Beta猎手系列之十三：多种类、多周期事件化的开放式择时框架

摘要 传统基于事件驱动构建的择时策略较容易出现过拟合问题，且普遍存在稳健性较弱的问题，底层信号一旦衰减将明显影响整个策略的表现。因此本次报告提出了一种全自动化的择时策略生成框架，底层基于事件驱动思路生成信号。该框架可以在任意指标集的基础上挖掘出其中有效的信号，并构建对任意标的资产的择时信号。 整个构建流程中尽量控制了数据挖掘的可能，采用滚动更新的机制避免过拟合情况发生；确保流程符合逻辑性、可解释性等要求，能输出流程中所有的中间信息；框架也具有较好的泛化性，无需调整即可对不同标的进行测试，也因此计算速度较快；除了直接构建策略外，该择时框架也可以帮助我们初步探索未知的数据集，寻找其中具有择时价值的指标与事件。 我们在各宽基指数与行业指数上进行了回测测试，指标集选择了指数自身量价、宏观、期权、融资融券与成分股的基本面、资金流数据。以中证A500指数为例，各数据集都能获得超过中证A500指数的收益表现，其中基于基本面、宏观数据得到的信号质量显著较好，区间内年化收益分别达到8.21%和8.02%，年化超额收益分别为7.80%和7.45%。而在信号胜率方面，资金流指标表现较突出，看多胜率达到61.11%。最终合成择时策略年化收益率10.61%，Sharpe比率0.813，各项指标相对基础信号都有一定提升。在其他宽基上，也均有较明显的超额收益表现。而在行业指数上，各行业的择时策略表现各有优劣，主要原因在于部分行业的涨跌更依赖于特定的数据指标，因此统一的数据集无法起到稳定有效的判断效果，需要添加有针对性的指标集并对无效的指标集进行整体剔除，才能提升最终择时效果。 风险提示 以上结果通过历史数据统计、建模和测算完成，历史规律未来可能存在失效的风险。各类事件因子可能会受到政策、市场环境发生变化的影响，出现阶段性失效的风险。市场可能出现超出模型预期的变化，导致策略出现超出模型估计的波动和回撤。 内容目录 一、择时策略框架构建............................................................................41.1传统择时策略的构建流程..................................................................41.2全自动择时框架结构介绍..................................................................4二、全流程择时框架结构..........................................................................52.1择时框架第一层：数据选择................................................................52.2择时框架第二层：指标预处理+用法判断.....................................................52.3择时框架第三层：事件化处理..............................................................7三、择时框架测试................................................................................83.1择时框架效果测试——以中证A500指数为例.................................................83.2各宽基指数上测试效果...................................................................113.3行业指数上的回测效果...................................................................16总结...........................................................................................16风险提示.......................................................................................17附录...........................................................................................17 图表目录 图表1：事件驱动型择时策略的一般构建流程.......................................................4图表2：回测指标集情况.........................................................................5图表3：择时框架第一层流程.....................................................................5图表4：数据格式变动类型.......................................................................6图表5：择时框架第二层流程.....................................................................6图表6：事件化列表与参数.......................................................................7图表7：各层级信号合成流程.....................................................................8图表8：择时框架第三层流程.....................................................................8图表9：各指标集在A500上的回测净值............................................................9图表10：各指标集在A500上的回测表现...........................................................9图表11：宏观指标集各指标的初步筛选与判断结果..................................................9图表12：中证A500合成择时策略净值............................................................10图表13：中证A500合成择时策略回测表现........................................................10图表14：中证A500合成择时策略分年度收益......................................................11图表15：沪深300合成择时策略净值.............................................................11 图表16：沪深300合成择时策略回测表现.........................................................11图表17：沪深300合成择时策略分年度收益.......................................................12图表18：中证500合成择时策略净值.............................................................12图表19：中证500合成择时策略回测表现.........................................................12图表20：中证500合成择时策略分年度收益.......................................................13图表21：中证800合成择时策略净值.............................................................13图表22：中证800合成择时策略回测表现.........................................................13图表23：中证800合成择时策略分年度收益.......................................................14图表24：中证1000合成择时策略净值............................................................14图表25：中证1000合成择时策略回测表现........................................................14图表26：中证1000合成择时策略分年度收益......................................................14图表27：创业板指合成择时策略净值.............................................................15图表28：创业板指合成择时策略回测表现.........................................................15图表29：创业板指合成择时策略分年度收益.......................................................15图表30：择时框架在行业指数上的测试结果.......................................................16图表31：全部细分指标在A500指数上的判断结果..................................................17 一、择时策略框架构建 1.1传统择时策略的构建流程 当我们尝试使用量化的思路构建模型对资产进行择时，一般有两种方式： 1、线性回归拟合。将资产的未来收益率作为因变量，并寻找有解释力度的基础指标作为自变量，通过回归模型预测未来资产收益率或者涨跌方向。 2、构建事件驱动模型。统计特定的事件发生时未来资产的涨跌情况，从中筛选出胜率高的指标与相应事件，从而构建事件因子。这种方式能够更精准地捕捉特定情景下的有效信号，且能更方便地融入其他信号构建多指标择时体系。因此，目前大多数情况下我们都是使用事件化的方式来构建策略，辅助我们判断趋势。 在传统构建事件驱动型择时策略的流程中，我们通常会按照以下步骤实现。 通常我们会基于对数据的理解或图像走势的观察作为切入点，在历史区间上对大量信号进行回测，从中筛选出较有效的一组信号来合成最终信号。这种方法一般都能构造出在测试集上较有效的策略，但其实会存在以下问题： 1、容易过拟合。以上步骤中，原始数据的处理、信号的构造与合成等各个步骤都会涉及到参数寻优的工作，最终筛选出的信号普遍会面临过拟合的问题，在样本外信号快速失效。2、稳健性较弱。通常策略是由优选出的少数几个指标组合而成，任意信号的择时能力变