单向波动率差值择时之二:RPS分级靠档减少交易频率

模型回顾

granger检验下的显著指标振幅波动差值,是择时模型的核心指标,历史回测结果表明了该指标对于市场方向判断的有效性;RPS市场强弱指标是振幅波动差值指标的均值参数,采用自反馈参数的思路,利用市场状态对参数做不同的定义,从而提高振幅波动差值指标用法的有效性。

RPS改进方向

RPS是指数当前点位在过去一段时间点位序列的所处高度的比例。由于在市场底部,且趋势为形成之前,指数的震荡将导致RPS的反复变化:当指数创新低的时候,RPS的均线天数会降为1天,而此时市场反弹,波动差值为正,则择时信号会极为敏感的转为看多。而由于市场的反弹,RPS值升高,市场底部之前的波动差值的负值均会被重新计入均值,也就是所谓的“反弹上方承压”,在趋势未形成之前,则容易造成多空信号的反复变换。

RPS改进:分级靠档

利用RPS分档的方式,钝化RPS数值的变化,保留RPS的作用--自反馈参数的敏感性,同时降低RPS的变化幅度,使得同数值区间RPS天数相同。回测显示,择时模型2007-2016年,总交易次数从358次降低至217次,降幅接近40%,对RPS进行分档能够有效降低交易次数提高策略效果。

分档对于择时模型的收益同样具有改善效果,但并不存在显著的线性关系,由于市场在大幅下跌的过程中,RPS的变化较为剧烈,分档能够有效钝化RPS,减少信号反复的次数,在市场下行的区间,则能够有效的提高择时的收益。