如何通过形态选股构建量化策略?
形态选股是各类炒股软件必备的重要功能,用户手动选择股票及其K线区间后,软件能够基于给定“形态匹配度”筛选出最相似的股票。
然而,手动的方式往往覆盖面较低,也较为麻烦。所以,我们将通过形态选股的方式构建量化策略,以提升投资效率。
构建量化策略之前,我们首先要解决“形态匹配”功能,朴素的方法是:先刻画K线形态的特征,例如区间涨幅,成交额变化,K线走势等;通过这些特征与其他股票相比较,计算二者的相关性,保留高相关性的股票。
一千个读者眼中就会有一千个哈姆雷特,形态选股亦是如此,这里主要是因为匹配的数据特征的不同所引起的。
匹配的方法常用Pearson相关系数,因为这里的特征数据是连续型数据,同时也可以选择用Spearman相关系数。此处我们以每日涨跌幅、每日振幅和每日成交量变化率来刻画K线形态。
策略逻辑如下:
1、选择待匹配股票:每周第一个交易日从全A股票中剔除高风险股,再计算其最近一周涨跌幅,挑选涨幅最高的一只股票。
2、计算相关性:准备该股票上上周的K线形态数据(记为data1)和当前的所有股票最近一周的K线形态数据(记为data2),计算data1和data2的相关性。
3、买入相似股票:剔除低相关性的股票,在剩余股票中平均买入相关性最高的N只股票。
4、每周轮换:新的一周,从步骤1循环运行。
策略参数设置:
回测品种:全A股(剔除ST股、停牌股和一年以内的次新股)
基准指数:中证500(掘金终端默认为沪深300,可自行调整为中证500)
初始资金:50万
手续费率:0.0016(买入万三手续费,卖出万三手续费和千1印花税,免5)
相关性阈值:0.8
每个形态匹配数量:10只股票
注:在具体交易中,做“涨停不买入,跌停不卖出”的限制。
下图为策略2021年初-2022年02月23日的表现情况:
从报告中可见,近一年的策略表现强势,年化收益率达到74.34%,最大回撤仅14.12%,夏普比率为1.99。
从时间上来看,最近一段时间的表现亦可圈可点,年初最大回撤约为11%,2月份以来策略净值快速回升,22年初至今仍旧维持正收益!
我们再进一步细看最近三年策略的表现:
由上表来看,策略是从2021年才开始走强的,2020年的表现还较为疲软。后续的优化可以基于2019年至2020年的持仓特征、本策略参数和K线特征数据,这三个维度去做研究调整。
同时,也可以选择做策略的变形,例如选定某只妖股的某段K线形态,以此寻找K线形态最相似的潜在妖股。
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