网格交易参数优化策略简介

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内容提要:

  • 网格交易是一种完全程序化的交易方法。网格交易的优势在于当投资标的价格在一个区间内上下波动的时候,该交易方法能够自动执行下跌买入、上涨卖出的交易策略,从而捕捉价格上下波动带来的价差,降低持仓成本,提高资金利用效率。

  • 交易格值(TradingIntervals)是网格交易中的一个重要参数,选择最优格值能够较大程度的提高资金利用效率,一定程度规避风险,增加收益。

  • 利用时间序列建模与神经网络模型,我们可以对目标股票近期的最优交易格值进行有效预测,从而指导交易。


一、网格交易简介


网格交易法是一种完全程序化的交易方法。这一方法的优势在于当投资标的价格在一个区间内上下波动,即股票处于震荡区间时,该交易方法能够自动执行下跌买入、上涨卖出的交易策略,从而捕捉价格上下波动带来的价差,降低持仓成本,提高资金利用效率。


在股市中,震荡行情占比在80%以上。例如,自2017年开年至今,A股大盘在2700至3000点之间波动,甚至于在2017/3/14、2017/3/15两天中上证指数振幅低于0.5%,震荡行情较为显著。从更大尺度上来看,如图1所示,自2009年以来,大盘趋势与盘整时间占比约为2/8开,大部分时间内大盘均为盘整市。


盘整市中,传统的趋势交易较难施展,而网格交易就十分适合这种小幅波动的市场行情。


图1.上证指数自2009年以来走势图

数据来源:通达信


网格交易法的基本原理就是在股价下跌时买入,上涨时卖出,从而捕捉价格上下波动带来的价差,以赚取收益。


具体而言,在网格交易中,投资者人为设置一个网格区间,当价格低于该设定的价格格值时,分档买入;当价格高于设定的价格格值时,分档卖出。


图2.网格交易原理图


举例来说,如图2所示,该股票初始持仓500股,当前股价10.00元。网格策略为:股价每跌0.1元,买入100股;股价每涨0.1元,卖出100股。例如,当股票价格下降到9.90元的B1点时,买入100股,此时持仓600股。之后股价反弹,但未再触及9.90,不执行交易。直到股价下降到9.80元的B2点再买入100股,此时持仓700股。同理,当股价涨到9.90的S2点,触发卖出条件,卖出100股。这里,B2和S2构成一对配对交易,买卖100股的同时盈利10元。经过整个周期的交易,可以发现到B3点时,持仓回到500股,股价回到10.00元,但整个波动区间内执行了5笔交易,现金增加50,获利1.0%。


从上述案例分析可以看出,在震荡行情中,我们利用持仓股做短线交易,可以逐步实现解套甚至盈利。

二、交易格值的选取对网格交易收益的影响


在图2的网格交易示例中,我们为了解释方便,选择了0.1元作为网格交易的格值。交易格值就是指投资者设定的一个涨跌幅,当价格每达到这个涨跌幅的时候执行交易,并递推得到新的涨跌幅值。这一策略就如同在股价图上画出一道道横格,价格曲线穿越横格就执行交易。网格交易因此得名。


不难发现,在这一交易过程中,交易者需要自主决策的一个重要参数就是网格交易的格值。当格值过小时,交易频繁,会导致交易手续费过高,影响盈利;当格值过大时,又会导致部分波动难以捕捉,遗漏交易机会。


这里我们以平安银行(000001.SZ)为例,分析交易格值的选取对网格交易收益的影响。


表1.网格交易测试参数表

测试品种

000001.SZ

测试周期

2016年7月1日 – 2017年3月1日

测试级别

1分钟

初始资金

100,000元

开仓策略

首日以收盘价买入价值50,000元的股票

网格参数

格值:4‰ ~ 19‰

手续费

千分之0.8

测试参数如表1所示。为了测试方便,这里我们的开仓策略设置为在首个交易日半仓入目标股票,手续费以谨慎性原则设置为0.8‰,测试数据为2016年7月1日至2017年3月1日,共168个交易日的1分钟线数据。此区间内该股票表现如表2所示。


表2.平安银行(000001.SZ)区间统计

起始时间

2016/7/1

终止时间

2017/3/1

交易日数

161

成交量

90,008,350

前收盘价

8.70

成交额

834.5亿

开盘价

8.69

加权均价

9.271

最高价

9.80

区间涨幅

0.79(9.08%)

最低价

8.67

区间振幅

1.13(13.03%)

收盘价

9.49

区间换手

60.15%

数据来源:通达信


这里我们使用自主开发的量化回测系统,针对上述策略进行区间回测。得到的格值-收益对照图如图3所示。


图3.格值-收益对照图


数据来源:国信上分衍生产品部 


从上图我们可以发现,不同的格值选择对网格交易的收益有着不同的影响。特别是当格值从11‰变化到13‰时,格值变化2‰,收益从2557.6增长到4430.9,增长率达到了62.98%。格值的选择对网格策略的收益影响显著。

 

当我们在时间区间内对格值进行动态选择,即每天选择相应的最优格值,我们就能够得到最优的网格策略。


图4显示的是动态网格下每个交易日该股票的盈亏,横轴表示从2016/7/1开始的每个交易日,纵轴表示该交易日下的网格交易收益。


图4.动态网格参数日收益图


图4中可以明显发现,大部分交易日该策略收益率为正,计算动态网格参数下总收益为12225.62元,与图3中固定格值收益相比,有着明显优势。


三、基于时间序列模型和人工神经网络的最优交易格值预测

 

这里我们从理论上分析网格交易的最优格值的存在性,并简述获得最优格值的技术手段。

  • 网格交易分析模型的建立

    网格交易的主要特征上文已述,这里我们着重强调网格交易分析中的两个特征:


A.网格交易与标的证券价格波动的形状无关。如图6所示,当蓝线和橙线的最大值与最小值互相相等,且穿越网格数相同时,其网格收益相同。该收益与波动曲线的具体形态无关。


图6.网格交易与波动形状无关


B.网格交易收益的决定性因素在于证券价格在目标时间段内的波动的次数和振幅。


图7.网格收益决定于波动的次数



如图7所示,在区间(Oi,Oi+1)上,li为区间最低点,hi为区间最高点,且令t为区间(Oi,Oi+1)的时间,n为区间内的震动次数。则网格收益Gi可表示为:


其中α表示交易策略,可视为一个关于格值参数β的函数,即α=α(β)。


简单而言,网格交易的参数优化即在给定波动次数和频率的情况下通过改变β来获得网格收益Gi的最大化:


从这个意义上讲,在给定的波动次数和波动频率的情况下,最优化参数将被唯一的确定:


交易格值分析模型:


鉴于最优化参数只与证券波动有关,理论上而言,我们只要针对证券波动率进行参数优化,就能够得到最优的网格参数。这里我们的工作分四步进行,如图8所示:

A.对目标证券的历史数据进行波动率建模,用GARCH模型得到该时间序列的波动率曲线。

B.针对不同的波动率进行交易格值参数的优化,得到波动率—参数优化表。

C.利用GARCH模型、隐马尔科夫链、人工神经网络,预测得到标的证券下一交易日波动率。

D.针对预测得到的波动率,通过波动率—参数优化表,得到网格参数的最优预测值。


图8最优交易格值分析模型


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来源:量化理论实践与新知

作者: WY Li,YX Kong


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