市值风云：拉回率量化模型研究 年化19%的屁胡战术

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今天要写的战略是一个典型的“一路向小屁，走向胜利”的战略。尽管在历史牛市中没有取得令人骄傲的成就，但在牛市之后的暴跌中没有损失。即使在18年的极端环境中，回撤也在合理的范围内。

本文是市场资本化的一系列量化策略(三)。前两篇文章是:

市值量化策略(一):在a股熊市中，你能在三年内跑出12次的量化模型吗？》

市值量化策略(二):“跳空缺口”是一个独特的骗局，实现了30.12%的3年回报率。让我们玩吧。》

八月，中秋节破晓，行人稀少。

小桥流水，明月，桂花，日日夜夜。

我的心是如此的平静，以至于我可以在年轻的时候轻松地阅读文章。

十年苦读中，方。

在麻将桌上，有些人对各种各样的大牌都不感兴趣，比如制服、高级和小三元。他们甚至不会一晚上做七排。他们只关注最小的屁，相信那句名言“一路到小屁，到胜利。”事实上，这种策略往往有很好的成功率。

今天要写的战略是一个典型的“一路向小屁，走向胜利”的战略。尽管在历史牛市中没有取得令人骄傲的成就，但在牛市之后的暴跌中没有损失。即使在18年的极端环境中，回撤也在合理的范围内。

首先，请欢迎三号选手上台

闲话少了，我们的书和文章有关联。

在《市场价值的量化策略(二)》一文中，冯云军介绍了一种基于跳跃空缺口的策略。这种策略的要点是找出空向上跳的明显趋势信号，然后设置限制条件来消除信号中的噪声，再配合适当的盈亏止损条件和选股条件最终达到满意的业绩。

今天介绍的这种策略的产生思路与前一时期基本相同，即先找到一个大致好的趋势信号，然后尝试去噪并放大信号。经过优化，模型在14年至18年末的5年期内总收益率为132.12%，年化收益率为18.83%。

当然，这种模式也有自己的特点:

首先，该模型具有很高的稳定性。与前两篇文章相比，今天的策略在收益率方面不如前两篇，但其稳定的表现已经相对稳定。

其次，在本系列的第一篇文章中，冯云军介绍了一个被动模型(link)，但这个模型是一个主动模型。在这个主动模型中，我们基于最近几个月的个股k线数据建立了一个评分系统。得分越高，上升趋势越好，程序将操作得分最高的股票。

然而，这种主动模式的运行成本明显高于前两种模式。如下图所示，运行一个五年回溯测试可能需要大约30个小时。

第三，此操作的间隔是每周一次(除了止损和获利回吐)，在没有触发止损和获利回吐设置的情况下，每周一次调整头寸。在这三个模型中，我们还完成了三个不同时间层次的例子:分时、分时和周三。

其次，跌倒可以被拉回来是一种美德

我不知道你是否注意到了，但是在今天的固定场诗中隐藏着一个小鸡蛋。这首诗中每个句子的第一个词是前一句最后一个词的一部分。

例如，“鲁”与“鲁”、“项”与“孙”、“项”与“心”等。，我相信大多数读者不会发现这种有趣的联系。

股票市场上也有这样的鸡蛋，如果我们不仔细观察，就会被忽视。由于上级的指导，风云君发现了这个小秘密。现在，让我们与你分享它。

基金参与投机的个股往往有一个特点，即在某一天下跌到一定程度后，可以在三天内回调，这在一定程度上反映了基金控制个股的能力。

这里的资本可以指许多碰巧相合的投资者，也可以指拥有大量资本的银行家。然而，无论资金来自哪里，从某种意义上说，这意味着这只股票在短期内有资金参与。如果有资金参与，股价很有可能会上涨。

我们可以简单地验证这个想法，并为此目的构造一个称为“拉回率”的参数。

假设股价在T日下跌3%-7%，可以在三天内回调，即t+1、t+2和t+3的任何一天的收盘价都大于T日的开盘价。如果这种模式出现，我们记录一个“拉回”。

拉回率=拉回时间/间隔天数

通过选择最近的数据，我们计算了个股的“回调率”。在前30名的股票中，除了飞凯材料(300398，咨询类股)、平治信息(300571，咨询类股)、伯特利(603596，咨询类股)和科来机电(603960，咨询类股)之外，只有少数四只。

不使用任何趋势指标，如移动平均线和macd，我们可以粗略地判断一只股票的趋势，只有“拉回率”的指数，估计很少有人会相信有这样的事情，没有长期的观察或实验。

就像上一篇文章中提到的跳空缺口一样，高拉回率是一个明显的上升趋势特征，但仅仅使用一个特征远远不够。我们还需要选择一些其他功能进行交叉验证和相互确认。

在第二个补充特征中，我们选择了常用的macd指标。如果当日macd指标中的dif和dea指标均为正，则“macd为正”将被记录一次。然后计算macd在这个区间的正比率。

如上所述，回调率的核心意义在于检验基金控制股票的能力。控制能力更强的股票的另一个特点是不应该剧烈波动。

这里，我们以20日移动平均线为股价波动的中心，20日移动平均线正负8%的范围为可接受的波动范围。从下图可以看出，这基本上是一个相对宽松的范围，普通的小波动将保持在这个范围内。

当然，像这个模型中的其他数据一样，正负8%的区间设置并不严格，它可能不是最佳参数。感兴趣的朋友可以尝试改变不同的参数并尝试效果。

像前两个指标一样，如果当天的收盘价落在20天移动平均线的正负8%的范围内，我们记录“在范围内”一次，然后计算一段时间的“间隔率”。

最后，我们对“拉回率”、“macd为正利率”和“区间率”三个比率进行加权，计算出加权分数，然后对分数进行排序。

在分类之前，罗嗦的冯云君增加了两个他更看重的限制。读者和朋友可以在测试时自行删除:

1.单只股票的单日涨幅不超过7%。这种限制仍然与控制力有关。

2.最近的收盘价高于10天前的收盘价。这是因为，毕竟，我们选择了一个较长的计算间隔，以避免最近上升趋势已经打破的情况。

因此，选股的核心逻辑已经写好了，只要程序提供了几个基本的交易设置，它就可以开始一个愉快的回溯测试。

初始资本规模:20万元

交易成本:买卖时支付13，000佣金+1/1000印花税。

购买对象:不包括st股、暂停交易和100天前上市的股票。根据上述方法对所有符合条件的股票进行评分。

购买规则:每周一平均分配资金购买7只得分最高的股票。每只股票的仓位不得超过总仓位的10%。

卖出规则:周一卖出上周持有的所有股票。

止盈止损:前一天的收盘价小于[vwap(20)-过去20天的标准差]，前一天的收盘价大于[vwap(60)-过去60天的标准差]。

这是按照上述1.0版规则运行的结果，尽管回报率似乎不是很性感。然而，回顾上一篇关于“跳空战略”的文章，与当时的初始战略相比，这种积极的回报可以被视为一个良好的开端。

第三，分数的妙用

和往常一样，让我们看看大亏损时期的交易细节，看看如何提高策略的性能。

该模式最大的倒退发生在2015年6月至9月期间。尽管收益跟随市场本身没有错，但正如俗话所说，想成为一名将军的裁缝不是一个好厨师。我们并不致力于发现能够跨越多头和空头的策略。

然而，这种创造多头和空头的特征并没有反映在战略表现上。如何继续改进？

在发现这一时期交易的股票后，原因逐渐变得明显。通过观察交易记录，我们发现在此期间交易的单个股票的三个比率计算的加权分数明显较低。在正常情况下，每期得分较高的股票得分约为2.5-3.5分，但在股市崩盘的情况下，得分最高的股票得分甚至低于2分。

当然，当分数较低时，所选的股票实际上并不符合我们预期的形式。

因此，有必要设置选股的得分下限。为此，我们将分数下限设置为4档，分别为2.1分、2.3分、2.5分和2.8分。

2.1分:

2.3分:

2.5分:

2.8分:

不单独讨论四组回溯测试结果之间的差异，在所有四组数据中都存在一种情况，即自动空仓库是在15年的6-10月期间实现的，它巧妙地避免了市场快速下滑的时期，并且是在没有任何牛市和熊市之间的边界函数的情况下自动完成的。

多告诉你一点为什么这个模型的表现会如此令人兴奋。正如冯云军在本系列的第一篇文章中所说，本系列介绍的模型相对简单，只是向大家介绍一些交易概念。

如果在一个更正式的量化策略中，最好添加一个牛市和熊市的定义函数。背后的逻辑也很简单。在大熊市交易时，风险和回报不成比例。虽然熊市会有趋势信号，但由于市场情绪脆弱，你不知道什么时候会突然下跌，这显然不划算。

牛市-熊市边界函数的关键是当指数通过设定一个指数显示市场是熊市时停止交易。

多头和空头之间有不同类型的边界函数。有些人使用所有行业或个股的上下比率，有些人使用技术指标，如rsi，有些人使用移动平均线作为基础，这可以说是多种多样的。然而，在实践中，多头和空头之间的边界函数的效果往往不理想。原因是多头和空头的划分不够准确，空 bin信号出现得太频繁，或者空 bin信号显示得太长。

因此，我们的模型是无意的。通过设置最低得分限制，该策略实现了在熊市中自动停止交易的功能，并且不会导致模型停止太久，效果令人满意。

让我们回到这四个分数的最低分。

该策略设定的最低2.8点标准回报率是最差的。原因是2.8点的门槛太高，并且有一个限制，即个股占总仓位的10%，所以资金利用率低，导致回报率低。将2.1设定为最低标准是在15年牛市中超越市场的唯一策略，但它将在18年后回调。虽然最初的利润是好的，但从长远来看，最终的效益并不令人满意。

2.3点和2.5点与最低门槛相似，年化回报率也上升至16%左右。

第四，追求胜利

在本系列的最后一篇文章(链接)中，我们提到可以通过限制之前的增长来防止高层接管的情况。在这种追赶战略中，高位接管的概率相对较高，而且这种战略也面临着高位接管的危险。

为此，我们在头20天加入了不超过30%的限制，看看效果如何:

加入限制后，年化回报率增加了约两个百分点。

目前，如果这一战略有任何需要修改的问题，可能是回报率不太令人满意。尽管18.8%的稳定年化收入已经超过了大多数散户朋友，但低于20%的年化收入仍让风云君觉得少了些什么。

最后，我们试图修改销售规则，看看我们是否能获得更好的回报。目前，我们设定的卖出规则是“周一卖出上周持有的所有股票。”这种卖出设置让我们在实战中错过了一些在中长期牛市中赚钱的机会，当止损设置已经存在时，这真的显得有点多余。那么让我们试着摆脱这种销售状况。

新策略早期的收益率明显好于旧策略，但17年后收益率明显下降，抗损失能力存在明显缺陷。然而，这也表明空.在提高产量方面取得了进展

我先写一下这个，风云君会继续进行交易细节。解决了这个问题后，我以后会和你分享。

附言

事实上，这个策略有很好的基础。它无需太多修改就能获得正回报。经过简单的改造，稳定性和抗损耗性能得以体现。

然而，正如本文开头所提到的，再次使用这个策略需要一天多的时间。事实上，风云君觉得这一战略的全部潜力到现在还没有被挖掘出来。该策略的核心参数已在本文中公布，感兴趣和有能力的读者可以自行进行进一步的测试。

然而，我们应该注意的是，我们在本文中用来计算分数的时间间隔是固定的，即30天的时间间隔。但是，恢复使用的时间间隔不是固定的，而是从最后7%下降到现在的间隔，间隔天数也不是固定的，但总体思路是相似的，这并不影响其参考意义。