RSRS择时信号在指数与ETF中的应用

在技术分析中，阻力位与支撑位经常被市场参与者提及并给出自己认为 的阻力支撑点位。阻力位与支撑位的概念很容易理解，顾名思义，支撑位即 是指标的价格在下跌时可能遇到的支撑，是交易者认为买方力量开始反超卖 方使得价格在此止跌或反弹上涨的价位；阻力位则是指在标的价格上涨时可 能遇到的压力，是交易者认为卖方力量开始反超买方而使得价格难以继续上涨或就此回调下跌的价位。

如果支撑位的强度小，作用弱于阻力位，则表明市场参与者对于支撑位的分歧大于对于阻力位的分歧，市场接下来更倾向于向熊市转变。而如果支 撑位的强度大，作用强于阻力位，则表示市场参与者对于支撑位的认可度更高于对于阻力位的认可度，市场更倾向于在牛市转变。

我们按照不同市场状态分类来说明支撑阻力相对强度的应用逻辑：

1.市场在上涨牛市中： 如果支撑明显强于阻力，牛市持续，价格加速上涨   如果阻力明显强于支撑，牛市可能即将结束，价格见顶

2.市场在震荡中：如果支撑明显强于阻力，牛市可能即将启动   如果阻力明显强于支撑，熊市可能即将启动

3.市场在下跌熊市中： 如果支撑明显强于阻力，熊市可能即将结束，价格见底   如果阻力明显强于支撑，熊市持续，价格加速下跌

我们用相对位置变化程度，即类似 delta（high）/delta（low）的值来描 述支撑位与阻力位的相对强度，即最低价每变动 1 的时候，最高价变动的幅度。

实际上，delta（high）/delta（low）是连接高低价格平面上的两点 （low[0],high[0]）与（low[1],high[1]）的斜率。由于市场量价本身噪音的存在，通过两点得到的斜率也包含了太大的噪音。我们考虑通过最近 N 个（ low， high）的数据点来得到信噪比较高的最高最低价相对变化程度，自然而然的想法即是使用线性回归。如果我们建立如下般最高价与最低价之间的线性模型：

那么 beta 值就是我们所需要的斜率。其中 N 的取法不能太小，不然不 能过滤掉足够多的噪音；但也不能太大，因为我们希望得到的是体现目前市 场的支撑阻力相对强度，若取值太大，则滞后性太高。

在确定阻力与支撑的代理变量以及相对强度的定义之后，我们依此建立 RSRS 指标。一种即是直接利用斜率的本身作为指标值。 当日斜率指标的计算方式：

1. 取前 N 日的最高价序列与最低价序列。 2. 将两列数据按式（1）的模型进行 OLS 线性回归。 3. 将拟合后的 beta 值作为当日 RSRS 斜率指标值。

另一种则为将斜率标准化，取其标准分作为指标值。 当日标准分指标的计算方式： 1. 取前 M 日的斜率时间序列。 2. 以此样本计算当日斜率的标准分。 3. 将计算得到的标准分 z 作为当日 RSRS 标准分指标值。

RSRS标准分交易策略为：

1. 根据斜率计算标准分（参数 N=18,M=600）。

2. 如果标准分大于 S（参数 S=0.7），则买入持有。

3. 如果标准分小于-S，则卖出平仓。

择时信号结果如下：

沪深300

上证50

中证500

上证指数

红利指数

中证1000

国证2000

创业50

科创50

中证A500

沪深300非银

使用RSRS指标对ETF进行择时：

在选取的标的池中，择时信号超额收益大于0的比重为81.2%