网络热度择时策略思想
我国A 股投资者中散户众多，散户投资者的情绪、对市场的关注程度
通常对市场涨跌起到推波助澜的作用。这些投资者的“关注度”往往可以
反映在热门财经网站的关注人数和搜索引擎的搜索量上，如百度、东方财
富网、新浪财经、雪球网、和讯财经等，本篇专题报告称之为“网络热度”。
在大数据发展趋势下，互联网数据为量化投资提供了新的数据来源，
搜索量、股吧情绪、新闻热度、个股关注度等新型的数据相比传统数据更
加能够反映整个市场的情绪，本篇专题报告通过对这些热度数据进行深入
研究，探讨这些数据在择时策略上的应用效果。
网络热度择时策略构建
利用网络的热度数据，构建了布林通道，根据均线设臵上轨和下轨，
将上轨、下轨分别作为预测沪深300 指数次日涨跌的两个阈值。具体地，
择时策略原理如下：
设臵布林通道：以热度数据的M 日均值构造均线，以M 日热度数据的
标准差的N 倍构造上轨、下轨，即：
布林通道上轨=热度数据的M 日均值+N*M 日热度的标准差；
布林通道下轨=热度数据的M 日均值-N*M 日热度的标准差；
择时策略：当日热度突破通道上轨，则发出看多信号，次日开盘买入；
当日热度突破通道下轨，则发出看空信号，次日开盘卖出；相连两日发出
不同信号，先平仓后根据信号进行买卖；相连两日的第二日不发出信号，
次日开盘直接平仓，考虑可以做空的收益；
实证结果
我们采用了三个网络源的热度数据进行实证分析。热度1 发出的信号
准确，测试区间累计净值达到10.31，年化收益率58.21%，胜率57.61%，
赔率1.14，累计最大回撤仅有18.11%，收益回撤比达到3.23。热度2 和热
度3 经过综合信号策略改进后，区间内实现的收益率相比单一热度择时更
高，超额年化收益率达到54.47%，累计最大回撤下降，收益回撤比显著提
高。
风险提示
本报告提出的择时策略基于网络热度数据，热度数据仅仅是投资者投
资情绪的一个方面表现，市场行情受到其他因素影响。
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