技术择时系列报告之三:放量恰是入市时,成交量择时初探

技术分析中成交量信息较少使用。价格与成交量同是技术分析中较为重要的数据来源。但无论在使用方式还是使用次数上,成交量还是显著弱于价格数据。目前大部分的技术指标也都是基于价格数据构造而成。成交量在被使用的过程中大多也仅是作为辅助信号配合其它的市场判断。

成交量放量的确对市场上涨有预示作用。市场中有句俚语“价涨量先行”。通过研究成交量与市场未来涨跌的相关性,我们验证了成交量放量之后市场的确大概率上行。但反过来,在成交量缩量时,价格却并没有很高概率会下跌。

成交量时序排名择时策略有显著择时效果。为了能量化每日成交量处于放量或缩量的位置,我们构造了成交量时序排名指标,并以此构造纯多头择时策略。从回测的结果显示,该策略在上证综指、沪深300、中证500上有明显择时效果,但在创业板指上则失效。成交量时序排名择时策略样本外(2014.1.1-2018.1.1)在上证综指、沪深300与中证500上年化收益分别为15.7%、15.5%与17.0%,胜率分别达63.8%、69.1%与64.8%,而最大回撤分别仅为12.0%、10.2%与10.7%。

成交量配合价格信息择时效果更佳。单纯的成交量时序排名择时策略在熊市与震荡市中表现优异,但在牛市中存在严重的踏空现象。为了在一定程度上能够弥补这个缺陷。我们通过价格数据对市场行情进行分类,从而细化择时策略的交易条件。以此构建的行情分段成交量时序排名择时策略在各宽基指数上表现都有所提升。通过提高策略在牛市中的择时效果,年化收益大约提升2个百分点左右。

成交量与价格信息结合方式多种多样。我们最后还尝试了在已有研究的基础上将成交量策略与我们之前开发的RSRS择时策略相结合,从而构造一个综合策略。该策略应用在上证综指上于2005.3.14-2017.12.29这13年里,交易次数163次,平均每年大约13次交易,交易胜率58.3%,平均盈亏比2.5,年化收益21.7%,夏普比率1.28,最大回撤25.2%。显著优于单纯使用RSRS择时信号的效果。

风险提示:测试结果均基于模型和历史数据,模型存在失效的风险。