恒生指数量化择时系列之一：跟踪趋势，成交额倒波幅模型

摘要 本文是华创金工在港股指数量化择时研究的开篇之作。本文的目标，试图在恒生指数上得到年化收益显著超越宽基的量化择时策略。 华创金工针对指数量化择时的研究，都会以趋势探索作为量化择时研究的开端。传统的均线穿越择时在恒生指数上的回溯效果非常一般，总收益不仅为负，胜率还不足30%，甚至连恒生指数标的本身都无法超越。且港股特征成交额指标相比A股特征成交量指标并无明显的规律，因此，利用以往方法难以构建恒生指数的有效趋势择时策略。 如果需要寻找一个指标既能发现趋势，但是最终择时收益又能显著超越标的本身，那么该指标必须具备一定的价格领先作用。华创金工构建了成交额倒波幅指标，基于成交额倒波幅指标，借鉴A股特征成交量指标的构造思路，最终形成特征成交额倒波幅的港股指数多空择时策略。 择时策略在恒生指数(HSI)的表现如下，年化收益为14.75%，最大回撤为44.76%，胜率为52.7%，盈亏比为1.62，夏普比率0.599。在恒生中国企业指数(HSCEI)的表现如下，年化收益为22.77%，最大回撤为52.9%，胜率为53.4%，盈亏比为1.62，夏普比率为0.769。胜率较高，超过50%，平均多头持有周期20日，空头持有周期11日，且择时收益显著超越标的本身，表现非常优秀。 风险提示 策略基于历史数据的回测，不保证策略未来的有效性。 投资主题 报告亮点 本文是华创金工在港股指数量化择时研究的开篇之作，本文的试图在恒生指数上得到年化收益能显著超越基准的量化择时策略。华创金工针对指数量化择时的研究，都会以趋势探索作为量化择时研究的开端，即趋势向上的时候，指标值增加，趋势向下的时候，指标值减少，而本文巧妙地构造了成交额倒波幅技术指标，能够成为领先价格的衡量恒生指数趋势择时指标，并最终构建了特征成交额倒波幅择时策略，在回溯中获得了远超标的指数的择时收益。 投资逻辑 本文需要寻找一个有关港股宽基指数的技术指标，既能发现趋势，且领先趋势。由于成交额指标与港版的恐慌指数(恒指波幅指数)相比价格具有领先性。 因此本文构造了成交量倒波幅指标，基于A股特征成交量指标的构造方法，形成了港股特征成交额倒波幅指标，由于特征成交额倒波幅指标的期望收益分布图与A股特征成交量指标相似，呈现出√型，做多趋势上涨区域，做空趋势下跌区域，做多超跌反弹区域，是本文构建港股指数择时模型最重要的逻辑。 一、前言 华创金工在过去几年的量化择时研究中，从各类数据出发，开发了大量的A股相关宽基指数的择时模型，短期择时模型有：成交量模型、特征成交量模型、特征龙虎榜机构模型、低波动率模型。中期择时模型：涨跌停模型、月历模型。长期择时模型有：动量模型。从多个维度的逻辑出发最终形成更强的A股综合兵器V3模型、综合国证2000择时模型，综合兵器V3模型可应用于上证指数、沪深300指数、万得全A指数；综合国证2000择时模型可应用于国证2000指数与中证1000指数。还有从价量出发，基于遗传规划建模的基础择时模型(沪深300模型)与进阶择时模型(中证500模型)。因为华创金工在A股宽基指数上的量化择时模型积累了较为深刻的经验，所以华创金工试图在其他著名的宽基指数上面去拓展量化择时模型。 相比于上证指数，更为历史悠久的恒生指数诞生于1969年11月24日，是香港最早的股票市场指数之一。作为香港蓝筹股指数，恒生指数主要反映市值最大及成交最活跃的香港上市公司表现。为进一步反映市场各类别股票的价格走势，恒生指数于1985年引进四个分类指数，并把所有成份股分别纳入金融、公用事业、地产和工商业四个分类指数中。而本文试图在香港恒生指数上面去构建量化择时模型并最终获得远超宽基指数本身的择时收益。 图表1恒生指数的均线穿越择时策略的历史回溯结果 华创金工针对指数量化择时的研究，都会以趋势探索作为量化择时研究的开端，从古老的道氏理论到均线穿越与均线排列，趋势一直都是量化择时研究探索的热点问题。 均线穿越，即收盘价的快均线向上穿越收盘价的慢均线可以买进做多，收盘价的快均线向下穿越收盘价的慢均线可以卖出多头持仓，然后可以做空。那么均线穿越的量化择时趋势研究在恒生指数上面的表现究竟如何？假设，快均线参数为10，慢均线参数分别设置为50/60/70/80，择时回溯区间为2004-01-02~2022-09-14，单边成本万三，双边万六，那么各个参数在恒生指数上面的择时回溯结果如图表1与图表2。从图表1和图表2的表现来看，传统的均线穿越择时效果非常一般，胜率不足30%，甚至连恒生指数标的本身都无法超越。 图表2恒生指数的均线穿越择时策略的历史回溯结果 从图1与图2均线穿越策略的量化择时回溯结果来看，纯粹的价格序列似乎并不能获得超越标的本身的收益，那么成交量指标与成交额指标能否成为恒生指数量化择时的有效择时指标呢？ 二、成交额还是成交量？ 华创金工在A股量化择时的短期模型开发中，以成交量指标作为核心，那么研究港股指数的量化择时模型究竟是选择成交量还是成交额呢？ 我们首先提出一个问题，即港股的许多股票股价非常便宜，但是成交量非常较低，为什么没有人买呢？存在一个原因是，港股存在着大量的老千股，长期以来没有大资金关注，成交十分低迷，接近于零，这也是港股与A股的不同所在。老千股的股价没有最低只有更低，老千股可以通过缩股，将十股变1股，股价回到1毛钱，但股价可以接着跌，跌回到1分钱，看着跌无可跌，但又可以再来一次缩股，重新变回到1毛钱，接着再跌，不断演绎。 假设市场只有两只股票，股票A与老千股股票B，假设交易日为T日，其中股票A与股票B的成交量均为100股，股票A的价格为10元，股票B的价格为0.1元，市场的成交量为200，成交额为1010元，那么200的成交量股票A与股票B的贡献比例为1：1，而1010的成交额股票A与股票B的贡献比例为100：1，从贡献比例的逻辑上看，成交额指标比成交量指标更具有说服力。 假设交易日为T+1日，股票A与股票B的成交量为100和200，T+1日股票A的价格依旧为10元，股票B的价格依旧为0.1元，那么市场的成交量为300，成交额为1020元，T+1日与T日的成交量日间比值为3/2，而成交额日间比值为1020/1010，从成交日间比较的逻辑来看，成交额指标比成交量指标更具有说服力。 因此，在港股成交指标的选择上，成交额指标比成交量指标更具备说服力。华创金工在A股特征成交量模型中，发现了A股成交量的√型特征分布，那么港股成交额是否具备这个规律呢？与A股特征成交量模型构建的指标类似，计算港股成交额5日HMA/成交额100日HMA，得到港股特征成交额相关指标的未来5日期望收益特征分布图，如 图3所示，与A股较为明显的放量上涨，缩量下跌，极度缩量反弹的√型不同，港股指数特征成交额指标的呈现出既有放量上涨也有稳量和缩量上涨，既有放量下跌亦有稳量下跌，港股特征指标的规律相比A股指标并不明显。 图表3港股特征成交额相关指标的未来5日期望收益特征分布图 既然港股特征成交额指标相比A股特征成交量指标，规律并不明显，那么是否存在着一个指标能像趋势指标一样，市场在上涨的时候指标值较大，市场在下跌的时候指标值较小，指标的10均线大于60均线做多，指标10日均线小于60日均线做空，且最终择时收益能显著超越标的本身的指标呢？ 三、成交额倒波幅指标 如果需要寻找一个指标既能发现趋势，但是最终择时收益又能显著超越标的本身，那么该指标必须具备一定的价格领先作用。除了成交额，是否还有其他指标具有更多的交易信息？于是我们想到VIX，VIX指数又称为VIX恐慌指数，是用于反映市场情绪和预期股市未来波动性的指标之一。VIX又称为VIX恐慌指数，是反映市场投资情绪的晴雨表之一。VIX恐慌指数是芝加哥期权交易所编制的指数，用以衡量标普500指数在未来30天的预期隐含波动率，一般来说，当VIX恐慌指数上升，标普500指数可能下跌，若VIX恐慌指数平稳，标普500指数走势相对稳定。 而利用衍生品计算，衡量港股波动率指数的指标为恒指波幅指数，即港版的恐慌指数，如图表4。恒指波幅指数是衡量香港股票市场的波幅指标，代码为VHSI.HI(HSI Volatility Index)，每隔15秒进行计算并实时发布，它度量了股票市场30个交易日的预期波幅，以香港交易所买卖的即月及下月恒生指数期权的价格进行计算，推出日期为2011年02月21日，指数追溯至2001年01月02日。 结合发现趋势与领先的特点，构建一个趋势指标，市场在上涨的时候指标值较大，市场在下跌的时候指标值较小。本文最终构建的技术指标为成交额倒波幅指标，成交额倒波幅指标=港股成交额/VHSI。该指标由于与VHSI相关，因此具备一定的领先性。该指标在市场上涨的时候，VHSI指标较低，在市场下跌的时候，VHSI指标较高，因此能够划分一般的上涨与一般的下跌趋势，因此成交额倒波幅指标值能在市场上涨的时候相对较大，在市场下跌的时候相对较小。 图表4 VHSI(恒指波幅指数) 但是对于放量下跌来说，成交额指标值较高，而VHSI指标值同样较高，对于平量和缩量上涨，成交额指标值较低，而VHSI指标值同样较低，那么港股成交额/VHSI或许并不能将放量下跌、平量缩量上涨的上涨下跌行情给区分开。为了能将以上两种情形的上涨下跌进行区分，定义成交额倒波幅指标=港股成交额/VHSI^，其中α>1，定义一个较高的α值，对于放量下跌，成交额指标值较高，对于平量缩量上涨，成交额指标值较低，但(VHSI VHSI平量缩量上涨/VHSI)^相比/VHSI更高，所以 (α) (α) (放量下跌 ) (平量上涨 ) (放量下跌) (平量上涨) 的成交额倒波幅指标值，要大于放量下跌的成交额倒波幅指标值。 最终该指标能将上涨和下跌行情进行完全区分，从理论上来说，不同行情的指标值从大到小依次为，放量上涨、平量缩量上涨、放量下跌、平量缩量下跌。那么已知α>1，如果α较小，那么就不能明显区分放量下跌与平量缩量上涨，如果α值太大，那么指标就完全和VHSI值相关，那么α值究竟取值多少才能合适？ 四、特征成交额倒波幅择时策略 在第一章的回顾中我们发现，收盘价的短期均线穿越中期均线，胜率较低，且择时收益并不能显著超越标的本身。那么成交额倒波幅指标的10日短期均线上穿60日中期均线做多，10日短期均线下穿60日中期均线平仓多头，成本单边万三双边万六，在不同α参数下的遍历如图表5和图表6，做多择时收益能显著跑赢恒生指数本身，且年化收益和夏普比率在α参数1.6~3.2的范围下表现非常稳健，胜率稳定在45%~50%。不同α参数下与不同中期均线参数50~90的择时遍历结果如图表7至图表9，年化收益稳定在5%，最大回撤稳定在20%~30%，胜率稳定在40%~50%。 图表5不同α参数下的成交额倒波幅做多恒生指数策略(中期参数=60) 图表6不同α参数下的成交额倒波幅做多恒生指数策略(中期参数=60) 图表7遍历α与中期长度参数下的成交额倒波幅做多恒生指数策略(年化收益) 图表8遍历α与中期长度参数下的成交额倒波幅做多恒生指数策略(胜率) 图表9遍历α与中期长度参数下的成交额倒波幅做多恒生指数策略(最大回撤) 当那么成交额倒波幅指标的10日短期均线上穿60日中期均线做多，10日短期均线下穿60日中期均线平仓多头，能够获取超额标的本身的多头择时收益，那么又该如何获取策略的空头择时收益呢？ 如图表6，我们将α参数确定为1.6~3.2的中间值，即α=2.5，该参数下，做多年化收益相比其余参数较低(1.6~3.2)，因此选择的是一个较为宽泛的参数。在《特征分布建模择时系列之二：物极必反，巧妙做空，特征成交量，模型终完备》一文中，A股特征成交量模型，定义特征成交量指标为成交量的5日HMA/成交量的100日HMA，那么定义特征成交额倒波幅指标为成交额倒波幅的10日均线/成交额倒波幅的60日均线，特征成交额倒波幅指标未来10日的期望收益分布图如图表10。 图表10特征成交