20120917-广发证券-另类交易策略研究之八_基于时域分形的相似性匹配日内低频交易（SMT）策略_18页_954kb

基于时域分形的相似性匹配日内低频交易（SMT）策略总结

核心内容

本报告介绍了一种基于“历史可以重复”假设的相似性匹配交易策略（SMT），该策略通过识别历史价格走势中的相似性，预测未来一段时间内的市场走势，并据此进行股指期货的开仓和平仓操作。策略的构建依托于时域分形理论和混沌理论，利用Lyapunov指数验证了股指期货市场具有分形性质，从而支持“历史可以重复”的假设。

主要观点

• “历史可以重复”假设：这一假设源自道氏理论，认为市场行为具有一定的重复性。在高频市场中，该假设仍然成立，因为收益率序列具有分形特性，即在不同时间标度下保持自相似性。
• 时域分形理论：通过Takens的相空间重构方法和C-C算法，计算出沪深300指数收益率序列的最优嵌入维数 $m$ 和时间延迟 $\tau$，并利用Lyapunov指数进一步验证了时间序列的混沌属性。
• SMT策略构建：基于相似性匹配，寻找历史与当前交易时段最相似的价格走势，预测未来走势方向并进行交易操作。策略在沪深300指数上表现良好，但在股指期货上因基差波动导致效果不佳。
• 低频交易优化：为降低基差波动对策略的影响，将交易频率从20分钟降低到每天上午基于指数走势进行预测，午后开仓并尾盘平仓。该策略在风险收益上有所改善。
• 动态止损机制：通过设置止损点，优化低频SMT策略，使其在降低成功率的同时，提高平均盈利率与平均亏损率的不对称性，从而提升整体收益。

关键信息

策略实证结果

指标	沪深300指数	沪深300股指期货（20分钟频率）	沪深300股指期货（低频SMT）	沪深300股指期货（加入止损）
总计交易日	557	557	557	557
交易次数	557	557	557	557
盈利次数	304	185	304	185
亏损次数	253	372	253	372
平均盈利率	0.661%	0.783%	0.661%	0.783%
平均亏损率	-0.605%	-0.219%	-0.605%	-0.219%
成功率	54.59%	33.21%	54.59%	33.21%
累积收益率	69.51%	10.57%	57.92%	86.68%
最大回撤率	-5.87%	-9.56%	-11.79%	-4.47%
年化收益率	-	-	22.16%	31.45%

交易策略特点

• 低频交易：策略采用低频交易方式，更适合尚未建立程序化交易系统的机构投资者进行手动操作。
• 模式识别：不同于传统的趋势或反转交易，SMT是一种基于历史相似性识别的模式交易策略，具有较好的隐蔽性和可扩展性。
• 动态止损：加入动态止损机制后，策略在降低交易频率的同时，提升了风险控制能力，使得收益与风险比更优。

策略改进方向

• 高频交易潜力：随着历史数据库样本的增加，未来有望将SMT策略应用于股指期货的高频交易。
• ETF等品种拓展：由于SMT策略交易频率较低，可以借助融资融券等工具，拓展至ETF等证券品种进行低频交易。
• 进一步优化：策略仍需在参数选择、相似性匹配方法和止损机制上进行优化，以提升预测准确性和收益稳定性。

附录

• 相关研究报告：

  • 基于混沌理论的股指期货噪声趋势交易（NTT）策略 - 罗军
  • 一类波动收敛突变模式的趋势跟随策略 - 安宁宁
  • 基于低阶多项式拟合的股指期货趋势交易（LPTT)策略 - 罗军
  • 基于日内波动极值的股指期货趋势跟随系统 - 安宁宁
  • 基于GFTD的期指日内程序化交易策略 - 安宁宁
  • 在标度不变性破缺下洞察资金流向——MFT交易策略 - 张超

• 团队成员：

  • 罗军：首席分析师，华南理工大学理学硕士
  • 安宁宁：资深分析师，暨南大学数量经济学硕士
  • 俞文冰：首席分析师，CFA，上海财经大学统计学硕士
  • 叶涛：资深分析师，CFA，上海交通大学管理科学与工程硕士
  • 蓝昭钦：分析师，中山大学理学硕士
  • 史庆盛：分析师，华南理工大学金融工程硕士
  • 张超：分析师，中山大学理学硕士
  • 胡海涛：分析师，华南理工大学理学硕士
  • 夏潇阳：分析师，上海交通大学金融工程硕士
  • 汪鑫：分析师，中国科学技术大学金融工程硕士
  • 李明：分析师，伦敦城市大学卡斯商学院计量金融硕士

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  • 广发证券发展研究中心
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