量化专题报告：基于走势形态预测的股指期货T0策略

基于走势形态预测的股指期货T0策略 2025年10月13日 ➢T0策略由于其风险暴露低、收益回撤比高等优势受到了越来越多的关注。 股票T0策略收益与标的日内振幅正相关，年化收益率5%-20%，同时回撤在1%左右水平可控性强，在当下银行理财收益率走低环境下作为另类绝对收益策略受到越来越多关注，能在多资产多策略配置中带来显著增益。 ➢股指期货为T0策略提供了高流动、低成本、杠杆化的更有利载体。股指期货本身为T+0机制无需借券或底仓，有效规避了Beta暴露；主力合约（IF/IC/IM）日均成交额达百亿级，流动性显著优于个股；并且股指期货交易成本低于股票，且保证金制度提供免费杠杆，是T0策略的理想品种。同时对比商品期货，股指期货受成分股交易者影响，盘口稳定性更高，且受到滑点影响也更小。 分析师叶尔乐执业证书：S0100522110002邮箱：yeerle@glms.com.cn 相关研究 ➢从股指期货T0策略的范式来说，结合深度学习预测的中低频动量/反转策略是可行解。T0策略和传统交易策略的区别在于决策空间是逐步收窄的，任何未及时平仓的亏损头寸都将成为实际亏损，因此需要严格交易系统。除此之外，股指期货T0策略的内核是预测未来短期价格方向。高频角度可以采用基于订单簿的微观结构策略，中低频角度可以考虑动量/反转与统计套利策略。随着人工智能技术的发展，机器学习与深度学习在构建上述预测模型中已体现较强优势。 1.资产配置月报202510：十月配置视点：2025年主题行情复盘与展望-2025/10/082.量化大势研判202510：10月继续看好预期成长风格-2025/10/073.量化分析报告：2025年9月社融预测：38552亿元-2025/10/024.量化周报：需求主导的高位再吸筹-2025/09/285.量化周报：市场仍处高位高换手状态-2025/09/21 ➢我们采用K-Shape算法对股指日内走势形态进行分类：趋势上涨、趋势下跌、震荡。为了针对不同的指数日内路径实施对应的交易策略，首先必须解决日内走势形态的分类问题，我们需要采用能够克服平移、缩放、周期不变性的时间序列聚类算法。DTW+K-Means以及K-Shape就是两类满足类似条件的算法，其中后者效果更好且算法复杂度更低。因此我们采用预定义簇中心的K-Shape算法对股指日内1min时序进行三分类聚类，其在样本内外具有较强稳定性。 ➢日内走势类型的预测可采用混合神经网络利用日频截面数据与高频时序数据进行。日内走势或与隔夜跳空、开盘10min走势、过去几日日内和日频特征有关系，我们可以将这些截面特征用全连接层连接并激活从而用于挖掘更丰富的特征，同时高频的1min数据也可能有一定预测能力，因此我们可以用GRU层处理此类数据，最终我们将两者拼接后输入MLP，最终采用Softmax函数输出分类结果。在上证50、沪深300、中证500、中证1000上滚动5年每季度训练，模型能够将预测胜率由随机的33%左右提升至40%左右。 ➢走势类型预测的胜率仍不足以直接做出买卖决策，因此我们引入日内ATR突破策略为基线策略。日内ATR突破策略是经典的趋势策略，其利用波动率聚集效应，以近期波动幅度设置开仓、止盈、止损阈值，从而更好的贴合日内收益的分步特征，保持赔率上的微弱优势，从而长期获取稳健收益。但其仅适合趋势市场，不适合震荡市场。结合日内走势类型的预测，通过样本内三类走势标签下的最优寻参，我们可以设计最佳策略参数调用规则，从而增强日内CTA基策略的表现。在四个主力合约等权设置下样本外2023年1月-2025年6月可获得费后年化11.19%的收益和3.62%的最大回撤，如果仅在IM主力合约上实施，年化收益可增加至30%以上，具备较强的潜力。 ➢风险提示：量化模型表现依赖于市场环境，如若市场环境发生变化不保证策略效果。 目录 1股指期货T0策略特征解析.......................................................................................................................................31.1从股票到股指的T0策略..................................................................................................................................................................31.2股指期货T0策略范式探讨..............................................................................................................................................................62基于日内走势模式预测的T0框架............................................................................................................................92.1时间序列聚类算法梳理.....................................................................................................................................................................92.2 K-Shape算法在股指现货的聚类表现..........................................................................................................................................132.3基于深度学习的走势形态标签预测..............................................................................................................................................152.4 T0基线策略：日内ATR突破........................................................................................................................................................192.5基于走势形态预测的股指期货T0策略.......................................................................................................................................222.6总结与展望........................................................................................................................................................................................243风险提示..............................................................................................................................................................25插图目录..................................................................................................................................................................26表格目录..................................................................................................................................................................26 1股指期货T0策略特征解析 1.1从股票到股指的T0策略 1.1.1股票T0策略现状 日内回转交易又称T0交易，买入卖出在当日完成，不受隔夜风险影响。由于国内股票市场为T+1交易制度，因此个股上T0交易依赖底仓或融券。在融券业务收紧、高频交易限制等监管指引下，个股T0策略生存环境已变化：融券T0受限，但底仓T0仍有效。近一年成交量大幅增加下T0策略有效性增加，较多机构新增了T0策略方向的布局。 资料来源：《2024/25年度中国量化投资白皮书》，民生证券研究院 T0策略表现较少受到指数涨跌方向与宏观经济强弱的影响，与标的换手率及日内振幅更相关。其单笔收益较低，通过较高的交易频次（分钟级、Tick级）、较严格的止损设置、较高的信号胜率获取稳定的盈利，能够提供与传统资产收益相关性较低的收益来源。但其缺点在于对于盘口的流动性要求较高，收益随着交易滑点的增加而减少，整体策略容量较为有限。因此主要对于规模较小资金或者是有大量底仓的策略有较稳健的收益增厚效果。 按照策略执行方式来说，T0策略可分为：人工T0和程序化T0。 人工T0：单人仅能覆盖3-5只个股，团队一般聚焦于几十只股票，成本高依赖交易员。策略靠反应速度捕捉日内高低点，能比程序化拿到更好的单笔收益。其更依赖交易员对于单票在时序上的长期经验和“感觉”，交易判断依赖综合信息。 程序化T0：利用高频数据监测全市场股票机会，统计或机器学习类模型可快速复制到大多数股票。收益较为稳定但是弹性较低。频率上分为高频（秒级别到分钟级别）、中低频（分钟级别到小时级别）。策略基本仅依赖量价信息。 股票T0策略的收益率在时序和各产品间的方差都较大，但回撤普遍较小。历史数据显示，股票T0在活跃度较低的市场如2022、2023年收益较低（约5%），而在活跃度较高的市场如2020、2021年收益较高（约10%-20%）。对于不同机构而言，T0策略的年化收益率区间同样较宽，约在5%至20%之间。人工T0的费前年化收益率往往高于程序化T0，但由于后者业绩报酬提成比例更低，费后收益率接近。不过T0策略的最大回撤都比较小，许多产品小于1%，甚至在0.5%以内。因此T0策略通常拥有非常高的风险调整后收益，在当下低利率环境中作为类固收替代策略受到较多关注。 目前股票T0算法已发展出成熟第三方服务商，与券商的经纪业务展开合作。目前已有较多券商与程序化交易算法服务商进行了合作对接，投资者可以直接通过相应客户端调用服务商的T0底仓增强算法进行自动交易。对于上市公司股东、价值投资者等较长持仓的投资者，以及指数增强等的股票多头策略都可提供收益增厚服务。 资料来源：ft.tech，民生证券研究院 1.1.2股指期货T0策略的优势 相较于股票T0策略在A股市场的制度限制，股指期货为T0策略提供了天然的优势平台： 原生T+0交易机制：中国的股指期货市场实行T