研究结论
　　前言：东吴金工推出“高频价量相关性拥抱CTA”系列研究，旨在将技术分析的方法应用到CTA策略的构建。作为系列研究第二篇，本报告将在《CPV期货版1.0》的基础上，捕捉高频价量相关性中蕴含的多空信息，分析样本内外的动量与反转效应，构建稳健有效的CTA交易策略。
　　本文简介：在《CPV期货版1.0》的价量研究中，样本外的投资收益并不理想。本研究报告将基于《CPV期货版1.0》，聚焦样本内外的数据，在样本内外动量与反转效应间挖掘成交价与修正持仓量相关系数中的多空信号。
　　动量与反转：以2020年7月1日为界，《CPV期货版1.0》的收益先升后降。关键在于，今天产生的PV值，作为明天的交易讯号：2020年7月1日以前，今天涨跌和明天涨跌，是动量关系；2020年7月1日以后，今天涨跌和明天涨跌，是反转关系。
　　价量相关性综合策略：在《CPV期货版1.0》基础上，以止损阈值7.0%，再剔除周五和所有间隔1天以上的交易日，作为本报告投资策略。相比《CPV期货版1.0》，年化收益率从17.79%提升至20.91%，年化波动率从19.34%下降至17.20%，收益波动比从0.920上升至1.216，日频胜率从52.68%上升至53.86%。
　　风险提示：本报告所有统计结果均基于历史数据，未来市场可能发生重大变化。
　　

研究报告全文：证券研究报告金融工程金工专题报告高频价量相关性拥抱CTA系列研究二因子期货版样本内外的动量反CPV202023年02月13日转证券分析师高子剑TableSummaryTableTag研究结论执业证书S0600518010001021-60199793前言东吴金工推出高频价量相关性拥抱CTA系列研究旨在将技gaozjdwzqcomcn术分析的方法应用到CTA策略的构建作为系列研究第二篇本报告将在期货版的基础上捕捉高频价量相关性中蕴含的多空CPV10相关研究信息分析样本内外的动量与反转效应构建稳健有效的CTA交易策略高频价量相关性拥抱CTA系列研究一CPV因子期货本文简介在CPV期货版10的价量研究中样本外的投资收益并不理想本研究报告将基于CPV期货版10聚焦样本内外的数据版在样本内外动量与反转效应间挖掘成交价与修正持仓量相关系数中的2020-06-18多空信号技术分析拥抱选股因子系动量与反转以2020年7月1日为界CPV期货版10的收益先升列研究一高频价量相关性后降关键在于今天产生的PV值作为明天的交易讯号2020年7意想不到的选股因子月1日以前今天涨跌和明天涨跌是动量关系2020年7月1日以2020-02-23后今天涨跌和明天涨跌是反转关系技术分析的品格以沪深价量相关性综合策略在期货版基础上以止损阈值CPV1070300指数和随机数序列为例再剔除周五和所有间隔1天以上的交易日作为本报告投资策略相比期货版年化收益率从提升至年化波动率2019-10-30CPV1017792091从1934下降至1720收益波动比从0920上升至1216日频胜率从5268上升至5386风险提示本报告所有统计结果均基于历史数据未来市场可能发生重大变化117东吴证券研究所请务必阅读正文之后的免责声明部分内容目录1样本内表现回顾42全样本绩效43PV值的合理性531修正后持仓量532修正后价量相关性交易策略633交割周期734长假影响835PV值与价量配合84PV值的特性105PV值与交易执行的关系116价量相关性综合策略1361日历效应1362止损机制1363策略总结157总结168风险提示16217东吴证券研究所请务必阅读正文之后的免责声明部分图表目录图1CPV10期货版样本内外分界点2020年4月15日净值对比4图2IF当月连续价格走势和持仓量山谷形态5图3CPV10期货版样本内外分钟PV与日PV对比9图4CPV10期货版样本内外分钟PV与追涨杀跌对比10图5使用当日PV值交易净值曲线11图6今PV今交易与今PV明交易净值曲线比较12图7止损阈值表15图8不同策略回测净值与标的信号净值对比15表1样本内策略回测表现与标的信号绩效指标对比4表2全样本策略回测表现5表3T0交易者做多模拟6表4T0交易者做空模拟6表5持仓量修正举例7表6交割周期中交易日的回测表现8表7长假前交易日的回测表现8表8价量配合表9表9日PV回测表现与CPV期货版10表现对比10表10追涨杀跌回测表现与CPV期货版10表现对比10表11价格涨跌与PV值正负四象限表11表12使用当日PV值交易回测表现与标的信号表现对比12表13价格涨跌与PV值正负四象限表13表14日历效应分析表13表15不同策略回测表现与标的信号表现对比16317东吴证券研究所请务必阅读正文之后的免责声明部分金工专题报告1样本内表现回顾一直以来东吴金工相信成交价和成交量最能直观体现市场交易者的情绪而在期货市场上持仓量的重要性大于成交量这是因为价格变化乘以持仓量直接反映了期货市场多空方的损益所以2020年4月15日数据回测截止日期东吴金工推出高频价量相关性拥抱CTA系列研究一CPV因子期货版以下简称这篇报告为CPV期货版10从绩效表1可以看到在不带杠杆保证金率为100的前提下将该策略运用于沪深300期货的日频交易上年化收益可达4448之高除此之外收益波动比突破2达到224日频胜率达到5727从各个角度看这都是一个样本内表现优异的CTA策略表1样本内策略回测表现与标的信号绩效指标对比年化收益年化波动收益波动比最大回撤总交易天数换仓次数日度胜率手续费CTA策略4448198422410346352835727130BenchmarkMA60-13302098-0634382728484973022数据来源Wind资讯东吴证券研究所2全样本绩效CPV期货版10全样本净值曲线如图1所示我们可以发现其于2020年4月15日发布后净值曲线只在3个月内呈现稳定增长态势在同年的7月1日净值达到最高点后逐渐开始呈现下降趋势若将样本外的交易绩效记入在2017年11月20日至2022年4月12日的交易区间中如表2所示年化收益下降为1779收益波动比跌破1下降至092日频胜率也仅为5268图1CPV10期货版样本内外分界点2020年4月15日净值对比数据来源Wind资讯东吴证券研究所417东吴证券研究所请务必阅读正文之后的免责声明部分金工专题报告表2全样本策略回测表现年化收益年化波动收益波动比胜率最大回撤策略表现1779193409252683894数据来源Wind资讯东吴证券研究所基于全样本绩效的大幅下滑为更好地探求CTA策略在时间和其他样本的普适性本篇报告应运而生3PV值的合理性31修正后持仓量面对一个样本外表现不佳的策略我们的首要任务是去反思讯号的构建逻辑和方式是否合理CPV期货版10中其交易讯号被称为PV值即每日242分钟价格和持仓量的相关系数持仓量作为期货研究的特有的技术指标相较于成交量更具有研究的理论价值在揭开持仓量的神秘面纱前我们先聚焦持仓量的形态特征以下图2为例图2中股指期货的日内持仓量变成了一座山谷图2IF当月连续价格走势和持仓量山谷形态数据来源Wind资讯东吴证券研究所经过研究发现持仓量这种化峰为谷的改变是由T0投资者交易行为的变化导致的在2015年9月之前每个交易日的前半段时间随着T0交易者进场持仓量逐渐增加每个交易日的后半段时间随着T0交易者出场持仓量逐渐减少因此日内持仓量呈现出山峰的形状而在2015年9月之后中金所出台新规规定平仓当日开仓简称平今仓的手续费是非平今仓手续费的15倍为规避骤增的手续费T0交易者倾向于在当日收盘同时留1手多单和1手空单其隔日的交易行为我们以下表3与表4中的数据为例进行一个简单的路径模拟表3中T0交易517东吴证券研究所请务必阅读正文之后的免责声明部分金工专题报告者看多后市在盘中空单平仓交易指令为买收盘前空单开仓交易指令为卖仍旧同时留1手多单和1手空单表4中T0交易者看空后市在盘中多单平仓交易指令为卖收盘前多单开仓交易指令为买仍旧同时留1手多单和1手空单这就产生了与2015年9月之前截然不同的持仓量形态山峰也因此变为山谷每天的前半段交易时间随着T0交易者进场持仓量逐渐减少每天的后半段时间随着T0交易者出场持仓量逐渐增加表3T0交易者做多模拟T0交易者投资路径同留多空空单平仓空单开仓时间93010001500多单数量111空单数量101双OI212数据来源Wind资讯东吴证券研究所表4T0交易者做空模拟T0交易者投资路径同留多空空单平仓空单开仓时间93010001500多单数量101空单数量111双OI212数据来源Wind资讯东吴证券研究所32修正后价量相关性交易策略上一小节的案例提到开盘后持仓量的下降反而代表T0交易者的进场而午盘前后持仓量的上升反而代表T0交易者的离场因此为真实地反映交易者的多空意图我们需要对日内持仓量进行修正实现退谷还峰修正的过程主要分为以下四步1计算日内ti时刻与ti-1时刻的持仓量的变化量OIi与成交量的变化量Vi2以ti时刻的成交量变化量Vi占当日总成交量V的比例作为权重将当日总持仓量的变化量OI按权重分配到ti时刻得到该时刻T1交易者的持仓量变化量OIT1iVOIT1iOIiV3用ti时刻的持仓量变化量OIi减去该时刻T1交易者的持仓量变化量617东吴证券研究所请务必阅读正文之后的免责声明部分金工专题报告OIT1i得到该时刻T0交易者的持仓量变化量OIT0i所得结果乘上-1将T0交易者的离场操作上为平仓修正为进场OIT0i1OIiOIT1i4将修正后的T0交易者的持仓量变化量OIT0i与T1交易者的持仓量变化量OIT1i汇总加到上一时刻ti-1的总持仓量OIi-1上得到当前时刻ti的总持仓量OIiOIiOIi1OIT0iOIT1i5PV值大于0发出看多信号PV值小于0发出看空信号T1开盘建仓连续两天信号相同T2开盘不平仓信号不相同T2开盘平仓反手表5持仓量修正举例总持仓量2015102930OIi-5-5191成交量Vi915251OIT1i183502OIT0i688-14-08修正OI总8611-9-06修正OI总2028639630630数据来源Wind资讯东吴证券研究所33交割周期CPV期货版10的交易讯号在31和32已经叙述完毕然而从讯号到交易执行的过程中仍有两点需要考虑首先期货交割换月时近月合约持仓量下降远月合约的持仓量上升PV值失真该如何处理其次基于今天讯号隔天使用的前提下如果中间间隔长假如何应对讯号的有效性衰减我们将在33交割周期和34长假影响中进行讨论在CPV期货版10中针对交割周期中合约换月的问题我们做出如下应对考虑交割周期只计算交割日前四天的胜率含交割日对交割当日来说由于价格失真当月合约PV值也因此失真由于换仓的影响次月合约的持仓量全天稳定上升持仓量失真次月合约PV值也失真因此我们直接剔除交割当日产生的信号717东吴证券研究所请务必阅读正文之后的免责声明部分金工专题报告交割周期中其余四个交易日的处理将综合考虑当月合约和次月合约的信号值通过回测所有交割周期的样本我们明显发现根据当月PV值信号交易的所有指标均优于根据次月PV值信号交易的指标与此同时在根据当月PV值信号交易中在当月与次月信号相同时交易的胜率与收益更优因此对于交割周期中余下的四天只在当月合约与次月合约信号相同时进行交易其余交易日剔除信号不做交易表6交割周期中交易日的回测表现根据当月PV值信号交易交易日数日度胜率年化收益年化波动信号方向5168638002303当月与次月信号相同9352690052050当月与次月信号相反根据次月PV值信号交易交易日数日度胜率年化收益年化波动信号方向5168638002303当月与次月信号相同934624-0582050当月与次月信号相反数据来源Wind资讯东吴证券研究所34长假影响策略信号的产生在每个交易日的盘后当前后两个交易日间隔时间较长时容易受到突发事件带来的干扰导致上一交易日的信号无法准确预测下一交易日标的的走势回测结果如表7所示相邻两个交易日之间的间隔大于3天时相较两个交易日之间的间隔恰为3天时策略平均年化收益与胜率均显著降低因此对于下一个交易日间隔超过3天的信号我们将直接剔除不做交易表7长假前交易日的回测表现与下一交易日相隔天数样本数平均收益T1开盘到T2开盘日度胜率380687500311-0504545数据来源Wind资讯东吴证券研究所35PV值与价量配合看过PV值的计算过程后我们需要了解PV值的核心逻辑PV值的核心逻辑是技术分析中如表8所示的这一张四象限价量配合表价量配合四象限表简而言之便是负负得正负正得负例如一象限和四象限价涨量增和价跌量减分别是正正得正负负得正因此趋势均为偏多就相关性而言两者均为正因为价格和持仓量的变化为同向因此我们得出相关性与价量配合具有一致性同理二三象限价涨量减和价跌量增分别是正负得负和负正得负趋势均为偏空就相关性而言两者均为负因为价量变化为反向817东吴证券研究所请务必阅读正文之后的免责声明部分金工专题报告综合来说价量相关性可以归纳为表8这张价量配合表且更为科学因为人眼认为两张都是价量配合的K线图相关性可以更好地量化两张K线图的程度表8价量配合表价格持仓量趋势状态多方进场多方离场空方进场空方离场数据来源Wind资讯东吴证券研究所我们现在采用日频SignPOI作为交易讯号其中OI近月合约OI次月合约OI不区分交割周期P日内涨跌为近月合约和次月合约等权相加若在交割周期内则交易次月合约否则交易近月合约SignPOI即我们采用当天收盘时日频维度上价格的变化方向和持仓量变化的方向二者相乘取正负值作为交易讯号简称为日PV讯号如下图3所示我们将日PV的回测效果与分钟PV进行对比我们发现日PV年化收益率是-618日频胜率仅为5047如下表9所示绩效远不如CPV期货版10这同样印证了分钟的价格和持仓量的相关性是更精细的方案图3CPV10期货版样本内外分钟PV与日PV对比数据来源Wind资讯东吴证券研究所917东吴证券研究所请务必阅读正文之后的免责声明部分金工专题报告表9日PV回测表现与CPV期货版10表现对比年化收益年化波动胜率日PV-61821345047CPV期货版10177919345268数据来源Wind资讯东吴证券研究所4PV值的特性在上节论证了讯号的合理性之后面对PV值是否等于追涨杀跌的质疑我们接下来论证讯号的特性首先我们可以做一个比较采用日频SignP作为交易信号其中P日内涨跌近月合约和次月合约等权相加若在交割周期内则交易次月合约否则交易近月合约即采用当天收盘期货价格涨跌的正负值作为交易讯号去交易明天的期货如下图4所示我们将日频SignP的回测效果与CPV10进行对比我们发现该方案的年化收益率为-043日频胜率为4840与抛硬币无异因此我们可以论证CPV期货版10比直接看价格涨跌更为有效图4CPV10期货版样本内外分钟PV与追涨杀跌对比数据来源Wind资讯东吴证券研究所表10追涨杀跌回测表现与CPV期货版10表现对比年化收益年化波动胜率SignP-04321344840CPV期货版10177919345268数据来源Wind资讯东吴证券研究所其次更好的佐证是将价格涨跌和PV值正负也用四象限表的形式呈现如表1017东吴证券研究所请务必阅读正文之后的免责声明部分金工专题报告11所示当价格上涨PV值也看涨时有261个交易日当价格上涨PV值看空时只有176个交易日因此确实是价格上涨PV值为正的比例更高但更值得关注的是当价格上涨PV值为负即PV值跟大盘趋势相反的时候能产出高收益年化收益率高达5880这便是CPV期货版的独到之处表11价格涨跌与PV值正负四象限表信号P正PV正P正PV负P负PV负P负PV正交易日261176282178年化收益率439588019821845年化波动率1944186520562581收益波动比023315096071胜率4942556852835393数据来源Wind资讯东吴证券研究所5PV值与交易执行的关系接下来我们分析讯号的产生日期和交易的执行日期二者之间关系在CPV期货版中其交易方式是透过价量相关性的方法去判断期货投资者今天的情绪接着使用此情绪去投资第二天的期货这是CPV期货版中讯号和交易的关系现在假设存在一位时空穿梭者其在今天早上9点30分的时候就已得知接下来4小时直到下午3点期货投资者的情绪是偏多还是偏空在已知此答案的前提下其9点半进场后开始投资期货直到当天3点钟出场显然这是黄粱美梦是一台时光机当然这台时光机的效果非常好如图5所示其净值曲线一路走高从下表12可知其年化收益率达到6074日频胜率高达6027收益波动比突破3这个交易绩效告诉我们用价量相关性判断期货投资者今天的状态是可行的因此这台时光机有它存在的价值图5使用当日PV值交易净值曲线数据来源Wind资讯东吴证券研究所1117东吴证券研究所请务必阅读正文之后的免责声明部分金工专题报告表12使用当日PV值交易回测表现与标的信号表现对比年化收益年化波动收益波动比胜率时光机6074171235586027CPV期货版101779193409205268数据来源Wind资讯东吴证券研究所接下来的图6可以作为PV值与交易执行关系的总结其中蓝色净值曲线表示今天的投资者情绪投资今天的期货红色净值曲线表示今天的投资者情绪投资明天的期货可以看到样本内2020年7月1日以前蓝线和红线的走势十分吻合换言之2020年7月1日以前今天的投资者情绪可以延续到明天是动量效应然而样本外2020年7月1日以后蓝线和红线的走势截然相反换言之2020年7月1日以后今天的投资者情绪不会延续到明天是反转效应这是CPV期货版10净值曲线发生反转的根本原因期货市场的投资者结构发生了变化具体来说投资者的情绪来自接收的信息2020年7月1日以前今天的信息产生的投资者情绪今天没有反映完毕可以延续为明天的投资者情绪2020年7月1日以后今天的信息产生的投资者情绪今天全部反映完毕不会延续为明天的投资者情绪这意味着市场的有效性增加了图6今PV今交易与今PV明交易净值曲线比较数据来源Wind资讯东吴证券研究所与此同时我们也对样本内外的动量天数与反转天数分别做了统计我们定义自变量为T0的开盘价到T0的收盘价的涨跌方向因变量为T1的开盘价到T2的开盘价的涨跌方向样本基于近月合约并剔除交割周最终结果如下表13所示样本内共有249天为动量229天为反转动量天数多于反转天数样本外共有144天为动量178天为反转反转天数多于动量天数因此样本内多为动量效应样本外多为1217东吴证券研究所请务必阅读正文之后的免责声明部分金工专题报告反转效应这也与上图6的结论保持一致表13价格涨跌与PV值正负四象限表样本内样本外开始日期2017年11月20日2020年7月1日结束日期2020年6月30日2022年4月12日自变量和因变量同向249天144天自变量和因变量反向229天178天同向天数占比52094472数据来源Wind资讯东吴证券研究所6价量相关性综合策略在了解CPV期货版10样本内外动量反转的差异后本篇报告的重点是运用适当的策略去应对动量与反转的切换以下我们分别从日历效应与止损机制上去建构我们的策略61日历效应第一个方案是通过日历效应去分析何时动量何时反转我们把讯号拆分成周一到周五从下表14的统计结果看使用周三的讯号投资周四的期货市场年化收益率非常高达到7738使用周四的讯号投资周五的期货市场年化收益率达到4454相比之下使用周一的讯号投资周二的期货市场年化收益率仅为723使用周二的讯号投资周三的期货市场年化收益率仅为1104尽管收益率不高但仍在可接受的范围内但是当我们使用周五的讯号隔一个周末再去投资下周一的期货市场年化收益率为-1891拥有很强的反转效应这是我们需要规避的因此第一个结论是剔除周五的交易讯号表14日历效应分析表周一周二周三周四周五交易日193191186174153年化收益率723110477384454-1891年化波动率19391747233821732070收益波动比0373063233102049-0913胜率53894764607553454641数据来源Wind资讯东吴证券研究所62止损机制第二个方案是增加止损机制该方案的重点是以T0产生PV值的收盘价作为止损的起点而非T1的开盘价作为起点因为经过一晚隔天开盘如果发生了明显反方向跳空的话理性投资者应已意识到应当放弃交易因为市场已经发生了很大的变1317东吴证券研究所请务必阅读正文之后的免责声明部分金工专题报告化因此止损的起点应该为前一天的收盘价以下我们具体分析一则止损机制案例1假设T02022年3月14日T12022年3月15日止损阈值00552假设T1是交割周期T0的当月合约PV和次月合约PV都为正3因此T1开盘做多次月合约假设进场价位41054点止损方向是下跌4止损的起点2022年3月14日T0的收盘价41522点5止损价位T0的收盘价1-止损阈值41522点1-0055392383点6T1最低价为39116点小于止损价位止损启动7T1的收益止损价进场价-1392383点41054点-1-004423注1若进场价止损价当天不会开仓交易收益为零注2为计算方便未考虑最小变动价位为分析最优的止损阈值我们制作了这张止损阈值图7并有如下发现1如绿色方框所示当止损阈值等于90的时候各项绩效指标和CPV10版本一模一样这代表没有任何的交易被触发止损2如红色方框所示随着止损阈值越来越小触发的止损交易越来越多胜率只会下降不会上升这说明止损并不创造效益因为止损可能碰到两种交易第一种当止损用在亏损的交易上时其可以将大亏缩小为小亏但却无法扭亏为盈第二种当止损用在盈利的交易上时其会把盈利转变成亏损因此止损越多胜率只会减小不会增加3如蓝色方框所示随着止损阈值从90降到8070胜率维持不变但收益率随之上升这是最完美的情况止损机制只遏制了亏损的交易不遏制任何盈利的交易4如橙色方框所示当止损阈值再降到60和50的时候收益率下降波动率上升这意味着止损机制开始去遏制一些盈利的交易了因此我们需要规避5如紫色方框所示随着止损阈值再降到4030和25年化收益率又再度开始上升并且波动率随之下降这个时候止损机制更多遏制的是亏损交易较少遏制盈利交易纵观整个止损阈值表当止损阈值为70时年化收益率最高因此我们选择止损阈值为701417东吴证券研究所请务必阅读正文之后的免责声明部分金工专题报告图7止损阈值表止损阈值152530405060708090年化收益率175517561746164515531644182817971779年化波动率171418441889191819391935192119291934收益波动比102409520924085808010850095109320920胜率493251515213524652465257526852685268数据来源Wind资讯东吴证券研究所63策略总结结合上两小节所述CPV期货版20的最后方案是剔除周五加上止损70如图8与表15所示从CPV10到加入止损70年化收益率上升年化波动率下降收益波动比上升日频胜率持平最大回撤下降接着在止损70的基础上再加入剔除周五年化收益率上升年化波动率下降收益波动比上升日频胜率上升最大回撤不变相较于CPV10CPV20的交易绩效得到了全面的提升图8不同策略回测净值与标的信号净值对比数据来源Wind资讯东吴证券研究所1517东吴证券研究所请务必阅读正文之后的免责声明部分金工专题报告表15不同策略回测表现与标的信号表现对比止损70剔周五止损70CPV10年化收益率209118281779年化波动率172019201934收益波动比121609520920胜率538652685268最大回撤378937893894数据来源Wind资讯东吴证券研究所7总结1透过分时成交量和持仓量的PV值相关性能够辨别当日期货交易者的多空情绪因此如果能将今日PV值用在今天的日内涨跌年化收益率不带杠杆将高达6074收益波动比达35482以2020年7月1日为界CPV10版的收益先升后降关键原因在于今天产生的PV值作为明天的交易讯号2020年7月1日以前今天涨跌和明天涨跌是动量关系2020年7月1日以后今天涨跌和明天涨跌是反转关系3为探究何时为动量何时为反转将一周5天拆开周三和周四的信号有效性最强收益波动率比分别为3310和2049周五的信号有效性最差整体呈现亏损4为避免今日PV值用在明天交易的信号失效加入止损机制然而止损只能减少损失不能将亏损交易转变为获利交易再者止损阈值太小容易错杀获利的交易5以止损阈值70再剔除周五和所有间隔1天以上的交易日作为本篇报告最终策略相比CPV10年化收益率从1779提升至2091年化波动率从1934下降至1720收益波动比从0920上升至1216日频胜率从5268上升至53868风险提示本报告所有统计结果均基于历史数据未来市场可能发生重大变化1617东吴证券研究所请务必阅读正文之后的免责声明部分免责及评级说明部分免责声明东吴证券股份有限公司经中国证券监督管理委员会批准已具备证券投资咨询业务资格本研究报告仅供东吴证券股份有限公司以下简称本公司的客户使用本公司不会因接收人收到本报告而视其为客户在任何情况下本报告中的信息或所表述的意见并不构成对任何人的投资建议本公司不对任何人因使用本报告中的内容所导致的损失负任何责任在法律许可的情况下东吴证券及其所属关联机构可能会持有报告中提到的公司所发行的证券并进行交易还可能为这些公司提供投资银行服务或其他服务市场有风险投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