黄万铭

摘要：基于多头趋势回踩策略的量化分析是一个择时选股的判断方法。本文根据此思路构建了一个全自动量化交易系统;通过对市场状态、均线周期、止损条件和选股买入均线等各种关键影响因素的规律研究，利用历史回测检验不同的效果，经过进一步参数优化，得到了较佳的策略效果，年化收益率达到25%左右。

关键词：量化分析;交易策略;技术分析;证券

一、前言

基于多头趋势回踩策略的量化分析是一个择时选股的判断方法。如果天数从短到长的移动均线呈从上到下排列的态势，我们判断股价处于多头趋势，表示短、中、长线投资者一致看多，即股票价格处于一个强势阶段;多头趋势回撤的思路，是根据若干条均线呈现出的形态判断一支股票是否处于强势状态，并抓住回调的时机低位买入。

在图1中有三个10日回撤点，其中的第一、二个在买入后产生了收益，但第三个却持续下跌。因此不但应该结合其他的方法强化分析判断的有效性，另外，也应该设置判断错误时的止损方案，可以按照百分比止损，也可以根据均线的形态止损。因此研究其中的关键影响因素对策略效果成功有重要意义。

本系统以多头趋势回踩策略的量化分析为主决策依据，利用百度投资的聚宽（JoinQuant）量化开发平台，采用Python语言编程，实现了一个全自动化交易系统，并进行了关键参数优化研究。交易规模设定1亿元，持仓股票数最大为100只，时间周期2005～2018年。

二、测试时段

分别模拟了不同指数周期时段，一类是2005～2018年几轮大牛熊波段，另一类是杀伤力较大的2008年暴跌和2010～2014年大熊市，分别回测模拟市场状态、均线周期、止损条件和选股买入均线等关键参数对策略效果的贡献。

三、交易策略

本策略基于Python语言的量化程序设计的主要框架如图3所示。

四、关键影响因素研究

（一）牛熊市策略

根据多次测试，策略在牛熊市表现差异较大，应根据市场状态，采用差异化策略应对;特别是熊市，采用以BIAS乖离率为买入主策略的方式，效果为佳;在2010～2014年大熊市，可以实现最大回撤仅15%，收益率近20%的优异表现。如图4所示。

（二）关键影响因素

根据海量的不同种类单项测试，发现其中均线周期、止损条件和选股买入均线具有决定性影响。多头排列考慮5日、10日、20日、30日移动均线，回撤线选定在20日线为佳;止损点越低越好，甚至可以设定为0.5%;止盈点回撤盈利的5%左右触发清仓为佳在。

另外，还考察了前10大持仓、前5大回撤区间、行业配置比例、持仓比例分析、sharpe和风险控制等策略表现。

五、结论

经过2005～2018年多轮牛熊转换交替的回撤模拟，和2008年暴跌及2010～2014年大熊市模拟，发现市场状态、均线周期、止损条件和选股买入均线等关键参数对策略效果的贡献较大，而进一步通过在牛熊市采用差异化交易策略，本自动交易系统实现了最大总体收益率为1652%，平均年化收益率25%，回撤仅为29%，收益分解获得了较佳市场效果，相较指数有稳定盈利。

参考文献：

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（作者单位：绵阳中学实验学校）