【前方高能!】Gifts from Santa Claus——股指期货趋势交易研究

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【前方高能!】Gifts from Santa Claus——股指期货趋势交易研究 - 图1

股指期货的前世今生

股指期货,名曰期指,乃期货界的明珠,现货对应的是股票指数,其逼格比之大豆棉油不知道甩几条巷子。期指的上市为股票市场提供了很好的风险管理和做策略的工具,矿工们也觉得自己终于能吃上一碗带肉的康师傅牛肉面。正所谓侠之大者,为国背锅,这一年股指期货经历了不平凡的跌宕起伏。上半年市场一片开朗,10000点不是梦,期指也由原来的 'IF(沪深300)'一个品种增加到了‘IH(上证50)’,‘IF(沪深300)’,‘IC(中证500)’三个品种。“放开让孩儿们玩吧”,不愿透露姓名的领导心里想着,顺势掐灭了手上的烟头。不幸的是,市场下半年被玩坏了,从去杠杆到查做空、从基金经理被约谈到公安部出动、从券商砸奖金到救市基金强势入场,轰轰烈烈的市场拯救活动持续了一两个月,终于把市场给摁了下来。比较不幸的是,量化交易和衍生品受到了比较严重的打击和监管。股指期货的交易方式、保证金比例、交易频率都受到了严厉的限制,并成为众矢之的。虽不知股指期货的未来何去何从,但效率的提升才能代表未来的发展方向,投资管理变得更为理性化、程序化、智能化对于专业的投资机构来讲是大势所趋。我们相信期指的严冬期总会过去,我们有理想,我们有愿望,宣誓完毕!

股指期货的才艺

一个品种的股指期货有四份合约,分为当月合约、次月合约、第一季月合约和第二季月合约。作为衍生品,它为二级市场投资带来了丰富的投资方式,并在投资策略中担当着各种各样的角色。基于股指期货可做的事情例如:

  • 1、构建alpha市场中性策略;
  • 2、期限套利;
  • 3、期指间跨期跨品种套利;
  • 4、趋势交易;
  • 5、高频交易(现在估计比较难)。 这次我们主要研究一种单品种的股指期货趋势交易策略,提供了一种基于市场情绪的择时指标,称之为ITS(Informed Trader Sentiment),参考文献为。

ITS——基于市场情绪的择时指标

中金所每日收盘后会公布股指期货的成交持仓量表,表单中会有三个项目的排名:成交量、持买单量和持卖单量,表单会列出前20名的会员单位。这些会员单位代表了期货市场上最大的机构投资者。我们将同时出现在三个表单排名中的单位视作VIP单位,他们是这个市场的中流砥柱,他们的投资情绪会影响到市场未来的走势,我们需要做的就是找到对的大佬,跟着大佬的情绪飞。那如何才能跟到对的大佬?我们基于这样一个逻辑:如果某位大佬更有预知市场的能力,那么他会在交易中更为坚定的选择某一个买卖方向,它由于买卖带来的成交量就会相对较小,进而(持仓量/成交量)数值相对会大,我们认定他是知情者(对的大佬);若某个大佬的持仓量与前一位大佬相当但成交量明显偏大,说明这位大佬的交易有更多的不确定性,我们也就认定他不是一个知情者(没有缘分的大佬)。找到对的大佬之后,便开始估测一下大佬的情绪。我们用“对的大佬”们的(持买单量-持卖单量)/(持买单量+持卖单量)(此处的持买单和卖单量都是对的大佬们求和的总量)作为归一化的指标,根据指标是否大于某个阈值Thres来判定大佬对于市场是看多还是看空。那么我们的信号提取过程为:

  • step1. 表单中筛选VIP单位(三个排名均上榜)→ 备选大佬;
  • step2. 备选大佬中找到(持仓量/成交量)大于Avg的VIP单位 → 对的大佬;
  • step3. ITS = (持买单量-持卖单量)/(持买单量+持卖单量)

ITS信号生成器

  1. from CAL.PyCAL import *
  2. import copy as cp
  3. import numpy as np
  4. ###########################################################################################################
  5. # generate the its signal
  6. ###########################################################################################################
  7. class itsFutSignal:
  8. def __init__(self,secID,currentDate):
  9. ####input
  10. self.secID = secID
  11. self.currentDate = currentDate
  12. ####output
  13. self.sigDate = self.lastDateGet()
  14. self.contract = self.currContractGet()
  15. self.posTable = self.posTableGet()
  16. self.vipDict = self.vipDictGet()
  17. self.sentiSig = self.sentiSigGet()
  18. self.inforedInvestor = self.inforedInvestorGet()
  19. self.itsSig = self.itsSigGet()
  20. def lastDateGet(self):
  21. calendar = Calendar('China.SSE')
  22. date = calendar.advanceDate(self.currentDate,'-'+str(1)+'B').toDateTime()
  23. return date
  24. def currContractGet(self):
  25. future = DataAPI.MktMFutdGet(mainCon=u"1",contractMark=u"",contractObject=u"",tradeDate=self.sigDate,startDate=u"",endDate=u"",field=u"",pandas="1")
  26. for index in future.ticker:
  27. if index[:2] == self.secID:
  28. return future[future.ticker==index].ticker.tolist()[0]
  29. def posTableGet(self):
  30. try:
  31. pos = DataAPI.MktFutMLRGet(secID=u"",ticker=self.contract,beginDate=self.sigDate,endDate=self.sigDate,field=u"",pandas="1")
  32. neg = DataAPI.MktFutMSRGet(secID=u"",ticker=self.contract,beginDate=self.sigDate,endDate=self.sigDate,field=u"",pandas="1")
  33. vol = DataAPI.MktFutMTRGet(secID=u"",ticker=self.contract,beginDate=self.sigDate,endDate=self.sigDate,field=u"",pandas="1")
  34. return {'pos':pos,'neg':neg,'vol':vol}
  35. except:
  36. calendar = Calendar('China.SSE')
  37. self.sigDate = calendar.advanceDate(self.sigDate,'-'+str(1)+'B').toDateTime()
  38. self.contract = self.currContractGet()
  39. return self.posTableGet()
  40. def list2Dict(self,list):
  41. keys = list[0]
  42. values = list[1]
  43. resultDict = {}
  44. for index in range(len(keys)):
  45. resultDict[keys[index]] = values[index]
  46. return resultDict
  47. def vipDictGet(self):
  48. ####get data
  49. longDict = self.list2Dict([self.posTable['pos'].partyShortName.tolist(),self.posTable['pos'].longVol])
  50. shortDict = self.list2Dict([self.posTable['neg'].partyShortName.tolist(),self.posTable['neg'].shortVol])
  51. volDict = self.list2Dict([self.posTable['vol'].partyShortName.tolist(),self.posTable['vol'].turnoverVol])
  52. ####get vip list
  53. vipList = []
  54. for index in longDict.keys():
  55. if index in shortDict.keys():
  56. if index in volDict.keys():
  57. vipList.append(index)
  58. ####get vip dict
  59. vipDict = {}
  60. for index in vipList:
  61. vipDict[index] = [longDict[index],shortDict[index],volDict[index]]
  62. return vipDict
  63. def sentiSigGet(self):
  64. sentiSig = {}
  65. for index in self.vipDict:
  66. sentiSig[index] = sum(self.vipDict[index][:2])*1.0/self.vipDict[index][-1]
  67. return sentiSig
  68. def inforedInvestorGet(self):
  69. if len(self.sentiSig) != 0:
  70. sentiAvg = sum(self.sentiSig.values())/len(self.sentiSig)
  71. inforedInvestor = [index for index in self.sentiSig if self.sentiSig[index] > sentiAvg]
  72. return inforedInvestor
  73. else:
  74. sentiAvg = 0
  75. return []
  76. def itsSigGet(self):
  77. totalBuy = 0
  78. totalSell = 0
  79. if len(self.inforedInvestor) != 0:
  80. for index in self.inforedInvestor:
  81. totalBuy += self.vipDict[index][0]
  82. totalSell += self.vipDict[index][1]
  83. if totalBuy + totalSell != 0:
  84. return 1.0*(totalBuy - totalSell)/(totalBuy + totalSell)
  85. else:
  86. return 'null'
  87. else:
  88. return 'null'

ITS趋势交易信号

ITS信号代表了对的大佬们的情绪,那么如何利用它给出每日的交易信号呢?我们利用最为直观有效的阈值策略,设定某阈值Thres

1)ITS > Thres: 大佬看多,买买买,交易信号为1;

2)ITS < Thres: 大佬看空,卖卖卖,交易信号为-1;

3)ITS = Thres & DataErr: 形势不明朗或找不到大佬,停止交易观望,交易信号为0

此处我们取 Thres = -0.12? Why?其实是这样的,由于期现套利交易的存在,因此期指本身有一部分的空单是由于期限套利造成的,由于这部分资金通常会留存较久,因此通常情况下期指的持仓总量应该是空单偏多,而我们判断市场情绪的时候要把这部分期货市场上的“裸空单”给剔除掉,因此Thres应该设置为负。

IF趋势交易测试

由于目前Strategy部分还不好支持期指的交易回测,因此用脚本生成了测试数据。

1)交易标的:沪深300主力合约。用IF来测试的原因很简单,样本数多呀!

2)每日的交易信号:根据前一日收盘后的持仓量表单计算ITS后根据阈值产生;

3)每日收益率:我们假定在获取当日的信号后,在开盘的一段时间内以某个价格买入期指,持有至临近收盘后以某个价格卖出,做日内交易。那么买卖价如何界定?有三种方式来计算:①昨收-今收; ②今开-今收; ③昨结算-今结算。 ①和②都是时点价格,而③是均价。①必然不合理因为无法在昨日收盘前得到今日的交易信号,不具有可操作性;②是时点价格,可操作性也不强;对③来讲,由于结算价是一段时间的均价,我们认为拿这个均价作为买卖的期望价格是合理的。所以每日收益率的计算方式是③;

  1. startDate = '20110101'
  2. endDate = '20150801'
  3. future = DataAPI.MktMFutdGet(mainCon=u"1",contractMark=u"",contractObject=u"",tradeDate=u'',startDate=startDate,endDate=endDate,field=u"",pandas="1")
  4. # print future
  5. closePrice = []
  6. openPrice = []
  7. preClosePrice = []
  8. settlePrice = []
  9. preSettlePrice = []
  10. tradeDate = []
  11. ticker = []
  12. for index in future.ticker.tolist():
  13. if index[:2] == 'IF':
  14. if index not in ticker:
  15. ticker.append(index)
  16. for index in ticker:
  17. closePrice += future[future.ticker==index]['closePrice'].tolist()
  18. openPrice += future[future.ticker==index]['openPrice'].tolist()
  19. preClosePrice += future[future.ticker==index]['preClosePrice'].tolist()
  20. settlePrice += future[future.ticker==index]['settlePrice'].tolist()
  21. preSettlePrice += future[future.ticker==index]['preSettlePrice'].tolist()
  22. tradeDate += future[future.ticker==index]['tradeDate'].tolist()
  23. closePrice = np.array(closePrice)
  24. openPrice = np.array(openPrice)
  25. preClosePrice = np.array(preClosePrice)
  26. settlePrice = np.array(settlePrice)
  27. preSettlePrice = np.array(preSettlePrice)
  28. closeRetRate = (closePrice - preClosePrice)/preClosePrice
  29. settleRetRate = (settlePrice - preSettlePrice)/preSettlePrice
  30. clopenRetRate = (closePrice - openPrice)/openPrice
  31. tradeDate = tradeDate
  32. itsValue = [itsFutSignal('IF',index).itsSig for index in tradeDate]
  33. itsSignal = []
  34. thres = -0.12
  35. for index in itsValue:
  36. if index != 'null':
  37. if index > thres:
  38. itsSignal.append(1)
  39. else:
  40. itsSignal.append(-1)
  41. else:
  42. itsSignal.append(0)
  43. itsSignal = np.array(itsSignal)
  44. benchMark = DataAPI.MktIdxdGet(tradeDate=u"",indexID=u"",ticker=u"000300",beginDate=startDate,endDate=endDate,field=u"closeIndex",pandas="1")['closeIndex'].tolist()
  45. benchMark = benchMark/benchMark[0]

回测展示

下面为回测结果展示,测算细节如下:

1) 每日收益率根据结算价来计算,前结算价作为买入的参考均价,结算价作为卖出的参考均价;

2)收益率曲线计算采用单利计算;

3)无风险利率取5%;

4)最后一小段曲线为平是由于股指期货受到限制导致交易停止

  1. import matplotlib.pyplot as plt
  2. ####calculate the daily return
  3. dailyRet = settleRetRate*itsSignal
  4. ####calculate the winRate
  5. count = 0
  6. denom = 0
  7. for index in dailyRet:
  8. if index > 0:
  9. count += 1
  10. if index != 0:
  11. denom += 1
  12. print '策略胜率 : ' + str(round((count*1.0/denom)*100,2)) + '%'
  13. ####calculate the curve
  14. curve = [1]
  15. position = 0.8
  16. for index in dailyRet:
  17. curve.append(curve[-1] + index*position)
  18. ####calculate the location
  19. print '策略仓位 : ' + str(position)
  20. ####calculate the max drawDown
  21. maxDrawDown = []
  22. for index in range(len(curve)):
  23. tmp = [ele/curve[index] for ele in curve[index:]]
  24. maxDrawDown.append(min(tmp))
  25. print '最大回撤 : ' + str(round((1-min(maxDrawDown))*100,2)) + '%'
  26. ####calculate the sharpRatio
  27. stDate = Date(int(startDate[:4]),int(startDate[4:6]),int(startDate[6:8]))
  28. edDate = Date(int(endDate[:4]),int(endDate[4:6]),int(endDate[6:8]))
  29. duration = round((edDate-stDate)/365.0,1)
  30. retYearly = curve[-1]/duration
  31. interest = 0.05
  32. fluctuation = np.std(curve)/np.sqrt(duration)
  33. print '年化收益 : ' + str(round(retYearly,2)*100.0) + '%'
  34. print '夏普比率 : ' + str(round((retYearly-interest)/fluctuation,2))
  35. ####plot the figure
  36. print '\n'
  37. plt.plot(curve)
  38. plt.plot(benchMark)
  39. plt.legend(['Strategy','BenchMark'],0)
  40. 策略胜率 : 55.03%
  41. 策略仓位 0.8
  42. 最大回撤 : 10.06%
  43. 年化收益 : 49.0%
  44. 夏普比率 : 2.44
  45. <matplotlib.legend.Legend at 0xed4cc50>

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被曲线美哭了,不叨叨了,Merry Xmas!

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