量化策略开发,高质量社群,交易思路分享等相关内容

『正文』

ˇ

大家好,今天我们分享异质化LM系列——CTA第13篇,本篇策略内容也是LM异质化社群的最终章。

2022年7月31日之后,我们的异质化社群将到期,策略内容以及社群还会对外,具体详情请私信客服、慕总或我本人(我相信大家都知道我是谁)。

该篇内容我们融合了LM11的去噪音重构K线算法,和融合LM11收盘价单调性和周期均线的标准化结构形态量化,以及形态量化后的周期动量构造,共三个步骤。

一、策略逻辑与内容

首先我们按照LM11中的Heikin Ashi重构K线方法对原始K线进行去噪过滤,如下图所示:

在这里我不过多赘述原理和理论,感兴趣的可以翻看我们之前的LM系列第11篇文章——LM11丨重构K线构建择时交易策略。

第二步,我们根据重构的K线行情数据进行形态量化。在这里我们并不是量化什么矩形、楔形、上升三角、下降三角、头肩顶底等这些K线形态,我们的角度是从“趋”的切入点出发,去量化趋势形态。

价格的趋势,有两方面的含义:“趋”代表价格运动的方向,而“势” 则表明价格波动的强弱。一般从价格走势图上,价格运动方向比较容易 描述,但从量化的角度“势”不是那么容易刻画,本篇我们先讨论“趋”。如下图所示:

下图的 K 线图,总共 11 根 K 线,假定图中第一根 K 线的收盘价与前一 根不在图中的 K 线收盘价相比较是上涨的,那么基于收盘价单调性进行 简化,收盘价变化可以记为(涨、涨、跌、涨、跌、涨、涨、跌、涨、 跌、跌),用 1 与-1 表示状态变化向量为(1,1,-1,1,-1,1,1,-1, 1,-1,-1),因此价格的位移向量为(0,1,2,1,2,1,2,3,2,3, 2,1),注意位移向量比状态变化向量多一个初始单元 0,表示位移的起 点从零开始。下图第一幅图为价格的实际走势,第二幅图是基于收盘价单调性的标准化结构图。

从这个例子看出,基于收盘价单调性标准化结构图,基本上和实际 K 线图比较相似,反映了价格的上涨和下跌的状态变化,但不足之处, 对于上涨和下跌的幅度刻画得不够充分,相比较真实 K 线图,简化图更 偏震荡。这个例子说明,如果只使用收盘价的单调性,标准化后走势会 放大实际走势的震荡幅度,从而不能有效反映实际走势的趋势强度。

为了解决这个问题,一个自然而然的想法则是在对实际走势标准化过程中,考虑趋势的方向这个维度,均线是对趋势方向一个比较好的量化指标。因此我们引入 N周期均线,那么状态变化向量定义为:如果当前收盘价大于或等于 N 周期均线价格,则为 1;如果当前收盘价严格小于 5N周期均线价格,则为-1。

如下图所示:

上图K 线图中 5 周期均线,实际用到了第一根 K 线之前的另外 5 根 K 线的收盘价数据。状态变化向量为(1,1,1,1,1,1,1,-1,-1,-1, -1),而位移向量为(0,1,2,3,4,5,6,7,6,5,4,3)。从基于 5 周期均线的标准化结构图可以看出,基本上反映了实际走势图的趋势 状态,左侧呈现单边上扬而右侧单边下跌,但较实际图形趋势更强,这 就是 5 周期均线定义的美中不足之处,过于强化了趋势,而淡化了实际 价格在均线之上或之下的涨跌波动变化,换言之,趋势粉饰过多,而震荡考量不足。

基于以上定义和缺点,我们融合收盘价单调性和 5 周期均线的标准化结构图,如下图所示:

也就是说,但我们处在均线以上是一种状态,然后在均向上这个状态前提下,还有基于收盘价单调性的测量与位移计算。如下图所示:

我们创建好形态量化分析数据结果后,我们根据形态量化出来的关于“趋”的数据进行动量周期分析。如下图所示:

看过“Pro_05丨基于波动率因子的择时分析”这篇文章的朋友应该不陌生。

二、策略可视化

T long

当然我们在下跌过程中也会多少出现周期动量抄底的信号出现,但是这并没有让这个策略变为一个抄底策略,本质还是一个反转动量策略。

T short

三、绩效

T 组合

我们来看一下与LM10中国债组合绩效情况

LM10国债组合

LM13与LM10国债组合

该策略在国债期货与LM10形成强烈的互补结构,其中较为明显的是就是从2020年上半年的分水岭为标志线。(疫情+银行参与主体)

总结:

1、该策略出场是常规的CTA出场逻辑,并没有异质化,这里可以修改

2、出场方面我测试了Krange与松鼠的trackout两种出场模式,从测试数据结果看,还是往上加的形式更为优秀。

3、该策略以国债为针对性开发,其他品种也有测试,但是由于时间问题,我没有将这些品种放上来,会员朋友可以自行看部署好的工作区。

4、针对此策略,还有更为深入迭代空间,后面我会组织“国债组”,我会提供给大家国债策略逻辑框架,专门针对国债进行CTA策略开发。届时我会在7月中旬的直播中进一步详解。

由于各平台差异,回测绩效以TBQ版本为准!!!

本策略仅作学习交流使用,实盘交易盈亏投资者个人负责。

LM13丨形态量化-动量周期分析相关推荐

  1. 量化交易——传统技术分析随机震荡指标STO的原理及实现

    随机震荡指标STO(KD) 与MACD类似的是,STO同样地使用了两条曲线来表示,不同的是STO的曲线范围限制在0到100之间.在设计的过程当中,其不仅要研究其收市价,同时还要包括近期所出现过的最高价 ...

  2. python训练营免费领取-21天训练营丨Python量化投资打卡第五期!学完押金全返!...

    原标题:21天训练营丨Python量化投资打卡第五期!学完押金全返! 关注我们,后台 毕业以后,你想找一份什么工作? 钱 多 的 也许你有点儿不好意思承认 但是确确实实地感觉到: 我很羡慕互联网行业和 ...

  3. 基于深度学习模型的麻蕉疾病自动识别(增加形态计量和几何分析)

    Automatic Identification of Abaca Bunchy Top Disease using Deep Learning Models 1.摘要解读 用DSLR和移动相机拍摄了 ...

  4. 如何基于用户生命周期分析,寻找新的增长点

    点击查看分析服务是如何基于用户全生命周期的分析管理,帮助各类应用寻找新的增长点 运营增长困境如何破局 我们知道,便捷生活.电商.游戏.娱乐影音.新闻阅读等垂类应用,几乎所有应用都面临着很大的用户增长的 ...

  5. 怎样进行股票量化对冲策略分析?

    股票量化对冲策略的分析需要从各方面去深入了解,就比如说明确量化和对冲的概念,可以先下载OA系统中"量化对冲 产品基础知识的学习,也要知道量化对冲产品在构建股票多头的同时,也构建期货空头.在市 ...

  6. 量化交易——传统技术分析布林通道BollingerBands的原理及实现

    布林通道 布林通道线是根据统计学的标准差来计算的,其具体可由上中下三条曲线展示.其中上下两线分别代表上升压力线和下降支撑线,故而可以根据K线图是否突破布林曲线来判断较好的买卖节点.三条曲线计算方法如下 ...

  7. 关于用户生命周期分析的总结

    文章目录 1.必须要清楚的几个知识 2.在用户生命周期的分类过程中,通常会有哪些误区? 3.一些常用的生命周期划分方法 4. 如何进行有效的提升用户体验 1.必须要清楚的几个知识 什么是用户生命周期? ...

  8. 量化交易——传统技术分析能量潮指标OBV的原理及实现

    能量潮指标OBV 股市分析中有四个要素,分别是价.量.时.空.其中OBV便是从成交量作为分析的突破口.它反映的是在股市起伏波动时相关的市场人气变化,可以用来判断股市是否处于有较强的想上冲的牛市中还是即 ...

  9. 【技术分享篇】Linux内核——手把手带你实现一个Linux内核文件系统丨Linux内核源码分析

    手把手带你实现一个Linux内核文件系统 1. 内核文件系统架构分析 2. 行行珠玑,代码实现 [技术分享篇]Linux内核--手把手带你实现一个Linux内核文件系统丨Linux内核源码分析 更多L ...

最新文章

  1. js 关键字 in 的使用方法
  2. DNS域名解析服务(正向解析、反向解析、主从服务器)
  3. 测试驱动开发 测试前移_测试驱动陷阱,第2部分
  4. 匈牙利算法——最大匹配问题详解
  5. 命名实体识别数据集构建
  6. AjaxUpload
  7. 经典神经网络 -- DenseNet : 设计原理与pytorch实现
  8. vue使用a标签下载文件
  9. 运行maple需要java_maple:如何在启动时包含我的库
  10. 狗都能看懂的MAML原理讲解和代码实现
  11. cad调了比例因子没反应_大神们都在用的9个CAD制图技巧,你会用几个?
  12. 音乐播放器小程序(音乐搜索)
  13. Tensorflow创建循环神经网络
  14. 山东初二计算机会考,2017山东莱芜初二会考科目时间安排:6月14日
  15. 2. 认识O(logN)的排序
  16. 如何将PDF转换为PPT?2个免费好用的pdf转ppt工具
  17. 智能化市场「分层」开始,软硬「解耦」进入深水区
  18. 学生管理系统小项目用C语言实现(部分功能可能不是很完善)
  19. 在线文本编辑器实现原理
  20. Malware Traffic Classification Using Convolutional Neural Network for Representation Learning代码复现的问题

热门文章

  1. 网络模型——OSI模型与TCP/IP模型
  2. FlatList ListHeaderComponent 频繁刷新
  3. linux中execve的用法,Linux 的 execve 函数
  4. 谷歌地图文档翻译【一、Overview】
  5. python小练习--GUI基础
  6. 【转载】新一代ESD保护器件不再需要VCC连接
  7. 有哪些原因会导致Facebook账号会被立刻封禁
  8. TaxThemis: Interactive Mining and Exploration of Suspicious Tax Evasion Groups
  9. python AIOT教程一1.必备多元函数微分学理论基础
  10. 如何用手机快速制作好看的二维码