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交易择时技术分析
【投资十年： 我是如何走上价值投资之路的】笔者投资股票的时间已经超过十年，但为什么却说十年呢？ 因为十年前笔者才真正接触到了价值投资。 2009年的一次晚餐，我和我的朋友，也是我现在的合伙人，格雷资产.
量化交易丛书量化投资技术分析实战:解码股票与期货交易模型
第1章 量化投资入门建议与行业概况 1
1.1 学习路线图与重要知识节点 1
1.2 交易择时技术分析 稳步上升的资金曲线是否存在 6
1.3 有保留地相信回测结果 12
1.4 绩效评估常见指标和方法 16
1.5 部分可视化免编程量化分析平台 21
第2章 快速驾驭编程语言知识 32
2.1 TB基本编程——基础知识 32
2.2 TB基本编程——条件循环语句 39
2.3 Python语言比你想象中更简单 43
2.4 Python Numpy库常用操作解读 55
2.5 Python Pandas库常用操作解读 58
2.6 实战开始：在股票平台进行数据查询 63
第3章 股票期货择时交易模型 70
3.1 交易择时技术分析 ETF二八择时法则，跑赢基础股票指数 70
3.2 Aberration系统，长期活跃于期货市场 83
3.3 低价股 逆向双均线模型，初步探索个股特征 102
3.4 CCI通道 自适应系统，驯服商品期货波动 111
3.5 AMA自适应均线系统捕捉价格启动机会 123
3.6 “海龟交易法则”辉煌战绩与实践 140
第4章 基本面和技术面交易模型 147
4.1 股票模型思路形成与常见问题 147
4.2 小市值二八过滤止损模型，A股明星以小为美 152
4.3 PEG价值选股模型，复制彼得?林奇投资路径 163
4.4 技术指标测试平台 174
4.5 动量效应和反转效应 188
4.6 换手率和资金流模型，主力和筹码盘根错节 197
4.7 个股CTA策略尝试 215
4.8 高频因子低频交易，“聪明钱”因子模型 228
4.9 股息率高分红模型，与参数优化实践 244
第5章 更有效的期货交易模型构建 260
5.1 万变不离其宗，均线类模型本质剖析 260
5.2 逆势交易在期货市场的初步实践 267
5.3 大小周期双频率模型CTA实战 281
5.4 OpenRangeBreaker短线突破交易系统 290
第6章 股票多因子模型实战 309
6.1 理解回归问题的原理 309
6.2 基本的统计学知识补充 313
6.3 股票多因子模型的实质 325
6.4 股票收益50年探索历程 333
6.5 单因子分析方法 337
6.6 多因子选股模型：多元线性回归法 345
6.7 SVR机器学习多因子建模 355
第7章 模型与实盘投资难点 367
7.1 参与CTA市场的必要性和必然性 367
7.2 止损模块的重要意义与取舍 371
7.3 我们更加侧重的绩效评估理论 373
7.4 警惕隐藏的回撤幅度和回撤时间 377
结束语 不断失败和不断迭代 380
交易择时技术分析
◆ 利率择时中的技术分析： 传统技术指标应用的数据基础是量价，但对于利率数据来说，每天只有收盘价数据，所以不能广泛应用技术分析，只能选取技术分析中仅用到收盘价的指标进行分析，我们搜集了45个这样的经典技术指标。
◆ 指数化的利率投资标的： 中债-国债总指数包含不同期限的指数，每一类期限下又分为净价指数、全价指数和财富指数。
◆ 技术指标应用于利率择时： 将45个经典技术指标直接在7-10年净价指数（CBA00652）收盘价上进行择时，通过采用择时信号众数的方法，多空择时风险、收益情况良好。
◆ 技术指标参数优化： 进一步，通过将技术指标参数在CBA00652上进行样本内的优化，并观察样本外择时效果。45个技术指标优化前样本外区间单独多空择时平均年化收益1.72%，优化后平均年化收益提升到1.88%。
◆ 最有效的技术指标择时： 选择样本内表现最好的前11个指标对CBA00652样本外区间进行整体（众数方法）多空择时，年化收益3.25%，结果明显优于使用全部45个技术指标整体择时。
◆ 指标个数参数稳定性： 通过遍历指标个数参数，随着指标个数增加，指标整体择时的年化收益率和收益波动比有下降趋势，参数11附近的收益、风险稳定性良好。
◆ 交易成本的影响： 在双边交易成本为2bp和4bp的情况下，收益波动比仍大于1，约每万分之二的双边交易成本会导致年化收益下降0.3%。
◆ 分年度收益情况及择时信号： 在双边交易成本为2bp的情况下，策略分年度收益均为正。
◆ 应用于久期轮动： 通过将最有效11个技术指标的整体择时信号应用于债券久期轮动。选择7-10年财富指数（CBA00651）和1-3年财富指数（CBA00621）分别作为长、短久期投资标的，看多债市时持有长久期指数，看空时持有短久期指数。相比于等权配置长、短久期债券和简单买入持有长久期债券，轮动策略表现更好。
◆ 风险提示： 报告通过历史数据进行建模，但由于市场具有不确定性，模型仅在统计意义下有望获得投资业绩。另外，本报告不构成任何投资建议。
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