动量测评之均线策略[y]

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1、动量测评之均线策略本报告导读：均线动量策略有效性的根木原因在于价格走势存在趋势性，策略特征表现为低胜率、高盈亏比。摘要：•走势是曲趋势和震荡两种走势类型连接而成。趋势完成后转震荡，震荡完成后转趋势,这是两种属性完全相反的走势类型，而单一技术指标要么为趋势属性，要么为反转属性，必然难以兼顾到两种不同的走势类型。由此可见在价格动量中寻找一个高胜率指标很难，但获得一个低胜率、高盈亏比的指标却是容易得多，均线动量属于这一类。•基于均线动量策略对申万28个一级行业测试结果显示，28个行业无一胜率超过50%,平均胜率仅40%,也就是说每五次买入只冇两次收益

2、为正。但从2002年4月至2015年3月，对28个一级行业进行期初等额资金配路后，常用的25日均线动量策略的累计收益高达1137%,5周均线动量策略的累计收益也达到763%。这个结果再次说明了动量策略的低胜率、高盈亏比特征，这种结果正是曲市场自身运行特征决定的：趋势虽少但涨跌幅主要集中于此,震荡虽多但不构成涨跌幅主要贡献因素。这是多数动量模型背后运行有效的机理。•牛熊分界值+取强舍弱+动态等市值管理策略。运用在巾万二级行业上，十三年可以取得17倍的收益，优于25日均线等额资金策略。牛熊分界值策略大幅优于等额资金策略，主要是加入了一个对市场强弱的

3、判断指标，当市场偏弱吋，即使有行业站到了均线之上，也不参与，因为市场处于弱势时，行业的反弹一般持续性较差，这样避免了参与一些带来损失的买入机会。至于动态等市值管理仅是用来确保出现买卖信号能够给出一个清晰操作，未必是最优的。•均线动量策略是一种简单易行的交易策略，既不需要分析市场走势也不需要预测市场,优点包括：信号清晰简单、交易纪律得以有效执行、策略成本低、无参数拟合。1.基于价格走势的量化策略综述基于价格走势的量化交易策略，主要有两类：动量与反转。动量策略追趋势，反转策略预判拐点。在研究和实际应用中发现，很难找到单一技术指标对一个完整的价格序列

4、自始至终都有效，原因在哪里？原因就在于价格走势是由趋势和震荡两种走势类型连接而成。趋势完成后转震荡，震荡完成后转趋势，这是两种完全相反的走势类型，而任何单一的技术指标耍么为趋势属性（例如均线系统金叉与死叉、价格突破单均线、MACD穿越零值、三K线组合、涨跌幅超过给定阈值等），要么为反转屈性（KDJ指标、布林线、均线系统的支撑与阻力等），因此难以兼顾到两种不同的走势类型。由此可见完美的量化交易策略必须当下动态地兼顾到趋势与震荡两种结构。假如世上存在一个完美的量化交易策略，能够精确预判每一个拐点，那么我们可以看一下这种完美量化交易策略能够取得理论收

5、益是多少？如杲用10%作为涨幅参数对非银金融行业（屮万一级），从2002年4月至2015年3月的日度收盘价进行分段的话，共出现57个涨幅超过10%以上的波段。那么假定完美策略能够参与所有上涨波段而避开下跌波段，即在底部拐点精准买入而在顶部拐点精准卖出的话。设定期初资金1万元，到期末理论上收益达到约123亿元。如果加入千分Z三的交易费率，累计收益也能达到87亿。当然这只是一个假想的完美策略，给予我们参与市场交易获利的想象空间，实际交易中却不可能实现。第一、这种策略应该不存在，每一个级别的拐点岀现既有内因（价格走势力度的衰竭）所致，也有外因（政策面

6、或者基本面的超预期）触发，所以能精确把握所有拐点非人力之所能及；第二、随着资金量壇大，在单一价格上成交的可能性儿乎为零，所谓的顶部拐点或者底部拐点严格意义上是一个价格区间。图1非银金融行业（801790.SI）分段图（以10%作为分段参数）数据来源：国泰君安证券研究，WIND,2002年4月至2015年3月从下表可以看出，即使用20%的分段参数统计累计收益，非银金融也达到13526倍的收益，排在之后的为有色金属、国防军工和传媒行业。排在最后一位的食品饮料行业累计收益也有132倍。表1：不同涨跌幅波段累计收益比较（按5%累计收益排序）证券名称区间

7、张跌幅5%10%累计收益（倍数）年率20%累计收益（倍数）年化验率累计收益（倍数）年化昨率非银金融386%136398038322%1229770194%13526108%有色金雇215%32171278278%356691167%8898101%国防车工426%20772906265%236632159%290485%传媒448%19398170264%307167164%434490%采掘138%8230444240%58284133%182078%计算机503%6419846234%79902138%137574%电子141%450042

8、1225%53630131%129173%房地产217%3720832220%96370142%197079%农林牧渔142%2648875212%3