β趋势控制策略

大宗商品的β趋势控制策略

拐点的仓位控制

提取震荡行情的回报

震荡行情:判断原点回归的点位与时点

如果我们判断未来行情是“震荡”，即在假设标的价格在某一中心范围波动。当价格越偏离中心，我们越确信价格在未来会回归原点，从而采取反向交易的方式赚取震荡行情的回报。问题是即使原点是存在，我们也很难相信原点是一直保持不变。

换言之，我们更加相信在时间序列中不同时点有不同的原点。特别是当标的价格较原来的点位偏差较大时，从随机游走的角度，价格回到原来的点位的可能性就变得更少。此时，我们应该变换思路，对原点有一个重新的判断。直观的例子，快牛/熊市(如15年的A股市场)是趋势中带有激烈震荡的行情，趋势改变原点的位置，基于新的原点再进行反向交易的仓位配置。

策略简介:回报源于趋势震荡与巨幅震荡

本策略是基于震荡行情来设计的仓位控制策略。如果我们把标的价格的路径分为“趋势”、“震荡”、”无涨跌”，β震荡控制策略就是以赚取震荡为主的策略，特别是幅度较大的震荡。策略的仓位比例是反向交易原理，即标的价格涨，做空特定比例的期货；反之，标的价格跌，做多特定比例的期货。为避免趋势行情对策略的冲击，我们引入“中心因子”来定义震荡的中心点，从而降低策略的最大回撤。此外，我们从期权交易的角度出发，引入“点位因子”、“时间因子”、“倍数因子”来增强震荡策略的效果。

因子

子因子

功能

定义

月历价差

震荡策略的底层

期货构建近远月认购和认沽期权

中心因子

对角价差

在趋势中重新定义中心点

依据价格偏离中心点的标准差

止损

改变原来的中心点

点位因子

决定近月与远月合约的行权价差

价差与偏离距离和标准差成正比

时间因子

合约时限

决定近月到期的日数

与近远月波动率差成反比

合约间时差

决定近月与远月合约的日数差异

与近远月波动率差成正比

倍数因子

决定合约的数量

与偏离距离成正比

与近远月波动率差成正比

仓位比例:近远月波动率差与偏离中心

通过回验，我们发现“震荡”策略的回报更多来源于巨幅的波动中。因为小幅的价格波动，除了使“震荡”的回报变低，更可能发展成缓慢的趋势，使得中心点更加难以掌握。因此，我们把策略设定成相对高的波动率时，仓位水平高，仓位变化剧烈(如下图)；反之，波动率低时，仓位水平低，仓位变化缓慢(与β趋势控制策略的设定相反)。为了得到一个平稳和合理的定义，我们以近远月波动率差(近月减远月)来表示相对波动率的高低。另一个决定仓位比例的关键因素就是价格偏离中心点的水平，偏离越多，反向的仓位水平越高。除了这两个因素外，还有几个输入参数对仓位比例有一定的影响。

策略总体表现:不同偏离区间的胜率稳定维持在60%

由于策略以提取“震荡”回报来设计，因此策略适用于不同品种。为了直观和合理地综合评价策略的效果，我们把13个品种的标准差与策略回报进行对比。股指期货是沪深300、上证50、中证500、恒生指数、恒生国企指数。商品期货是黄金、铜、螺纹钢、锌、橡胶、白糖、豆粕、棕榈油。考虑到策略以波动率为不同品种之间的基准参数，因此采用基准回报除以标准差来表达在不同偏离程度的策略回报。在574样本中，从下图和表格可以看到，策略的总体平均回报0.70%，胜率60%。策略在不同标准差的胜率相约，但标准差越高，策略的平均回报与平均正负回报差也较高。

偏离标准差

平均回报

胜率

平均正回报

平均负回报

-2个以下

-1.37%

0.00%

0.00%

-1.37%

-2至-1个

0.96%

63.16%

2.19%

-1.14%

-1至-0.5个

0.99%

68.97%

2.83%

-3.10%

-0.5至0个

0.37%

58.59%

1.96%

-1.88%

0至0.5个

0.78%

60.29%

2.49%

-1.81%

0.5至1个

1.12%

68.29%

2.93%

-2.78%

1至2个

2.54%

64.29%

4.78%

-1.50%

2个以上

1.14%

60.00%

3.33%

-2.14%

策略个别品种的表现

总体来说，策略在各品种的回报增长平稳。即使在趋势主导的品种，如铜、螺纹钢、橡胶等，策略也并未出现大量亏损。在各个品种中，沪深300的长期表现最佳。从10年4月至今累计回报147%，超额收益为153%。在16年，直至6月底，恒生指数的表现最好，回报约为31%。策略总体风险水平较基准低，年度20日最大回撤平均为基准54%。