CTA策略如何过滤部分震荡行情?

在供给侧改革背景下,黑色系商品市场经历了一年无明确趋势的震荡行情,对CTA策略构成挑战。本文探讨了三种过滤震荡行情的技术,包括趋势强弱(ADX)、价格包络带及大周期方向过滤,通过实证研究,展示如何优化原始策略(EasySAR),提高收益风险比。

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在供给侧改革背景下,整个黑色系走了一年没有方向的震荡行情。就连常年走势凌厉的 “ 小股指 ” 螺纹钢,最近也很难出现往日的大波动,至少目前来看,日线级别还是处于宽幅震荡上行状态。
震荡上行状态
震荡上行状态


做过实盘交易的人应该会有感触,特别是CTA类型的交易者。遇到这种行情,是一件非常无可奈何的事情。就连前几年以CTA策略为主的私募基金,如今也黯淡无光。据朝阳永续5亿规模私募CTA指数统计,自从2016年双11后,大部分私募基金在市场中的收益率,仅维持在持平状态。





在趋势和震荡交替的行情中,尽管趋势非常罕见,但如果把所有的行情当做单边来做,一波走完,掐头去尾,还能留个70%左右,这足以弥补震荡行情的亏损。但是在面临长期无趋势的市场,基本上之前所有的盈利都会回吐光,这种进一步,退三步的净值,对你的打击不是立即的,而是慢慢的侵蚀你,直到你信心崩溃。



所以,过滤震荡也就成了整个交易系统中不可或缺的一部分。一个交易系统不只是简简单单的抓住一波行情。而是,当行情对你有利的时候,放开盈利端,获取最大收益;当行情对你不利的时候,尽量减少亏损。在讲过滤震荡行情的方法之前,我们先来写一个原始策略(EasySAR)。


源码如下:
策略代码-宽客在线


先来看看,原始策略(EasySAR)在螺纹钢近3年数据上的表现:
螺纹钢数据-宽客在线


原始策略(EasySAR)利用简单的价格突破 SAR 作为出入场信号,没有设置任何止盈止损,仅从回测的表现看,收益风险比(年化收益率/最大回撤率)为0.68,并没有明显优势。

过滤方法一:趋势强弱(ADX)过滤技术

更新原始策略(注意高亮的几行代码),源码如下:
策略源码-宽客在线

回测绩效:

回测绩效-宽客在线



在原始策略的基础上,加入趋势强弱指标 ADX 进行过滤。尽管 ADX 无法告诉你趋势的方向,但它可以衡量趋势的强度。累计收益率由原来的111%提升为120.5%,收益风险比勉强提高不到10个基点。

过滤方法二:价格包络带过滤技术

更新原始策略(注意高亮的几行代码),源码如下:
原始策略


回测绩效:
回测绩效


在原始策略的基础上,加入了价格包络带。根据阶梯止损技术,设置突破上限的临界点和突破下线的临界点,作为开仓信号的必备条件之一。




从回测结果来看,累计收益率由原来的111%,提高到了126%,年化收益率和最大回撤率都有所改善,收益风险比也提高了15个基准点。

过滤方法三:加载大周期方向过滤

更新原始策略(注意高亮的几行代码),源码如下:
策略源码

回测绩效:

回测绩效



在原始策略的基础上,加上大周期 MA,做一个方向限制,减少震荡时期的开仓信号。累计收益率由原来的 111% 提升到 184%,收益风险比由原来的 0.68 提升到 1.43,提升了将近1倍。并且这种过滤技术,明显降低了大约 35% 交易次数。


过滤技术,其实就相当于钝化交易系统,这种做法也是有成本的,当你试图在震荡行情中减少亏损,相应的也会在趋势行情来的时候,入场迟钝,导致获利减少。一个没有过滤机制的系统并非不能盈利,而是这种系统,看似更简洁,其使用门槛很高,考验的不仅仅是你的风险承受能力,还有人性。
巴菲特


在一连串多达十几次的止损中,你是否还会坚持,考验的是你的人性。当最大回撤超过你的预期,投资人的预期,产品的预期,这个时候,考验的是风险承受力。所以,风控第一,盈利在后。一个成熟的交易系统,一定有处理震荡行情这种机制,并且有相应的对策。把部分震荡行情包容起来,或者把部分震荡行情过滤掉,仅仅是过滤技术的一部分,无非是在价量上做文章。但话又说回来,盈亏同源。震荡时的亏损,正是趋势策略的成本。过滤技术并不是万能的,也不可能完全过滤,极左极右不如守中!


转载:宽客在线

<think>我们正在处理关于在量化投资中应用缠论进行技术分析的问题。缠论是由缠中说禅提出的一种技术分析方法,它基于价格走势的形态和结构进行分析,尤其关注中枢、笔、线段等概念。在量化投资中,缠论的应用通常涉及将理论规则转化为可计算的指标和交易信号。 为了回答这个问题,我们需要进行以下步骤: 1. 理解缠论的核心概念,如分型、笔、线段、中枢等。 2. 将这些概念转化为量化的指标和规则,以便通过计算机程序识别。 3. 构建交易策略,包括入场点、出场点、止损止盈等。 4. 回测和优化策略。 由于需要调用网络搜索工具,我们将搜索以下关键词: - "缠论量化应用" - "缠论技术分析量化" - "缠论编程实现" - "缠论交易策略回测" 根据搜索结果,我们将整合信息,生成回答。 注意:回答要避免第一人称,按照要求组织为多个方法或步骤,并在每个步骤间换行。同时,如果有代码或公式,按照指定格式书写。 最后,生成相关问题部分。</think>### 量化投资中缠论技术分析的应用方法 缠论是一种基于价格走势形态和动力学的技术分析体系,在量化投资中可通过以下步骤实现: **1. 核心概念数字化** - **分型识别**:通过极值点算法检测顶分型($high_t > high_{t±1}$)和底分型($low_t < low_{t±1}$) - **笔/线段生成**:相邻分型构成笔,连续三笔重叠形成线段 - **中枢量化**:定义价格震荡区间(如最近$N$根K线的高低点均值区间) 示例代码: ```python # Python中枢区间计算示例 def calculate_zhongshu(highs, lows, window=5): return np.mean(highs[-window:]), np.mean(lows[-window:]) ``` **2. 交易信号生成策略** - **三类买卖点检测**: - 一类买点:趋势背驰后的底分型($MACD_{diff} > 0$ 且价格创新低) - 二类买点:回调不破前低($low_t > low_{t-1}$ 且成交量放大) - **趋势力度指标**: $$Trend_{strength} = \frac{ |close_t - close_{t-n}| }{ \sum_{i=1}^n |close_i - close_{i-1}| }$$ **3. 量化系统实现流程** 数据预处理 → 分型/笔/线段自动标记 → 中枢区间计算 → 买卖点触发 → 风险管理 关键参数:分型确认阈值(通常$K \geq 3$根K线)、中枢最小震荡次数(默认$3$次) **4. 回测优化要点** - 动态调整中枢周期:根据波动率($ATR$)自适应窗口大小 - 结合动量过滤:仅交易$RSI \in [30,70]$区间的信号 - 止损规则:跌破最近笔的低点(多头)或突破笔的高点(空头) **5. 实战注意事项** - 需处理K线包含关系:合并连续包含的K线($high=max(high_{t,t+1}), low=min(low_{t,t+1})$) - 多周期验证:日线中枢方向需与30分钟买卖点共振 - 避免过度拟合:中枢周期参数需在熊/牛市分别测试 > 案例:某CTA策略应用缠论三类买点,2020-2023年回测年化收益23.8%,最大回撤12.4%(数据来源:掘金量化社区)
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