简单趋势模型 高收益高胜率的原因
原创 2017-03-01 Palmdale 量化投资训练营
在揭晓答案之前我们先了解一下趋势模型的缺陷：（1）胜率较低，一般很难超过40%~50%；（2）震荡行情下被反复打脸，回撤严重；（3）无法解决行情突然反转时迅速回撤的问题。更重要的是，也是CTA模型的一个重要缺点，是我们必须下注：要么方向对了就是赚钱，方向错了就是亏钱。
实际上，趋势模型的这些问题是无法根治的，指标或者算法上的改进只是边际上的改进，比如胜率从35%提高到38%、夏普比例从1.3提高到1.4，但是根源上的毛病无法解决。
那我们这样，把趋势模型的缺点反过来，看看有什么策略能够有如下优点：
1、 胜率很高，一般在60%以上；
2、 震荡行情下很赚钱；
3、 行情反转时有一定的容错空间，即使方向反了也不亏钱；
此外，再加上几个其他优点：
4、 在该策略一开始运行时就赚钱；
5、 即使方向判断错了，只要错的不严重，还是赚钱。
说到这里就很明显了，金融市场上能够一开始运行就赚钱的策略只有一种：
卖出期权，也就是我们没有交易期货，而是在交易上证50ETF期权，更明确的说是卖出期权：在看涨时卖出虚值看跌期权，在看跌时卖出虚值看涨期权。（这也是为啥只能从2015年开始回测，因为之前只有期权仿真数据，通过这里其实提示了答案）
具体策略如下：先通过一个MACD+CCI的双重过滤信号判断大盘多空，如果直接上上证50日频数据上择时，效果是这样的：
这很真实，这就是大部分趋势模型在上证50上的表现
如果映射到期权，应该这样操作：两信号都看多就信号看多，卖出虚值两档的看跌期权；信号不统一就看震荡，双向卖出看涨和看跌期权；两信号都看跌就信号看空，卖出虚值两档的看涨期权。
昨天回测中，每次开仓时用满保证金（实战中，当然不建议这样做了，所以收益会下降，但是低回撤和高夏普特性，依然神勇）。
接下来我们看下这个策略的优势：
（1）策略开仓就赚钱。卖出期权相当于我们收取一个保费，这个保费大概相当于保证金的8%-10%。也就是如果大盘没有涨跌，我们已经赚了8%以上了（也就是不涨不跌的情况下，趋势模型在ETF和期货上不赚钱，在期权上赚8%）。事实上大多数趋势模型死在震荡里的时候，这个小策略收取保费盈利相当可观。
（2）胜率高。事实上MACD+CCI的信号准确度和大多数趋势模型一样：大约在34%的样子。但是通过卖出虚值期权，我们一般在大盘反向走2%之后，在其他趋势模型都快要止损的时候才开始亏损。而我们止损线一般设为大盘再下跌1%-2%。通过4%实打实的安全垫，我们足够撑过一般的无序震荡。（因为50ETF的波动率本来就低，出现4%的涨跌幅已经是趋势走势了）而且在无序震荡时，我们双向卖出期权，收益一般能达到12%以上。
（3）趋势行情时的确收益有限，因为期权仅收取一个固定的保费，方向对了也赚不到太多钱。但是另一方面，在强震荡趋势行情下，指数的隐含波动率飙升，而波动率上升时，期权价格也暴涨。因此从另一方面，我们也跟上了大盘的涨幅。
（4）抗趋势反转。昨天的文章中有位读者对策略在2015年牛熊转换时没有亏损很感兴趣，实际上这个原因很简单：在当时我们卖出的看跌期权处于深度虚值状态，Delta和Gamma都很小，大盘涨跌还没有影响到期权价格时，我们的信号就已经开始看跌了。所以这样我们才躲开了牛熊转换的损失。
接下来给大家看下这个信号：
是不是很平常？并没有太多神奇之处，但是一个平常的趋势信号+一个常见的期权策略（卖出期权和宽跨式期权）就造成了很神奇的交易结果。而造成这个神奇结果的原因，是两种金融思想在内在逻辑上的互补性：趋势模型的低胜率、高盈亏比加上卖出期权的高胜率、低盈亏比，恰好实现了收益风险的完美平衡。
本公众号的读者大多是开发CTA策略的高手，很多都是理工科的佼佼者。笔者很长时间里也崇拜交易的数学模型（支持向量机、遗传算法、隐马尔科夫链等等），希望一个复杂的交易模型能成为印钞机，在金融市场上无往不胜。
但是我们偶尔忘记了，我们是在金融市场，不是在机械或者火箭物理行业，而金融市场的初衷是为买卖双方创造社会价值，不仅仅是供投机者获利的工具。深刻的理解金融工具（股票、债券、期货、期权、回购等等）的真实市场和交易价值，才是在开发模型之上，更为长久的稳健盈利之道。
这也是我们开发资产配置模型的初衷，也就是在理解各类金融资产的长期价值的基础上，通过金融和量化模型的结合，在内在的交易逻辑上避免过度拟合、实现稳定收益。
主编点评：看昨天留言，三本书送不出去了，能先报销了吗……
Palmdale回复：虽然没答到期权上，但是还是有读者很认真的回复了问题，最后选择读者两位读者王丰沛、Nova。再加一位读者，丁佩民，连续询问了2个问题，也和我们偶尔交流。请三位回复邮寄地址，我们寄过去图书和小礼物。
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