市值风云：在A股熊市里跑出三年12倍的量化模型

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寓意三皇五帝，名闻夏侯尚。五个暴君和七个男人组成了春天和秋天，在一瞬间起起落落。青石几行名，北莽无数荒山。前人播种，后人收获，谈论进入龙。

前言

定量交易在今天的金融市场不再是一个新术语。即便如此，对于大多数没有一定编程基础的投资者来说，量化交易仍然笼罩在“如果什么都没有”的神秘面纱之下。

随着近年来金融技术的发展，定量交易对普通人来说变得越来越容易。随着数据采集的简单性、编程语言的简化以及各种定量平台的兴起，定量交易正迅速飞进普通人的家中。

有人说，定量交易是一种黑色技术，可以保护收入免受旱涝灾害的影响，并获得利润；还有人认为，量化交易的数学模型无法理解影响市场的各种外部因素的含义，一旦市场发生重大变化，投资者很可能会遭遇滑铁卢式的失败。

根据冯云军的理解，定量交易既不是天堂也不是地狱，而是一种高度自动化的交易方式。

就像股票交易一样，从最初填写纸质文件，到电话交易，再到网上交易，定量交易只是属于新时代的一种交易方式。但是定量交易确实为我们提供了两个不容忽视的便利:

一是数据采集和处理的速度。在纯手工操作的情况下，每天至少需要一个小时来找到相关的目标和交易。但是在定量交易的框架下，只需要几秒钟。

其次，它提供了回溯测试的可能性，这是一个关键点。过去，所有投资者的决策都是基于经验主义:“我认为这种投资模式是可以的”，“我认为这种趋势非常强劲”，“经验告诉我，我应该这样做。”

然而，这种经验认知有时会与现实大相径庭，定量回溯测试可以帮助我们验证我们的认知，这就相当于让投资从石器时代进入科学时代。

有鉴于此，冯云军希望与大家分享一些定量模型研究的启示，尽量不要包含代码和复杂的数学公式，以提高文章的可读性。

然而，我希望读者会注意到，文章中的各种收益率实际上是基于过去数据的统计结果，不能代表未来的收益；我也希望你能多注意相应的想法和启示，并有自己的辩证思维。

我想做一个演示，但我没想到牛乙会马上出手

作为这个系列的第一个模型，今天我们从一个相对简单的被动分时交易模型开始。

我不知道在a股市场呆了多年的大葱们对2015年6月会不会有印象。那是上次牛市的结束，也是这次熊市的起点。

2015年6月至2018年底，上证综指和深证综指均下跌约50%。

然而，冯云军今天想向所有老钢铁工人介绍的这种量化策略在这种泥泞的市场环境中仍然保持着高回报率。优化调整参数后，本期总收益率达到1182%，年化收益率为106.94%。

良好的开端

任何定量模型，不管是简单的还是复杂的，都需要告诉计算机以下七个基本信息:买什么样的股票？你什么时候买它？买多少钱？投资组合中的哪只股票卖出了？它什么时候出售？你卖多少钱？该政策多久执行一次？

至于获利策略和止损策略，它们可以单独列出，也可以整合到买卖策略中。

根据之前的文件，这次我们要建立一个相对简单的被动分时交易模型。选择被动模型是因为被动模型的一般逻辑简单。

什么是被动模式？打个简单的比喻，你可以把它理解为在等一只兔子。只要我们找到一个稍厚的树桩，并确保附近有足够的兔子，我们就会为等待兔子做好一切准备。与四处狩猎(主动模式)相比，这种策略显然不太省力。

在操作间隔中，我们选择分时作为间隔。一般来说，交易模式的时间间隔可以分为秒、分时和天。二级策略往往涉及大量分时数据，这就要求较高的数据读取和计算能力。另一方面，日常事务有时具有响应慢的缺点，因此分时级别是执行操作的常用间隔。

首先，我们已经解决了政策应该多久执行一次的问题。接下来，我们需要确定六个必要的参数。

第二件要决定的事是买什么。首先，我希望交易的股票可以属于一个历史趋势不太坏并且足够活跃的部门(或类别)。

通过观察平时行业指数积累的常识，我们发现二次上市的概念似乎不错，二次上市指数的表现已经相当不错，活动能够满足要求。我们将次级新股定义为暂时在一年内上市的股票。

但是，通过下图我们可以发现，从2015年6月到18月底，新股指数上升和下降了-9.17%，这与我们的收益率1182%相差甚远。我们需要进一步改进模式。

冯云军在《穿越牛市与熊市的神奇指数:神湾风格指数》一文中曾提到，小盘股的历史收益率要优于中盘股和大盘股，因此可以进一步缩小范围，买入自由流通市值较小的次级新股。然后，当天停牌和当天跌宕起伏的特殊情况被消除。

当然，还需要再次提及的是，为了尽可能地模拟真实的交易，本次风云君设定了10万元的总资本，限制每天购买4只市值最小的新股。这样，我们就确定了选股的方向。

然后是解决合适的买卖问题，这显示了被动配置模型的简单性。我们把每天的交易时间定在每天早上10点。具体操作逻辑是:

1.如果我们投资组合中的股票不在今天选择的市值最小的四只次级新股中，那么投资组合中的股票将被全额卖出。

2.如果在上述日期选择的自由流通市值最小的四只股票不在我们的投资组合中，并且账户中有余额，则余额将平均分配给符合条件的股票，并在整个仓库中购买。

3.如果投资组合中的股票与所选股票相等，头寸将保持不变。

到目前为止，我们已经解决了上述七个关键问题。在设计好每笔交易的印花税和佣金后，你就可以高高兴兴地开始测试了。

通过以上参数设置，我们得到区间收益率为105.88%的策略，明显高于子IPO板块-9.17%的收益率，这是一个很好的开端。

但是，十倍的收入还有很长的路要走，所以我们将继续以“山开路，水到桥头自然直”的态度来改进模式。

03从105.88%到1182%

接下来，我们需要打开由模型生成的每日持仓细节，并通过观察交易细节来判断哪里有改进的空间。

通过观察每日持仓细节，我们可以很快发现创业板股票已经严重拖累了收益率，而损失排名的前几页明显是300头的创业板股票。

很容易发现这个问题，所以排除所有的创业板股票。

果然，回报率突然上升到665%。是的，牛皮很大！离我们的小目标又近了一步。

当风云君在百乐门从事停车服务时，他听说一个成熟的策略应该有一个止损策略。我们的模型似乎还有点初级？然后让我们学习如何使用它，并添加止损策略。

止损策略和被动策略中常用的一个变量叫做成交量加权平均价格(vwap)，它是由最近几个交易日的成交量加权计算出的最近平均价格。例如，昨天20元的股价是10股，今天18元的股价是20股。那么两天的加权平均价格(vwap(2))等于:

(20*10+18*20)/(20+10)=18.67元

在这里，我们设定了一个止损点，如果股票价格低于20日的vwap，当天的跌幅达到4%。

让我们再看看结果。止损策略的效果明显良好，目前的收益率离1182%不远。

当收益率达到这个水平时，实际上，增加或不增加获利回吐指令几乎没有影响。然而，这种说法显然有点后见之明。毕竟，1182%的极限(我们姑且称之为极限)是后来才知道的。如果在扣除利润后，利润率能飙升到2000%怎么办？

然而，由于目前的回报率相对令人满意，获利的条件可以相对宽松地设定。我们设置了获利参数，当股价在第60天高于vwap，当天涨幅达到7%时获利。

值得庆幸的是，获利回吐参数的设置并没有降低模型的利润，反而略微提高了模型的利润。这里需要注意的是，设定获利回吐和止损并不总能提高模型的收益率，但有时会因为参数太紧而导致收益率下降。

现在风云君终于可以说:“做人，不要太贪心。”如果年化回报率是100%，需要什么样的自行车？

就这样吧！

附言

我知道很多读者会想展示这张图片。它是如何从两个圆圈变成一匹马的？

不过，冯云军没想到今天会教你画马，也没想到你会通过一篇文章掌握定量交易。

不可否认的是，冯云军在写这篇文章的过程中也省略了一些步骤，比如，为什么用20号的vwap，而不是5号，或者40号。事实上，冯云军曾多次尝试寻找更好的参数。

写一篇文章很容易，因为老板把我骗成了一只写作狗。

写这篇文章的目的只是希望大家能够对定量交易有一个初步的了解，并且知道这不是一场春雪，而是可以由我们下巴丽人来实现的。另外，最重要的是希望没有基础的朋友能够对模型中参数的选择方法有一个初步的了解。

这种模式将来是否能赚钱，可能会也可能不会。但有一点是肯定的，那就是历史会重演，但这绝对不是简单的重复。结果不重要，但方法很重要。

特别说明:在定量策略中，回溯测试是基于“所涉及的资金不会影响单只股票的短期趋势”的假设。