日内回转交易策略-股票

1. 原理

1.1 日内回转交易

日内回转交易，顾名思义就是在一天内完成“买”和“卖”两个相反方向的操作（可一次也可多次），也就是“T+0”交易。

日内回转可用于股票和期货。其中期货采用“T+0”交易制度，可以直接进行日内回转交易。由于A股采用的是“T+1”交易制度，无法直接进行日内回转交易，需要先配置一定的底仓再进行回转交易。

1.2 股票的日内回转交易

怎样对股票进行日内回转交易？

首先，在正式交易的前一个交易日配置一定的底仓。以500股为例，记做total = 500。

然后开始正式的日内回转交易。

配置底仓的作用是利用替代法实现“T+0”。由于当天买入的股票当天不能卖出，但底仓是可以卖出的，用底仓替代新买入的股票进行卖出操作。假设在第二个交易日发生了1次买入，5次卖出交易，每次交易买卖数量为100股。利用turnaround = [0,0]变量记录每次交易的数量，也是当天收盘时需要回转的记录。其中第一个数据表示当日买入数量，第二个数据表示当日卖出数量。下表为单个交易日的买卖信号。

信号方向	数量	交易记录	剩余可回转的数量	总仓位
买	100	[100,0]	500	600
卖	100	[100,100]	400	500
卖	100	[100,200]	300	400
卖	100	[100,300]	200	300
卖	100	[100,400]	100	200

假设在表的最后再加一个卖出信号是否可行？

答案是不可行。

因为如果再加一个卖出信号，需要回转的股票数量变为[100,500]，即开多100股，开空500股。这就意味着在当天收盘之前，需要卖出100股，再买入500股进行回转。这个交易日内已经出现5次卖出信号，底仓的500股已经全部卖出，仅有100股今日买入的仓位，这部分股票是不能当日卖出的。所以，不能再添加卖出信号。

因此，在判断买入或卖出信号是否能执行时，隐含一个判断条件。即：

每次交易的数量 + 当日买入的数量（turnaround的第一位）< 底仓数量（以卖出信号为例）。

1.3 MACD指标简介

MACD又称“异移动平均线”，是根据双指数移动平均线发展而来。由快的指数（常12）减去慢的指数（常26）得到DIF，再用2×（快线DIF-DIF的9日加权移动均线DEA）得到MACD柱。

DIF的计算方法为： DIF = 当天的12日指数移动平均值 - 当天的26日指数应对平均值。
注：上市首日的EMA12和EMA26利用当天的收盘价替代。

2. 策略思路

第一步：设置变量
context.first:底仓配置信号，0表示未配置底仓；1表示配置底仓。
context.trade_n:每次交易数量。
context.day:用来获取前一交易日的时间和最新交易日的时间，第一位是最新交易日，第二位是前一交易日。当二者不同时，意味着新的一天，需要初始化其他变量。
context.ending：开始回转信号，0表示未触发；1表示已触发。
context.turnaround：当日买卖股票操作记录，也是回转记录。第一位代表买入股数，第二位代表卖出股数。

第二步：计算MACD指标，设计交易信号
当 MACD 小于 0 时，买入对应股票100手；
当 MACD 大于 0 时，卖出对应股票100手;

第三步：接近收盘时，全部回转

回测标的：SHSE.600000
回测期：2017-09-01 8:00:00 到2017-10-01 16:00:00
回测初始资金：200万

3. 策略代码

详见：https://www.myquant.cn/docs/python_strategyies/108

4. 回测结果与稳健性分析

设定初始资金200万，手续费率为0.01%，滑点比率为0.01%。回测结果如下图所示。

回测期累计收益率为-0.04%，年化收益率为-0.46%，沪深300收益率为0.16%，整体跑输指数。最大回撤为0.23%，胜率为40.07%。

为了检验策略的稳健性，改变回测期，得到回测结果如下表所示。

指标	2020.5	2020.6	2020.7	2020.8	2020.9	2020.10
年化收益率	0.48%	-1.68%	5.34%	-1.41%	-6.51%	-0.58%
最大回撤	0.15%	0.21%	0.52%	0.30%	0.52%	0.21%
胜率	51.36%	40.38%	41.38%	31.04%	10.10%	51.33%

可以看出，日内回转交易的最大回撤都维持在较低水平。同时，胜率和年化收益率也相对偏低。

注：此策略只用于学习、交流、演示，不构成任何投资建议。