāo)作用范圍必然是有限的。即本文所建立的策略模型作用范圍有限。

最后，本文所建立的策略模型未能考慮選股模型與多策略結(jié)合使用。因此，在接下來的研究中可以對(duì)選股模型與多策略結(jié)合進(jìn)行探討，以完善模型，從而增強(qiáng)其適用性。

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