量化本无妙手，背后都是坚实的本手：波动率不对称性RSJ ...

2022年高考结束了，像往年一样，刷刷今年各套卷子的语文作文，离开校园已经很久了，也许只有语文的题目才能看懂了。
其中热度最高，引发广大网友吃瓜的两个作文题目是全国甲卷的【红楼梦之贾政考宝玉】和全国新高考I卷的【围棋之俗手本手妙手】。




本来是抱着吃瓜心态来看看，今年的莘莘学子又会遭遇什么样"奇奇怪怪"的题目和要求，谁曾想，我从字里行间都隐隐约约看到了"创新"和"进化"这两个词儿，吃瓜怎么看出正经玩意儿了呢～
从第一篇的直接移用、借鉴化用和情景独创，到第二篇的俗手、本手和妙手，这不正是我们日常工作学习要经历的三个阶段嘛，虽然各个阶段的名字不一样，但其中的递进迭代关系是类似的，就如同之前写过的量化学习的"守、破、离"三阶段。
学前班小学的时候，我们整天抄生字抄课文，都是直接copy别人的，这就相当于“直接移用”，高年级一点，模仿着课文内容造句，这不就是“借鉴化用”嘛，等到五六年级中学往后了，学来的生字和造句本领，就可以让我们根据每次作文的要求，“独创”出自己的文章，这不就是“情景独创”嘛。
刚入职新公司是一个新人的时候，不熟悉环境缺乏经验，笨手笨脚做错事，就是类似于棋类当中的“俗手”嘛，等到工作上正轨了，完成上级安排各项事务，虽然可能不出彩，但也中规中矩，这就到“本手”了，后来领导遇到了头大的事情，你根据多年来积攒的经验和人脉，在他人不抱期望的情况下，出人意料的解决问题，这不就是我们时长说的“妙手”嘛。
说到量化投资领域，谁开始的时候（天才除外），不都是学习先辈们已经公开多年的经典策略嘛，然后在前人策略基础上进行优化和改进，最后创造出自己的实盘交易策略。
咱看着“妙手”这样的字眼觉得非常高大上，很多人都在孜孜不倦地追求，其实个人愚见，“妙手”更像是自然而然的水到渠成，或者说本无“妙手”，“妙手”只是一个延伸，很多表象上精彩绝妙的东西，背地里是无数灰头土脸的俗手和平平无奇的本手，再配上时运的加持，自然而然呈现出来的。


段永平先生在高考开始第二日发围脖说“其实妙手就是本手，所以其实本无妙手”，大佬都这样说了，萌新们就不要再学习焦虑了哦，刻意地追求妙手，追求一招致胜，就像基础没打好和条件不具备时追求创新一样，很有可能是败笔，还是老话说得好啊。

善弈者，通盘无妙手；
善战者，无赫赫之功；
善医者，无煌煌之名。

好吧，看个作文标题就胡诌了这么多，大道理其实大家都懂，只是没有比较深的体会，没有具象化，Talk is cheap，show me your strategy~~~
我就给大家举一个量化策略的小栗子吧。
扎扎实实做好量化投资研究（本手）的小伙伴，经常细心观察数据就很容易发现：数据是可以“切割”的。打个比方，涨跌幅里面有动量也有反转，资金流里面有大单也有小单，聪明钱里有占比高的时间段也有占比低的时间段。
因此，咱可以从中筛选出有利的部分，比如说只要涨跌幅里面的动量部分构建动量因子，也可以从中“一分为二”，选择对立两面做“对冲”，比如筛选资金流当中的大单和小单分别统计，然后做主力和散户的力量对比，或者计算股票的“含散率”。这种分场景/筛选的技巧，业内部分人称为“因子切割”，也有叫别的，大体上都是这个意思。


波动率大伙儿都晓得吧，金融市场的一个重要指标，经常被用来衡量交易的活跃性、交易的风险和期权的定价等，我们平常使用的收益率的标准差就是其中一种度量方式，今天咱换个方式，使用收益率的平方和RV（Realized Variance），计算公式如下，其中n值就是咱所考虑的序列长度。


根据因子切割的技巧，波动率也可以分为“好的”波动率和“坏的”波动率，也就是可以分为上行波动率和下行波动率，这点跟夏普率和索提诺比率的区别很像，夏普率使用全部波动率度量风险，索提诺比率只使用“下行”波动率度量风险。值得注意的是，说“好”与“坏”只是强调它们之间的对立关系，并不是说明就真的good或bad，因为对于持有空单的人来说，下行波动率往往是good的。


于是乎，咱就将RV拆解成了上行波动率RV+和下行波动率RV-，实际上怎么计算呢，就是把数值为正的收益率和为负的收益率区分开，单独对正的收益率序列计算标准差那就是上行波动率RV+，对负的收益率序列计算标准差就是RV-。其中I(...)就是条件判断函数，当括号内条件成立时函数值为1，不成立时数值为0。


这个波动率不对称性因子就被简称为RSJ，全称为Relative Signed Jump，是不是觉得名字怪怪的，这可不是我瞎编的，原著（参考资料3）就是这样写的，不信的话你往下瞅瞅，因为证券价格肯定有波动和跳跃嘛。


从公式中就很容易看出来了，RSJ可以很好地反映上涨下跌的情绪变化，当RSJ大于0时，说明证券的上行波动率大于下行波动率，涨势明显；当RSJ小于0时，说明证券的下行波动率大于上行波动率，跌势显著。
这样就可以形成一个朴素的期市策略：RSJ>0时做多，RSJ<0时做空，最好再加上价格中短期趋势辅助判断，平仓的话，用ATR跟踪止盈止损（常说的“吊顶”）就可以了。咱先用期市里大伙儿最熟悉最亲民的品种做小白鼠测试一下，净值曲线如下。作为朴素的基础策略，它还比较大线条和粗糙，单品种曲线跑成这样其实还看得过去，多品种多周期叠加应该净值曲线能平滑不少，有待大伙儿日后继续探索。


以上举的『波动率不对称性RSJ量化策略』中使用的量化技巧，其实不是啥“妙手”，也只是众多平平无奇的本手小尝试之一，但正是这些平平无奇的潜心观察和研究，可以让量化策略一步步走向精益求精，说不定让人耳目一新。
没头没脑说了这么多，权当是胡诌吧，若有启发，阁下大发，若有反对，皆是你对。
Be quant，have fun！
PS：本文『波动率不对称性RSJ量化策略』测试源码已分享至『量化藏经阁』和『量化藏经阁Max』社群内，群友请在社群量化兵器库原路径中自取。

参考资料：
用Python的交易员，知乎，2021-11，《【Veighna量化策略实验室】RSJ高频波动率择时指标-1-源码复现》。
陶勤英，财通证券，2020-07，《高频波动率择时指标：RSJ市场情绪冷暖剂》。
Bollerslev T，Social Science Electronic Publishing，2018-12，《Good Volatility, Bad Volatility and ,the Cross-Section of Stock Returns》
我是 @quantkoala，一枚量化/程序化策略源码捕手，喜欢全方位收集分享市面上主流的策略源码（股票+期货+外汇），在『量化藏经阁』和『量化藏经阁Max』社群（入口）中，持续分享量化策略源码和量化知识等干货（目前已分享200+套精品策略），欢迎关注点赞&联系沟通，探讨共赢&成果共享，相互交流&共同进步！！！
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[对对对]

原文是rsj》0，做空，小于0，做多。为啥你这里要反过来

RSJ本身只是是反映上下行波动率的不对称性，每个人的用法不一样，本文用的品种和周期与原文都不相同，简单点来说，原文是逆小趋势，我的是顺大趋势