追求趋势价值的期货量化基本策略

追求趋势价值的期货量化基本策略
量化投资是指将投资理念或市场观点转化为数学模型，并根据历史数据对模型进行测试验证，总结收益—风险特性以及相关参数，然后通过计算机技术实现自主化交易的投资方式。
　　一个完整的量化投资策略具备四个方面的特点：
　　一是具有特定的定量分析策略。量化投资是基于一定的市场逻辑或根据历史数据作出的概率统计，形成特定的数学模型用以分析和评判市场表现，进而形成交易策略，这与目前大多数分析师所采用的定性分析方式有很大区别。量化投资注重数理分析与逻辑推导，不依靠经验主义和主观判断形成交易决策。当然，其模型思想仍然是来源于投资者的市场经验，这种来源可以是基于历史数据所进行的概率统计，也可以是一些技术指标，甚至可以是来源于基本面分析，只要能形成一定数理逻辑并得到市场验证即可作为量化投资策略。
　　二是绩效具有可追溯性。量化投资是基于特定的交易模型，可以用历史数据输入模型进行绩效检测，从而计算出交易策略的胜算率、期望收益与风险度等，并且可以依据这些检测值来预判模型未来的收益表现。相反，基于经验主义的主观交易方式无法通过历史数据进行合理的检测，不具有可追溯性，也无法对以后的交易行为进行合理预估。
　　三是具有极高的纪律性。量化投资是根据经过历史验证的模型进行分析和交易，因而规避了主观判断带来的局限。而在具体操作时，大多采用计算机程序实现自动化交易，不会出现主观交易中经常出现的人性弱点。
　　四是在信息处理上具有主观交易不可比拟的优势。目前金融投资品种非常丰富，以国内商品期货市场为例，品种已经超过20个，加上每个品种有数份合约同时交易，可供选择的标的组合可以达到成百上千个，如果再考虑境外商品市场以及金融类市场，信息更是呈几何倍递增，处理如此海量的数据，显然依靠数学模型与计算机程序处理的量化投资比传统交易方式效率更高。
　　从特性上看，量化投资相较主观交易方式具有许多优势，所以自上世纪70年代诞生以来受到很多投资者特别是机构投资者的追捧。经过30多年的发展，量化投资已经成为国际金融市场主流的交易方式之一，包括对冲基金和共同基金等在内的大量机构投资者都采用量化投资方式进行资产管理。
　　关于期货量化投资模式的研究，在内容框架搭建上可以包含四个方面：一是交易策略模型，即将各种交易理念或方法转化为数学模型，方便利用计算机程序实现定量化操作，这些交易策略可以是单品种投机策略、套利策略、指数化策略或者各类组合策略；二是风险测算与管理，即通过一定的数量模型实现对各类风险点的测度以及动态管理，保障期货交易的安全性与高效率，主要的模型可以包括头寸分配模型、持仓风险监控模型、流动性风险管理模型等；三是用于提高执行效率的量化模型，比如通过计量工具测算交易成本、进行保证金动态管理、提高成交效率以及优化展期策略等；四是操作平台的研发，主要是指提高计算机与网络硬件构架、提升程序编写等软件支持。
　　量化投资主要应用在具有高流动性与历史数据丰富的金融投资市场，就期货市场而言，既可以在商品类品种也可以在股指等金融类品种上进行。本文将主要就股指期货的量化投资阐述我们所设计的一种单品种交易策略模型，使大家了解如何全面而详细地构建一个量化投资策略。
　　本文所介绍的股指期货量化投资模型称为趋势价值线，主要跟踪品种的趋势性投资机会。按照我们对市场的理解，价格运行的状态完全可以分为上涨趋势与下跌趋势(所谓振荡市是这两种趋势行情的包含形态)。上涨趋势可以分为三个阶段：牛市确认、牛市主阶段、牛市衰退；下跌趋势也可以分为熊市确认、熊市主阶段与熊市衰退三个阶段。在趋势的第一个阶段——确认阶段，行情走势完成初步反转，新的趋势形态比较清晰，作为趋势投资者可以开始介入；在趋势的第二个阶段——主升/主跌阶段，价格趋势形态的动能强劲，是趋势投资的主获利阶段；第三个阶段则为趋势衰退阶段，行情进入尾声，并出现新趋势的萌芽，此时为趋势投资退出阶段。
　　市场趋势的阶段划分
　　趋势投资量化模型的设计要点在于如何确立新的趋势、如何追踪趋势的发展以及评判趋势的结束。趋势价值线算法的原理是我们通过长期市场实践所发现的价格自我反馈规律，通过这种价格反馈规律可以基本确认新的趋势，并顺趋势发出跟踪信号，并在趋势衰退时提醒退出。
　　趋势价值线信号类型
　　量化投资的实现方式主要是计算机自主交易，由计算机追踪行情并根据算法自动下达交易指令。为了方便对计算机可靠性的监控，我们对算法进行了可视化处理，如上图所示，行情界面的上半部分是k线图，下半部分则是算法信号，发出多头信号时进行趋势性做多投资，发出空头信号时则提示进行趋势性做空投资。
　　下图是沪深300指数的趋势价值线算法显示图，由图可知，该量化投资模型能够实现对股指趋势的高概率追踪，在股指期货上市后投资者可以通过趋势价值线算法对市场风险状态进行评估，进而制定保值策略。
　　沪深300指数的趋势价值线信号
　　一个完整的量化投资流程不仅仅只是制定行情判断的算法模型，还需要对实现模式进行精细化设计。算法实现模式主要包含两个方面：其一是交易模块的设计，其二是交易系统平台的选择。交易模块是指在具体下单操作时在交易、风险控制以及品种选择上进行的模块化设计。在趋势价值线量化投资策略中，交易模块主要由入市、止损、退出、品种组合、历史验证以及头寸管理等部分组成，这些组成部分形成了系统化的操作方式。
　入市策略
　　入市策略是指在股指期货合约上开仓时机、点位的选择，趋势价值线量化策略主要依据算法对新趋势确认阶段的追踪而进行开仓，在可视化界面上则依据信号颜色的变换进行。具体方式如下:
　　买入交易(做多)：当股指期货价格信号由下跌趋势信号变成上涨信号时，在连续第二根信号棒的收盘处买入开仓，建立多头头寸后，当信号再次呈现下跌信号时，在第一根下跌信号棒的收盘处卖出平仓。
　　趋势价值线买入交易信号
　　卖出交易(做空)：当价格信号由上涨信号变成下跌信号时，在连续第二根下跌信号棒的收盘处卖出开仓，建立空头头寸后，当信号再次呈现上涨信号时，在第一根上涨信号棒的收盘时买入平仓。
　　趋势价值线卖出交易信号
　　在开仓时点的选择上需要关注很多细节的处理：
　　第一，采用期货日线进行交易。
　　第二，连续出现两根同色信号棒时才开仓。在第一根信号棒出现时不进行处理，如当信号由下跌趋势的信号变为上涨的信号时，在第一个上涨信号出现时不进行买入开仓，当连续第二根信号棒仍为上涨信号时，才进行买入开仓。
　　第三，以第二根信号棒为准。这主要是因为，当行情进入趋势转折点或趋势不明确期时，价格会在信号转换临界点进行反复穿刺，导致伪信号出现。比如，当下跌趋势信号变为上涨信号时，第一根上涨信号棒后面可能再次出现下跌信号棒，因此，以第二根连续信号棒作为开仓点位可以降低伪信号带来的影响。
　　第四，在交易时(无论开仓还是平仓)以收盘价为基准进行操作，我们可以选择在收盘时、收盘前20分钟内、次日开盘10分钟内进行交易。
　　第五，选择收盘价为基准进行操作。这主要是基于以下两点原因：一是模型信号以收盘价为核心，模型效果的历史检验以收盘价进行测算，所以用收盘价作为操作价格使操作具有可检验性和连续性；二是在信号转换时，日内价格可能会发生对转变临界点的反复穿刺，导致频繁无效交易，而以收盘价为基准可以规避这种缺陷。