海龜策略模型

海龜策略

今天要給大家介紹的,是量化投資中的經(jīng)典模型——海龜策略

嚴(yán)格來說,它并不能稱得上是一個(gè)完整的策略点骑。海龜策略并沒有提供一個(gè)明確落地的選股方案,相關(guān)書籍的介紹中也只是通過“高流動(dòng)性”寥寥幾字一筆帶過谍夭,留給投資者們?nèi)收咭娙屎诘巍⒅钦咭娭堑陌l(fā)揮空間。但即使如此紧索,絲毫不妨礙它成為經(jīng)典跷跪,海龜策略的真正優(yōu)勢在于:對目標(biāo)股票的擇時(shí)把握和倉位控制,都有其獨(dú)到之處齐板。下面我們就來好好說說吧。

海龜我們都見過葛菇,那么什么是海龜模型甘磨?難道只是個(gè)噱頭?

其實(shí)關(guān)于“海龜”名稱的由來眯停,說法不一济舆。比較普遍認(rèn)可的,是策略特性如現(xiàn)實(shí)中的“海龜”一樣莺债,穩(wěn)步前行滋觉,看似很緩卻能聚沙成塔,對于追求低風(fēng)險(xiǎn)收益的投資者來說齐邦,不失為一個(gè)值得配置的投資模型椎侠。

“唐安其”通道

想要了解海龜策略,我們先要科普一個(gè)概念“唐安其通道”措拇。大概講了這個(gè)么事兒我纪,話說一個(gè)叫Richard Donchian的華爾街交易員,在閱股無數(shù)之后,突然靈光乍現(xiàn)浅悉,想到了一個(gè)擇時(shí)的策略趟据,他構(gòu)建了一個(gè)所謂的“價(jià)格通道”,當(dāng)股價(jià)高于這個(gè)通道上沿時(shí)术健,判斷為“買入”汹碱,而當(dāng)股價(jià)低于這個(gè)通道下沿時(shí),判斷為“賣出”

當(dāng)然這個(gè)通道的上下沿需要相對穩(wěn)定荞估,不能和股價(jià)每天的漲跌那樣振幅過大咳促,因此采用一段時(shí)間內(nèi)的最高/低收盤價(jià)作為通道上/下限,我們用大寫的N表示泼舱。也即:唐安其通道上/下沿的每一點(diǎn)等缀,代表了過去N個(gè)交易日收盤價(jià)的最高/低價(jià),如下圖所示:

圖中紅點(diǎn)是“向上突破位”娇昙,代表了做多買入的信號尺迂。同理,綠點(diǎn)是“向下突破位”冒掌,代表了做空賣出的信號噪裕。當(dāng)然,我國A股市場由于是單向市場股毫,因此主要的關(guān)注點(diǎn)還是在“向上突破位”膳音。

海龜策略的擇時(shí)把握

介紹完唐安其通道,以下就是海龜策略的擇時(shí)主要邏輯了(文末會(huì)做進(jìn)一步展開):

1铃诬、當(dāng)前價(jià)格高于過去20個(gè)交易日收盤價(jià)中的最高價(jià)祭陷,開倉買入

2、當(dāng)前價(jià)格高于過去10個(gè)交易日收盤價(jià)中的最低價(jià)趣席,清倉賣出

有了擇時(shí)邏輯兵志,我們便能依賴策略為我們決定,何時(shí)進(jìn)行買賣交易宣肚,那么新的問題來了想罕,一旦系統(tǒng)捕捉到擇時(shí)信號,我們到底應(yīng)該買入或者賣出多少股票才算合適霉涨?

這也就是我們馬上要談到的海龜策略的另一個(gè)特性 —— “倉位控制”按价。

海龜策略的倉位控制

我們先來討論單一股票的例子,這種情況下笙瑟,我們的目的是求得需要買入多少手股票楼镐?海龜策略的原則是,買入的股票往枷,當(dāng)天振幅波動(dòng)所引起的總資產(chǎn)變動(dòng)不超過1%鸠蚪!

結(jié)合上面的公式今阳,這里的總資產(chǎn)就是用戶賬戶的本金,那么剩下的問題就是求得“1手股票價(jià)值波動(dòng)”茅信,就能反算可購買多少手股票(為了方便描述盾舌,我們稱其為1個(gè)Unit)

而 1手股票波動(dòng) = 1手股票最小單位變動(dòng) * 每股股票波動(dòng)

我們知道蘸鲸,A股市場股票的最小單位變動(dòng)是0.01元妖谴,那么股票每波動(dòng)0.01元,1手股票的最小單位價(jià)格變動(dòng):100 * 0.01 = 1元酌摇。因此膝舅,只需再求出每股股票波動(dòng)幅度,倉位參數(shù)便能迎刃而解窑多。那么股票波動(dòng)如何求得呢仍稀?

TR 與 ATR

為此,我們這里要引入一個(gè)概念——“振幅區(qū)間”埂息,記作TR(True Range)技潘,它反應(yīng)的是股票當(dāng)天的波動(dòng)幅度。我們分別用“H”表示當(dāng)日最高價(jià)千康,“L”表示當(dāng)日最低價(jià)享幽,“P”表示上個(gè)交易日的收盤價(jià),則振幅區(qū)間的計(jì)算公式為:TR = Max( H-L拾弃,H-P值桩,P-L )

然而僅僅一天的波動(dòng)幅度并不能代表股票真實(shí)的波動(dòng)水平,一般意義上豪椿,我們更傾向于獲取一段時(shí)期內(nèi)的平均波動(dòng)幅度奔坟。為此我們采用了“平均振幅區(qū)間”,記作ATR(Average True Range)搭盾,公式為:ATR = (TR1+TR2+……+TRn) / n

這里的TRn表示第n個(gè)交易日的振幅區(qū)間蛀蜜,ATR即取n個(gè)交易日的平均振幅(注意:這里的“n”與前文介紹唐安其時(shí)的“N”是兩個(gè)獨(dú)立的參數(shù))。

至此增蹭,我們便可使用ATR來衡量股票的波動(dòng)幅度。進(jìn)而得出待買入磅摹、賣出股票的數(shù)量滋迈。

在大家已經(jīng)了解了策略擇時(shí)邏輯與ATR倉位管理的計(jì)算方式后,下面我們就給出完整的包含加倉邏輯的海龜策略:

1户誓、當(dāng)前價(jià)>過去20個(gè)交易日收盤價(jià)中的最高價(jià)饼灿,買入1個(gè)Unit;

2帝美、當(dāng)前價(jià)<過去10個(gè)交易日收盤價(jià)中的最低價(jià)碍彭,清倉股票;

3、當(dāng)股價(jià)>上一次買入價(jià) + 0.5個(gè)ATR庇忌,則加倉1個(gè)Unit舞箍。

4、當(dāng)前價(jià)<上一次買入價(jià) - 2個(gè)ATR皆疹,則清倉股票(也就是疏橄,在一般情況下,損失不會(huì)超過2%)略就。

接下來捎迫,我們選擇幾只上半年具有代表性的股票來進(jìn)行實(shí)例測試。

實(shí)測分析

1表牢、招商銀行

17-1-1 至 17-7-11窄绒,初始資金5萬。

模擬情況:招商銀行進(jìn)兩個(gè)月漲勢明顯崔兴,走出一波上漲行情彰导,與上證50股指有較高的相似度,模擬的目的是測試上漲行情中的收益情況恼布。

拿1月20日舉例螺戳,此時(shí)當(dāng)前價(jià)位18.62高于唐安其通道上沿18.59(過去20日的最大收盤價(jià)),系統(tǒng)捕捉到擇時(shí)入市信號折汞,進(jìn)行買入倔幼。類似的,在3-13爽待、5-12再次捕捉到了擇時(shí)退/入市時(shí)機(jī)损同,效果達(dá)到預(yù)期。

2鸟款、英力特

17-1-1 至 17-1-15膏燃,初始資金5萬。

模擬情況:英力特全面要約失敗何什,股價(jià)歷經(jīng)4個(gè)跌停组哩,遭遇“腰斬”,導(dǎo)致上半年大幅跳水处渣。模擬的目的是測試極端暴跌情況中的收益情況伶贰。

可以看到,系統(tǒng)并未捕捉到入市時(shí)機(jī)直至6月份罐栈,躲過了階段性暴跌的行情黍衙,規(guī)避那些因主觀擇時(shí)入市而可能帶來的損失。而加倉的時(shí)機(jī)又精準(zhǔn)捕捉到了上漲的趨勢荠诬。

3琅翻、游久游戲

17-1-1 至 17-1-15位仁,初始資金5萬。

模擬情況:游久游戲上半年高管人事變動(dòng)方椎,股價(jià)震蕩下挫聂抢,而隨著與360等全面合作,經(jīng)歷了短期暴漲辩尊,但后期乏力不具持續(xù)性涛浙,再度下跌。模擬的目的是測試大幅震蕩行情下的收益穩(wěn)定性摄欲。

這里轿亮,我們看到了止損邏輯的應(yīng)用。圈中右側(cè)框出的部分胸墙,藍(lán)線表示策略的虧損情況我注,紅線箭頭表示了股價(jià)實(shí)際的收益波動(dòng)〕儆纾可以看到但骨,系統(tǒng)對于退出時(shí)機(jī)的把握,使得虧損遠(yuǎn)小于股價(jià)虧損走勢智袭,有效地控制了風(fēng)險(xiǎn)奔缠。

回顧與后話

海龜策略中,那些“交易天數(shù)”吼野、加倉/止損的“單位ATR”參數(shù)校哎,可以根據(jù)投資者個(gè)人的偏好進(jìn)行自定義設(shè)置的。本質(zhì)上來說瞳步,海龜策略屬于“趨勢跟蹤”交易系統(tǒng)闷哆,是典型的右側(cè)交易,邏輯上來看它更傾向于“追漲殺跌”的被動(dòng)型交易单起。

得益于海龜策略出色的擇時(shí)與倉位管理抱怔,一些投資者往往會(huì)與其他策略組合使用。對于多股票的投資組合嘀倒,在應(yīng)用海龜策略時(shí)屈留,需要添加權(quán)重參數(shù),用于設(shè)置股票持倉配比测蘑。同時(shí)灌危,ATR的計(jì)算也需要進(jìn)行相應(yīng)調(diào)整,不過我覺得這些改動(dòng)對于大家伙而言并不算什么難事帮寻,就留給各位權(quán)當(dāng)是回家作業(yè)啦~更多內(nèi)容,歡迎關(guān)注微信公眾號“數(shù)據(jù)夕拾”赠摇。

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