2022年固收量化研究報(bào)告 活躍券的均線擇時(shí)研究

一、移動(dòng)平均線

技術(shù)分析是一種基于資產(chǎn)的歷史價(jià)格、成交量等市場(chǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，對(duì)資產(chǎn)價(jià)格的未來走勢(shì)進(jìn)行 預(yù)測(cè)的一種方法。Aronson(2011)表明，技術(shù)分析研究金融市場(chǎng)中資產(chǎn)價(jià)格反復(fù)出現(xiàn)的模式，從 而達(dá)到預(yù)測(cè)資產(chǎn)未來價(jià)格的目的。因其方法簡(jiǎn)單明了，規(guī)律性強(qiáng)，因此在股票市場(chǎng)和 CTA 市場(chǎng)被 投資者廣泛使用。

移動(dòng)平均線作為最經(jīng)典的技術(shù)指標(biāo)之一，它衡量著某個(gè)資產(chǎn)在過去一段時(shí)間的價(jià)格平均水平 和走勢(shì)，最初由 Joseph E.Granville 提出，其理論基礎(chǔ)來自于道氏理論的“平均成本”，即一個(gè) 時(shí)間段的移動(dòng)平均線代表了過去一段時(shí)間投資者在該股票上交易的平均成本。

給定一個(gè)周期參數(shù)?，簡(jiǎn)單移動(dòng)平均線(SMA, Simple Moving Average)的公式如下：

從公式和示意圖中可以看出，移動(dòng)平均線使得資產(chǎn)價(jià)格在過去一段時(shí)間得到平滑，在一定程 度上可以過濾掉這段時(shí)間的震蕩，從而捕捉資產(chǎn)價(jià)格在長(zhǎng)期的趨勢(shì)。另一方面，平滑效應(yīng)也會(huì)帶 來拐點(diǎn)的滯后，當(dāng)趨勢(shì)反轉(zhuǎn)時(shí)，原始價(jià)格的拐點(diǎn)并不能立即體現(xiàn)在均線上，至少需要經(jīng)過一個(gè)窗 口期才能體現(xiàn)在均線上。為了減弱均線的滯后性缺點(diǎn)，指數(shù)移動(dòng)平均線 (EMA, Exponential Moving Average)被廣泛使用，它為將臨近當(dāng)天的價(jià)格賦予更高的權(quán)重，是一種加權(quán)平均的方法， 公式如下：

均線策略的邏輯較為簡(jiǎn)單，并且驗(yàn)證起來也較為容易，只要有價(jià)格的歷史數(shù)據(jù)就可以對(duì)資產(chǎn) 進(jìn)行回測(cè)。在此之前，學(xué)界和業(yè)界已有不少研究討論了均線策略在權(quán)益和商品市場(chǎng)上的運(yùn)用,在不 同的市場(chǎng)、不同的品種、不同的時(shí)期效果均線的效果均有差異。

而對(duì)于高度機(jī)構(gòu)化的、量?jī)r(jià)數(shù)據(jù)較為稀缺的中國(guó)債券市場(chǎng)，均線策略是否可以 通過擇時(shí)而帶來超額收益，仍然存疑。對(duì)于利率債的投資，尤其是長(zhǎng)端利率債，大部分機(jī)構(gòu)的主 流投資策略是通過判斷利率的未來走勢(shì)而進(jìn)行波段擇時(shí)。因此，基于量?jī)r(jià)數(shù)據(jù)的擇時(shí)策略如果能 夠在回測(cè)上取得較好的表現(xiàn)，則可以為投資者把握未來利率走勢(shì)提供幫助。

因此，本文嘗試探索均線策略在 10 年國(guó)開和國(guó)債活躍券利率上的擇時(shí)效果。根據(jù)使用移動(dòng)平 均 線 的 數(shù) 據(jù) 頻 率 和 策 略 類 型， 我 們將 均 線 信 號(hào) 分 為日 間 交 易 的日頻均 線和 日 內(nèi)交 易 的 1h/30min/15min 均線，分別進(jìn)行研究。最后，我們?cè)賴L試將日間均線策略和日內(nèi)均線策略進(jìn)行組 合，從而達(dá)到更優(yōu)的擇時(shí)效果。

二、日間均線策略

2.1 策略設(shè)計(jì)

對(duì)于日間均線策略，我們使用 10 年國(guó)開活躍券和 10 年國(guó)債活躍券的日頻數(shù)據(jù)進(jìn)行回測(cè)。策 略設(shè)計(jì)如下：

1) 回測(cè)資產(chǎn)：10 年國(guó)開/國(guó)債活躍券，切券歷史基于 Wind 資訊對(duì)最活躍券的定義1。 2) 數(shù)據(jù)來源：個(gè)券日頻的開盤價(jià)和收盤價(jià)數(shù)據(jù)以及中債收益率曲線數(shù)據(jù)均取自于 Wind 資 訊。 3) 回測(cè)區(qū)間：2016 年 3 月 1 日-2022 年 3 月 18 日，為了更科學(xué)地進(jìn)行回測(cè)，我們采用 t 日的開盤價(jià)作為買入或賣出的價(jià)格( Wind 資訊從 2016 年 1 月開始有貨幣中介的開盤價(jià) 數(shù)據(jù))。 4) 信號(hào)的生成：用 t-1 日以前的中債國(guó)開/國(guó)債即期收益率曲線 10 年利率的時(shí)間序列，計(jì) 算出 EMA 均線，若 t-1 日的利率從上往下穿過均線，則生成買入信號(hào)(收益率下行趨勢(shì) 確認(rèn))，若 t-1 日的利率從下往上穿過均線，則生成賣出信號(hào)(收益率上行趨勢(shì)確認(rèn))。下 圖是以今年 2 月份以來的 10 年國(guó)開利率為例，對(duì)均線上穿下穿進(jìn)行買入和賣出信號(hào)的 標(biāo)識(shí)。 5) 這里只考慮做多現(xiàn)券，而不考慮做空的情況，即只有買入現(xiàn)券和賣出現(xiàn)券兩種交易行為。 6) 在活躍券換券日，若有持倉，則以昨日收盤價(jià)平倉，并根據(jù)生成的信號(hào)繼續(xù)在當(dāng)日產(chǎn)生 新的交易。7) 在回測(cè)過程中，我們既記錄投資現(xiàn)券的總收益(total return)，即考慮 carry 和 roll down 的總回報(bào)，也記錄持倉過程中現(xiàn)券的總的收益率變化的累計(jì)盈虧(即剝離 carry 和久期逐 漸衰減的影響)，例如，持倉債券收益率下行 1BP，則記錄賺得 1BP，反之虧 1BP。 8) 暫不考慮交易成本和稅費(fèi)因素。

2.2 回測(cè)結(jié)果

均線策略的參數(shù)只有計(jì)算均線的周期 N，因此本文針對(duì)不同的周期均進(jìn)行了回測(cè)。

從國(guó)開的回測(cè)結(jié)果看，周期為 20 和 40 的日頻均線具有較好的回測(cè)收益，年化收益率達(dá) 4.29% 和 4.13%,并且開倉勝率能達(dá)到 55%以上，交易頻率也相對(duì)較長(zhǎng)，平均 10-15 天產(chǎn)生一次交易。從 凈值圖上看，20日均線和40日均線在債市整體低迷的2016年和2017年也能錄得接近0的回報(bào)。 但在利率來回震蕩的 2019 年，收益不如一直持有現(xiàn)券多頭。從事后看，在 2019 年的行情下，利 率不斷上穿和下穿長(zhǎng)期均線，均線的信號(hào)滯后性的弱點(diǎn)被放大。這種問題在今年目前為止的震蕩 市中仍然有所體現(xiàn)，所有的均線策略均錄得負(fù)收益。

從數(shù)據(jù)和交易邏輯上看，國(guó)債和國(guó)開具有高度的聯(lián)動(dòng)性，并且國(guó)開活躍券更能反映市場(chǎng)背后 的交易情緒。因此我們聯(lián)想到，如果將國(guó)開利率的信號(hào)用于國(guó)債上，可能會(huì)提高國(guó)債活躍券的表 現(xiàn)。

將國(guó)開利率上穿下穿均線而產(chǎn)生的信號(hào)施加于國(guó)債活躍券上，仍然有不錯(cuò)的效果。 20 日均線和 40 日均線在收益和回撤上都好于多頭策略，年化收益相較于多頭可以提高 0.6%，并 且勝率和盈虧比均有一定程度改善。 總的來說，日間均線在擇時(shí)上能獲得不錯(cuò)的效果，尤其是 10 年國(guó)開利率的 20 日和 40 日均線 策略，但仍然存在回撤較大的缺點(diǎn)，并且在震蕩行情下，信號(hào)容易產(chǎn)生滯后。

三、日內(nèi)均線

3.1 策略設(shè)計(jì)

對(duì)于日內(nèi)均線策略，我們使用 10 年國(guó)開活躍券和 10 年國(guó)債活躍券的日內(nèi)快照數(shù)據(jù)進(jìn)行回測(cè)。 策略具體設(shè)計(jì)如下：

1) 回測(cè)資產(chǎn)：10 年國(guó)開/國(guó)債活躍券，切券歷史基于 Wind 資訊對(duì)最活躍券的定義。

2) 數(shù)據(jù)來源：活躍券的收益率時(shí)間序列取自外匯交易中心的 X-Bond 匿名報(bào)價(jià)快照數(shù)據(jù)(從 2019 年 6 月開始)。 以 2022 年 3 月 18 日的國(guó)開活躍券 220205.IB 行情為例，下圖展示 了 X-Bond 的原始買一價(jià)和賣一價(jià)數(shù)據(jù)：

我們每日取 09：30 到 11：30 和 13：30 到 16：00 這兩段交易密集的區(qū)間，過濾掉買 賣價(jià)差大于 0.5BP 的快照2，對(duì)買一和賣一取算數(shù)平均中間價(jià)，構(gòu)成日內(nèi)價(jià)格的時(shí)間序 列。并且基于此中間價(jià)，生成 15min/30min/1h 的 k 線。

3) 回測(cè)區(qū)間：2019 年 7 月 1 日-2022 年 3 月 18 日，因?yàn)榭傻玫臄?shù)據(jù)從 2019 年 6 月開始， 因此我們從 2019 年下半年開始回測(cè)。

4) 信號(hào)的生成：在交易密集時(shí)間(09：30 到 11：30 和 13：30 到 15：30)，每隔 30 分鐘 計(jì)算過去一段時(shí)間 15min/30min/1h 的 k 線的 EMA 均線，若當(dāng)前時(shí)刻的中間價(jià)從上往下 穿過均線，則生成買入信號(hào)(收益率下行趨勢(shì)確認(rèn))，若當(dāng)前時(shí)刻的中間價(jià)從下往上穿過 均線，則生成賣出信號(hào)(收益率上行趨勢(shì)確認(rèn))。

5) 買賣價(jià)格：考慮到流動(dòng)性極好的國(guó)開和國(guó)債活躍券在 X-Bond 的買賣價(jià)差很小，平均分 別只有 0.1BP 和 0.3BP，因此當(dāng)出現(xiàn)交易信號(hào)時(shí)，以未來 30min 的 TWAP 中間價(jià)來作 為買入和賣出的模擬價(jià)格。

6) 這里仍然只考慮做多現(xiàn)券，而不考慮做空的情況，即只有買入現(xiàn)券和賣出現(xiàn)券兩種交易 行為。

7) 在活躍券換券日，若有持倉，則以開盤價(jià)平倉，并根據(jù)生成的信號(hào)繼續(xù)在當(dāng)日產(chǎn)生新的 交易。

8) 暫不考慮交易成本和稅費(fèi)因素。

3.2 回測(cè)結(jié)果

本文分別嘗試了 15min/30min/1h 的 k 線頻率，并嘗試了多種窗口參數(shù) N，因各種組合數(shù)量較 多，這里展示的結(jié)果已經(jīng)剔除掉表現(xiàn)較差的參數(shù)組合

從國(guó)開和國(guó)債的回測(cè)結(jié)果可以看出，1h 的 k 線頻率的擇時(shí)效果不佳，但使用 15min 和 30min 的 k 線來做日內(nèi)均線策略能獲得顯著的超額收益，從收益率、波動(dòng)率、最大回撤等各方面都優(yōu)于 日間均線策略。在今年的震蕩行情下，仍然有穩(wěn)定的正收益。

但是，仍存在兩個(gè)問題：一，日內(nèi)均線的開倉勝率并未提高，因此它對(duì)擇時(shí)的提高主要是通 過更快的交易來把握更短的波段。二，交易頻率大大地超過日間均線，表現(xiàn)最好的“k 線 15min 頻率+參數(shù)=10”的策略，交易頻率高達(dá) 0.66 天/次，這意味著，經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)單日反復(fù)買賣的情況。

一方面，這表明日內(nèi)價(jià)格會(huì)經(jīng)常出現(xiàn)來回上穿下穿均線的情況，這會(huì)大大降低策略的勝率和 增加交易成本，另一方面，日內(nèi)反向交易在某些金融機(jī)構(gòu)的合規(guī)體系下也無法完成。因此，為了 降低交易頻率，我們?cè)谙乱徊糠謱?duì)策略進(jìn)行修正。

3.3 策略改善

為了改善交易頻率過多的情況，我們參考了 Szakmary et.al(2010)的做法，對(duì)均線策略的邏 輯做了以下的修正，設(shè)定一個(gè)閾值 B，比如 0.25BP：

若 ???? < (???? − ?)，形成買入信號(hào)；

若???? > (???? + ?)，形成賣出信號(hào)；

若(???? − ?) ≤ ???? ≤ (???? + ?)，則維持當(dāng)前倉位不變。

這樣的修正使得信號(hào)的出現(xiàn)更加嚴(yán)格，從而從理論上可以降低交易頻率。我們可以調(diào)整閾值 B 的數(shù)值，從而達(dá)到最優(yōu)的效果。當(dāng) B 為 0 時(shí)，策略與傳統(tǒng)均線策略等價(jià)。本文嘗試了 B=(0, 0.1 BP, 0.25BP)。

回測(cè)結(jié)果表明，施加了閾值的參數(shù)后，交易頻率的確得到了改善，但同時(shí)回報(bào)率也隨著閾值 B 的增加而下降，但風(fēng)險(xiǎn)和回撤并沒有惡化，因此選擇 B=0.1BP 會(huì)使得策略表現(xiàn)較為平衡。更進(jìn) 一步，我們還嘗試施加每日交易次數(shù)的限制，即出現(xiàn)信號(hào)執(zhí)行交易的最大次數(shù)上限， 來控制交易 頻率。

以上結(jié)果顯示，在施加了交易次數(shù)的限制以后，對(duì)于國(guó)開活躍券來說，施加 2 次交易限制仍 然表現(xiàn)較好，而只允許 1 次交易的情況下，只有“k 線 15min 頻率+參數(shù)=(10,0.1BP)”仍然有較 好的表現(xiàn)，年化收益率達(dá)到 5.6%，而最大回撤只有 1%。而對(duì)于國(guó)債活躍券來說，交易限制的約 束使得日內(nèi)均線策略的收益都降到日間均線策略附近，只有“k 線 30min 頻率+參數(shù)=(20,0.1BP)” 表現(xiàn)稍好于日間均線策略，年化收益率達(dá)到 4.86%。

總的來說，日內(nèi)均線策略通過增加日內(nèi)交易次數(shù)，其擇時(shí)的收益和風(fēng)險(xiǎn)都大幅好于日間均線 策略，但是交易頻率過高會(huì)使得策略在主觀上和客觀上難以有施展的余地。通過添加閾值和客觀 上限制交易次數(shù)的方法可以降低交易頻率，從而在某些參數(shù)組合上達(dá)到較為平衡的選擇。

3.4 國(guó)債期貨的均線信號(hào)

除了 X-Bond 的日內(nèi)數(shù)據(jù)，國(guó)債期貨作為場(chǎng)內(nèi)的利率衍生品，它的高頻數(shù)據(jù)可得性更好，在 幫助投資者判斷現(xiàn)券日內(nèi)走勢(shì)上常常能起到輔助作用。因此，本文還測(cè)試了國(guó)債期貨價(jià)格的日內(nèi) 均線是否能夠?qū)ΜF(xiàn)券的擇時(shí)有更好的效果。

本文通過國(guó)債期貨主力合約的 15min/30min/1h 的 k 線來嘗試均線信號(hào)，其他回測(cè)規(guī)則與 3.1 中的設(shè)定一樣，數(shù)據(jù)來源是 Wind 資訊。

對(duì)于國(guó)債期貨的均線產(chǎn)生的趨勢(shì)信號(hào)，交易頻率有所降低，但無論是對(duì)于國(guó)開還 是國(guó)債來說，開倉勝率、年化收益和最大回撤等指標(biāo)都并沒有比現(xiàn)券本身的均線策略更好。

在日常的投資中，我們會(huì)經(jīng)常看到期貨與現(xiàn)券的走勢(shì)在某些時(shí)候會(huì)有所分化，期貨在投資者 結(jié)構(gòu)、做空成本、交易時(shí)間等方面均與現(xiàn)券有較大差異，因此在及時(shí)性要求很高的高頻趨勢(shì)策略 中，利用期貨的產(chǎn)生的均線信號(hào)來做現(xiàn)券，可能的確不是最優(yōu)的選擇。

四、均線組合策略構(gòu)建

在上一章，我們研究表明， 在波動(dòng)率較低，整體偏震蕩的行情中，日內(nèi)策略仍然有著較穩(wěn)健 的收益，而在利率波動(dòng)較大的年份，如2020年，日間長(zhǎng)均線策略性價(jià)比優(yōu)于日內(nèi)策略。那么，是 否可以尋求一些波動(dòng)率的特征，將當(dāng)前所處階段進(jìn)行分類，來幫助我們判斷在當(dāng)前的階段應(yīng)該采 用日間長(zhǎng)均線策略還是日內(nèi)短均線策略。我們這里嘗試兩種方法來結(jié)合兩種策略：

第一種方法，簡(jiǎn)單組合策略。當(dāng)市場(chǎng)處于日間長(zhǎng)均線策略的多頭階段時(shí)，預(yù)示著當(dāng)前利率正 在處于長(zhǎng)期的下行波段，因此，仍然采用日間長(zhǎng)均線策略直至賣出信號(hào)的產(chǎn)生。而當(dāng)市場(chǎng)處于日 間長(zhǎng)均線策略的空頭階段時(shí)，預(yù)示著當(dāng)前利率正在處于長(zhǎng)期的上行波段，此時(shí)采用日內(nèi)短均線策 略來抓取日內(nèi)的短波段。這樣簡(jiǎn)單的結(jié)合，實(shí)質(zhì)上是利用當(dāng)前利率處在日間長(zhǎng)均線的上方或下方 來劃分階段。

第二種方法是參考 Cheng et al. (2022)的做法。選用市場(chǎng)近期的波動(dòng)率數(shù)據(jù)作為特征，通過 決策樹模型來識(shí)別當(dāng)前階段應(yīng)當(dāng)使用長(zhǎng)動(dòng)量還是短動(dòng)量策略。基于此方法，本文也嘗試選用描述 債券市場(chǎng)波動(dòng)的特征，包括 10 年國(guó)開利率近 5 日收益率變化的標(biāo)準(zhǔn)差、10 年國(guó)開近 5 日收益率 變化的絕對(duì)值均值、10 年國(guó)開活躍券近 5 日平均日內(nèi)最大波幅、R001 利率近 5 日波動(dòng)率、R007 利率近 5 日波動(dòng)率，并將“未來 5 日日間長(zhǎng)均線策略是否收益高于日內(nèi)短均線策略”作為預(yù)測(cè)的 因變量，即：

從 2019 年 10 月開始，每周五使用 XGBoost 模型對(duì)上述的特征和因變量的日頻數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練 和調(diào)參，并預(yù)測(cè)未來 5 日應(yīng)當(dāng)使用的策略，從而在下周采取該策略。

對(duì)于國(guó)開活躍券來說，我們選用上一章較為平衡的“k 線 30min 頻率+參數(shù)=(20,0.1BP)+限制 交易次數(shù)=1 次”作為日內(nèi)短均線策略；對(duì)于國(guó)債活躍券，我們選用“k 線 15min 頻率+參數(shù) =(10,0.1BP)” 作為日內(nèi)短均線策略。而日間長(zhǎng)均線策略均選用 EMA20 的日頻均線策略。

結(jié)果表明，對(duì)于國(guó)開活躍券來說，簡(jiǎn)單組合策略和 XGBoost 組合策略均能提高收益，并 平衡日間和日內(nèi)兩種策略的勝率、交易頻率和盈虧比，從提升的幅度來看，簡(jiǎn)單組合策略提高的 更多。對(duì)于國(guó)債活躍券來說，簡(jiǎn)單組合策略和 XGBoost 組合策略同樣也提高了收益，從回撤幅度 和提高收益幅度的效果上看，XGBoost 模型的組合策略更加有效。這說明，通過 20 日國(guó)開利率 均線來識(shí)別未來應(yīng)當(dāng)使用何種策略是一種較為直觀、有效的方法，而使用 XGBoost 模型來實(shí)現(xiàn)分 類問題的效果會(huì)因券種不同而不同，這可能與刻畫波動(dòng)率的特征有關(guān)。

五、總結(jié)

本文對(duì)日頻均線策略、日內(nèi)均線策略以及兩種均線的組合分別進(jìn)行了研究。以 10 年國(guó)開利率 20日、40日均線為信號(hào)的日頻策略收益大幅好于現(xiàn)券多頭，交易頻率也較低，但總體回撤較大， 其信號(hào)的滯后導(dǎo)致在震蕩行情中表現(xiàn)不佳。基于日內(nèi)的 15min 和 30min 的 k 線構(gòu)成的均線策略， 能夠極大提高收益，并且顯著降低回撤，但有交易頻率過高的問題，通過施加閾值參數(shù)和限制交 易能在一定程度上減緩此問題。最后，我們嘗試了兩種方法來組合日頻和日內(nèi)均線策略，一是通 過 20 日國(guó)開利率均線來判斷未來采用策略的簡(jiǎn)單組合策略，二是尋求波動(dòng)率的特征并通過 XGBoost 模型來實(shí)現(xiàn)策略分類問題，兩種方法均能提高收益，并且在各項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)上平衡兩種均 線策略，增強(qiáng)幅度在不同券種有所差異。

日內(nèi)均線策略受制于數(shù)據(jù)長(zhǎng)度問題，歷史回測(cè)區(qū)間較短，因此能否在未來有穩(wěn)健的表現(xiàn)仍然 有待時(shí)間的驗(yàn)證。對(duì)于高度機(jī)構(gòu)化的利率債市場(chǎng)，隨著基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的越來越完善，相信量化方法能 為投資者對(duì)利率的研判提供越來越多的支持。

編輯：123木頭人