【量化专题】CTA系列四:基于历史波动率的品种权重分配策略

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CFC宏观金工   2021-5-3 13:51   6737   0


作者 | 严晗   中信建投期货金融衍生品部
本报告完成时间  | 2020年07月28日



摘要

      在前文《趋势策略品种权重分配初探》中,我们探索了采用机器学习方法对期货品种进行无监督聚类分组的权重分配方法,实现了对某一简单趋势策略整体绩效的有效提升,本文我们尝试从另一个角度探索对品种权重进行分配,以期进一步提升趋势策略绩效。
      趋势策略本质上是一个做多波动率的策略,一个自然地想法就是按照波动率倒数对品种权重进行配置,这里我们尝试比较了两种种按照波动率对品种权重进行配置的方法。策略测试结果表明,基于时序分位波动率加权策略能大幅提升趋势类策略的绩效。
      我们同时对策略进行了稳定性测试,测试结果表明在较大的参数范围内,策略的绩效能够保持相对稳定。
风险提示:本研究主要基于历史数据统计,存在策略失效风险、模型误设风险、历史统计规律失效等风险



概述
      趋势策略本质是一种做多波动率策略,AQR在“时间序列动量因子”一文,提出了把持仓规模设定为预估波动率成反比,文中提到控制持仓规模使得预估波动率有两个好处,第一,使得不同波动率水平下标的的策略收益容易度量,第二,在计量经济学上,保持稳定的波动率可以排除波动较大的时间段对策略的不良影响。由此思路出发,我们在国内商品市场上构建基于波动率加权的品种权重分配策略,并测试分析策略效果。



方法介绍
2.1 基于时间序列波动率分位配置
    基于时间序列分位配置方法如下:
    1. T日计算往前250天的N日滚动历史波动率序列volatility_sequence

   2. 计算T日当前波动率在历史波动率时间序列 volatility_sequence 中分位值ts_quant;
    3. 分位值映射到配置权重,映射函数如下:

      注:1.5表示原来的1.5倍权重,也就是基础杠杆倍数的1.5 倍杠杆。


2.2 基于横截面波动率分位配置

      基于横截面波动率分位配置方法如下:
      1. T日计算当前可交易K个品种的N日历史波动率:

      2. 计算K个品种横截面排序分位值

      3. 分位值映射到配置权重,映射函数如下:

      注:1.5表示原来的1.5倍权重,也就是基础杠杆倍数的1.5 倍杠杆。



测试结果
3.1 回测参数
品种筛选
       截止2020年1月1日,市场上流动性较好的40个品种,品种根据每日成交量来确定品种是否纳入可交易品种池,可交易品种池数量变化如下图所示:

资金分配
      我们比较基础等权资金分配方案和基于历史波动率动态资金分配方案策略效果,基础资金分配时间为每季度最后一个交易日。
      基础资金分配:

      注:杠杆系数在下文测试中统一设为2.0。
      动态资金分配为根据计算的配置权重对品种分配资金单位进行调整,调整周期为每日进行。
      动态配置后的资金分配:

测试参数
      回测时段:2013年1月1日 - 2020年7月1日
      回测品种:市场上流动性较好的40个品种;
      成交时间:每个交易日开盘价;手续费设置: 交易所手续费 +10%;
      滑点设置:1跳;
      杠杆系数:2;
      品种资金分配:每个季度最后一个交易日,按照当前可交易品种分配基础资金单位,每日按照波动率资金分配方案,动态配置资金单位。


2.2 回测结果




      测试表明,我们提出的基于时序分位动态仓位配置能够大幅提升传统趋势策略绩效,最终结果中各项收益风险指标均有显著的提高,而且每年该动态配置方案的表现也都显著优于原始配置。
      基于截面分位动态仓位配置对策略提升较为有限,我们分析原因一是横截面品种数量有限,缺少量化统计意义;二是横截面上存在大量相关性较高的品种,没有实现截面品种间中性化配置。未来,我们会进一步研究横截面上的配置策略,以期实现对趋势策略性能的综合提高。


2.3 参数稳定性分析
      我们最后针对时序分位动态仓位配置进行参数稳定性分析,时序分位配置涉及到的参数有:L-往前用于比较的波动率参数,N-用于观测波动率的历史天数,para1/para2-映射函数中分档阈值参数。这里为了便于观测分析,L和N均采用符合逻辑的固定参数250和20,我们仅考虑对于para1/para2 的优化稳定性分析。


3.2 测试结果

      在90组参数组合中, para1在 (0.2, 0.35) 区间, para2在 (0.5, 0.7),策略表现较优,且参数比较稳定。




总结


      本文根据趋势策略的特点,构建了基于波动率加权的方法,提出了基于时间序列分位波动率加权和横截面分位波动率加权两种方法,测试结果表明,基于时间序列分位波动率加权的策略能够非常显著的提升趋势策略的净值,而基于横截面分位波动率加权方法提升效果比较有限。我们接下来将持续对于技术类量化策略的信号开发,权重配置,仓位管理进行深入研究,欢迎关注。



作者姓名:严晗
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