2016-06-18 杨博理 MultiCharts

使用资产价格的均线来判断趋势是一种常见的做法，而且量化起来简单直接，本文就将均线趋势策略运用于现实数据当中，给出一个相对来说比较容易上手的量化择时策略案例。

下图所示的框架基础上，说明了一个双均线趋势策略是如何运行的。

在交易决策的时点需要根据已知数据计算短期均线和长期均线两个值，当短期均线高于长期均线时，判断交易决策时刻的趋势为上涨趋势，按照趋势会延续的思想，认为后市会继续上涨，因此看多。

而当短期均线低于长期均线时，判断交易决策时刻的趋势为下跌趋势，认为后市继续下跌，因此看空。

本文主要是为读者提供较清晰易懂的量化择时策略以供入门，因此会在策略的优化过程中使用全样本数据进行一次性的优化，从而使整个研究过程简单化。

以这均线趋势策略为例，也就是在固定了均线趋势策略的基本框架之后，对于短期均线长度和长期均线长度两个参数，在全部模拟交易样本上考虑不同参数组合所带来的收益情况，选取收益最好的一个参数组合为优化后的参数组合。

随后考察这一个参数组合的均线趋势策略在相同样本上的模拟交易表现，进而判断均线趋势策略的优劣。

这里就通过整体优化引入了未来信息，作者将在以后文章解决这一问题，本次则直接考察相关结果。

由于策略构建过程中，在全部样本数据上只优化了一次，也就是说模拟交易样本下都将使用同一对参数组合，具有较好的一致性，因此优化确定了参数组合的均线趋势策略实际上等同于 “短期均线从下向上穿过长期均线则做多，短期均线从上向下穿过长期均线则做空”。

这个案例中选取的交易资产为沪深 300 股指期货主力合约，本着尽可能多的利用数据的原则，这里获取了从 2010 年 4 月 19 日到 2015 年 6 月 30 日的日收盘价数据，判断买卖则从2010 年 12 月 31 日收盘开始，也就是说在回溯测试样本中将一共模拟交易四年半的时间。

虽然股指期货可以在最低交易保证金为 8%的情况下进行杠杆交易，但是在本节的基本择时策略环境下，统一将杠杆率设定为 100%进行研究。

这里进行的优化，其实就是很简单的将所有参数的可能组合都测试一遍，然后选取整体收益最高的参数组合，这种方法也被称之为网格搜索。

但是对于一个均线策略而言，考察从 1 开始直到某一个长度结束所有可能的均线情况其实是一种存在冗余和偏向的做法。长度越大的两根相邻均线之间的差异越小，例如 2 日均线和 3 日均线之间的差异，远远大于 100 日均线和 101 日均线之间的差异，后两者由于一个交易日的差距被百分之一化，因此相差其实很小。

这样，如果从 1 开始直到某一个长度结束所有可能的均线均参与搜索，那么长度小的均线的变化较快，搜索会偏向于变化不大的长期均线，进而造成计算上的冗余。

前人采用过的改进方法包括将所有的短期均线加入搜索范围，长期均线则每 5 个步长加入搜索等，本文则使用斐波那契数列来处理均线的搜索范围。对于这个例子而言，斐波那契数列并不是一个具有神奇效果的技术工具，仅仅是作者觉得该数列在数学上可以比较好的将均线之间的差异平均化而已，换成其他的抽取形式其实也是可以的，请读者不要过分联想。

斐波那契数列的形式为[1,2,3,5,8,13,21,34,55,89,144,…]，也就是说，均线趋势策略的简单优化将使用 1 日均线、2 日均线、3 日均线、5 日均线、等等直到 144 日均线一共 11 种均线的长短组合进行搜索，寻找盈利能力最好的组合，从而确定最优的均线趋势策略形式。

这里限定短期均线最大搜索到 34 日均线，长期均线则从短期均线的后一根开始搜索一直到 144 日均线结束。

下表给出了所有的短期、长期均线组合下均线趋势策略的年化收益率情况。整个表中年化收益率为正的均线趋势策略一共有 47 个，年化收益率为负的仅仅 5 个，因此纯粹从优化的角度来看，均线趋势策略是一个相对而言比较稳健的策略。

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收益率表现最差的一个策略是短期均线为 3 日均线、长期均线为 5 日均线的趋势组合，年化收益率为-12.77%。收益率表现最好的一个策略是短期均线为 3 日均线、长期均线为21 日均线的趋势组合，年化收益率达到 25.51%。

值得注意的是，这两个均线组合中的短期均线都是 3 日均线，也就是说在使用 3 日均线形成的短期均线时，均线趋势策略的收益表现具有比较大的变化幅度，这在网格搜索当中是一个不太好的现象。

但是同时，长期均线是 21 日均线的 6 个均线趋势策略的收益都比较高而且相对稳定，年化收益率最低的一个也达到了 18.13%。

综合来看，通过收益最优原则选择出来的短期均线为 3 日均线、长期均线为 21 日的均线趋势策略，所处的区域应该算是比较稳健的。

（本文编辑自中低频量化交易策略研发，作者杨博理）

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