金融工程专题研究：CTA系列专题之四：基于道氏理论的商品期货交易策略

证券研究报告|2022年08月09日 金融工程专题研究 CTA系列专题之四：基于道氏理论的商品期货交易策略 核心观点金融工程专题报告 道氏理论 我们从CharlesH.Dow的传奇人生以及道氏理论的历史出发，对道氏理论以及道氏理论中对趋势的描述进行了简要介绍。 上升趋势与下降趋势 MACD（MovingAverageConvergence/Divergence）指标可以用来表征市场运行的方向，是动量类指标的一种。其基本原理是使用均线之间的距离对噪音进行过滤，从而对市场趋势进行初步判断。当MACD上穿信号线累计距离突破阈值后，市场可被初步判断为上升趋势，当MACD下穿信号线累计距离突破阈值后，市场可被初步判断为下降趋势。 拐点判断 如果只使用MACD作为信号进行交易则会由于信号的迟滞，导致在趋势发生逆转时判断受到局限。借鉴道氏理论对趋势的描述，在对市场趋势进行初步判断后，对拐点进行修正。策略相对只使用MACD信号进行趋势判断进行交易在稳定性上具有显著提升。 道氏趋势 我们对于市场趋势的初步判断长期可获取正收益，在加入了拐点修正后策略的稳定性得到了显著提升，但我们还需要对策略的开仓时点进行检验与佐证，来平滑策略的收益曲线。通过对高低点的定量刻画，借鉴道氏理论，从而形成道氏趋势，将拐点修正后的市场趋势与道氏趋势相结合，当趋势共振时对策略进行开仓操作，策略表现可以得到进一步提升。 基于道氏理论的商品期货交易策略 结合MACD对市场趋势初步判断后与道氏理论相融合对拐点进行修正，最终配合道氏趋势，形成基于道氏理论的商品期货交易策略。策略表现稳定且具有较高收益率，2012年以来该策略净值稳定攀升，同时回撤可控。基于道氏理论的商品期货交易策略费后年化收益率为21.74%，夏普率为1.42，Calmar为2.2。 CTA复合策略 我们将基于道氏理论的商品期货交易策略与此前发布的基于开盘动量效应的股指期货交易策略、基于Bollinger通道的商品期货交易策略以及基于Carry的商品期货交易策略等权复合，构造为CTA复合策略。复合策略的年化费后收益率为22.42%，夏普率为2.61，Calmar为3.56，且每年Calmar均大于1。 风险提示：市场环境变动风险，模型失效风险。 金融工程·数量化投资 证券分析师：张欣慰证券分析师：刘凯 021-60933159010-88005479 zhangxinwei1@guosen.com.cnliukai6@guosen.com.cnS0980520060001S0980522040002 相关研究报告 《CTA系列专题之三：基于Carry的商品期货交易策略》 ——2022-5-24 《CTA系列专题之二：基于Bollinger通道的商品期货交易策略》 ——2021-10-13 《CTA系列专题之一：基于开盘动量效应的股指期货交易策略》 ——2021-05-13 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 内容目录 CharlesH.Dow4 CharlesH.Dow4 道氏理论历史4 道氏理论5 道氏理论基本假设及定义5 道氏理论的量化表达6 上升趋势与下降趋势6 拐点判断9 道氏趋势11 交易品种动态筛选15 杠杆设置15 基于道氏理论的商品期货交易策略16 CTA复合策略19 总结21 参考文献23 附录1—数据准备24 附录2—海龟资金管理法27 风险提示28 图表目录 图1：铁矿石K线及较大周期极值点5 图2：铁矿石K线及较小周期极值点5 图3：策略构建框架6 图4：铁矿石K线图、MACD及信号线7 图5：铁矿石初步趋势判断策略净值表现8 图6：铁矿石价格及上升趋势拐点9 图7：铁矿石价格及下降趋势拐点9 图8：铁矿石价格及上升趋势拐点修正10 图9：铁矿石价格及下降趋势拐点修正10 图10：拐点修正后策略净值表现11 图11：铁矿石价格曲线上升趋势中最高点下降12 图12：铁矿石价格曲线下降趋势中最低点上升12 图13：铁矿石价格曲线及高低点判断13 图14：铁矿石趋势共振策略净值表现14 图15：动态筛选品种示意图15 图16：已实现波动率调整后策略杠杆变化图16 图17：基于道氏理论的商品期货交易策略流程图17 图18：基于道氏理论的商品期货交易策略净值18 图19：不同交易成本下策略净值19 图20：CTA复合策略净值20 图21：RB1901切换RB1905价格跳空24 图22：RB1901切换RB1905价格复权24 表1：铁矿石初步趋势判断策略绩效分年度统计9 表2：拐点修正后策略绩效分年度统计11 表3：铁矿石趋势共振策略绩效分年度统计14 表4：基于道氏理论的商品期货交易策略绩效分年度统计18 表5：不同交易成本下策略绩效统计19 表6：CTA策略相关性矩阵20 表7：CTA复合策略绩效分年度统计21 技术分析流派中，道氏理论的历史久远，声名远扬。在CharlesH.Dow创立道氏理论之后，发展至今已有100多年的历史。无论是学者还是投资者都持续的进行着总结与补充，道氏理论也逐步在被丰富和完善。道氏理论是趋势跟随类策略的一种，国信金工团队基于股指期货市场的开盘动量效应提出的《基于开盘动量效应的股指期货交易策略》便借鉴了这一思想。本文将系统地梳理道氏理论对于趋势的描述及刻画，对其中偏定性或较模糊的定义，尽可能通过简洁清晰的度量方法，构建出基于道氏理论的商品期货交易策略。 CharlesH.Dow CharlesH.Dow CharlesH.Dow（CharlesHenryDow）在金融领域功勋卓越。Dow最初的梦想是想做一名出色的记者，也曾在报社工作。后因机缘与EdwardJones相识，两个年轻人一起创立了道琼斯公司。起初在每天下午为华尔街的投资者提供两页纸的金融新闻摘要，他们将之命名为“theCustomers’AfternoonLetter”，后来慢慢壮大，道琼斯公司至今仍在金融市场享有巨大影响力。 Dow与Jones还曾想到，要用一些比较有代表性的股票走势来表征市场，于是他们于1884年7月3日首次提出了用了11个上市公司（9个铁路公司，2个非铁路公司）将股票价格简单求和得到了道琼斯指数，即股票市场的平均价格指数。虽然现在股票市场的指数日益增多，但他们是股票指数的鼻祖。 1889年，道琼斯公司就有50名左右的员工，于是他们认为是时候将“theCustomers’AfternoonLetter”转为一份正式的报纸了。于是，1889年的7月8日Dow创办的《华尔街日报》诞生了，Dow主要负责编辑工作，而Jones则负责一些管理工作。 《华尔街日报》很快成为投资者重要的参考信息来源，值得一提的是，Dow也会将他对股票投资的思想和理论发表在了《华尔街日报》上。 道氏理论历史 道氏理论是基于价格变动的技术分析方法之一，他所不同于其他技术分析流派的地方在于，道氏理论不是简单的对价格进行定量分析，这里面蕴含了Dow的方法论和他对市场的思考。 Dow于1851年至1902年陆续在《华尔街日报》中登载他对市场的理解以及相关思想。他并没有系统的进行过整合，他的思想像珍珠一样散落在《华尔街日报》的历史期刊中。 于1903年，SamuelArmstrongNelson首次将Dow发表过的文章进行整理，并出版了《TheABCofStockSpeculation》，其中大部分章节都是Dow的文章。这也是首个在书中提到“Dow’sTheory”这一说法。随后WilliamPeterHamilton对Dow的思想进行了系统的整理，出版了《TheStockMarketBarometer》，并正式命名Dow的思想为道氏理论（TheDowTheory）。 后续人们不断进行总结和提炼，其中比较有代表性的文章和书籍为RobertRhea于1932年发表的《TheDowTheory》以及RichardRussell于1961年发表的《TheDowTheoryToday》。 下面我们将对道氏理论进行回顾，对核心问题进行梳理和提炼。 道氏理论 道氏理论基本假设及定义 道氏理论内涵较多，主要包括了Dow对于市场的理解以及对股票价格运行模式的思考。本文我们将重点关注在Dow对市场趋势的描述中。 RichardRussell于1961年发表的《TheDowTheoryToday》一书中，第二章：“WhatDowWrought”中整理了道氏理论的10个关键要素，其中第5条阐述了对市场趋势的定义：如果出现连续的极值点（低点以及高点）上升，那么市场将处于上涨趋势中。反之，出现连续的极值点（低点以及高点）下降，那么市场将处于下跌趋势中。国信金工团队于2021年5月13日发布的《基于开盘动量效应的股指期货交易策略》，这里面我们定义开盘上涨或下跌的趋势，便是遵循了这一思想。 图1：铁矿石K线及较大周期极值点图2：铁矿石K线及较小周期极值点 资料来源：Tinysoft，国信证券经济研究所整理资料来源：Tinysoft，国信证券经济研究所整理 在接下来的研究中，我们将以铁矿石（I.DCE）为例进行说明。从图1中可以看到，随着铁矿石价格的一路上涨，其低点以及高点也呈现出依次上升的状态。这与道氏理论中所表述的低点依次上升且高点依次上升的情况相符合。 从上述对于趋势的定义中我们可以看到，尽管看起来非常直观，但是在实际进行落地时则会遇到下述三个问题： 1.在同一个K线频率下（如本文使用15分钟K线），仍存在如图1所示跨周级别的周期趋势，也存在如图2所示跨日级别的周期趋势（其中图2所示K线图为图1中蓝色方框部分）。因此我们如何清晰的界定当下所处趋势状态则有待解决。 2.在连续极值点上升的过程中（如图1所示），仍可能出现连续极值点下降的情况（如图2所示）。导致这种现象的原因，一方面是由于对当下趋势界定的标准不同，另一方面是对极值点的判断较为主观，标准不一。因此，我们需要系统化的对极值点进行描述。 3.无论较大周期级别的趋势，还是较小周期级别的趋势，都会有转向的时点，在趋势转折时如何进行处理也是实盘策略中需要考虑的问题。 下面我们则就上述这些问题进行研究，在道氏理论的基础上通过更加定量化的方式构建基于道氏理论的商品期货交易策略。 道氏理论的量化表达 前面我们对道氏理论的历史以及道氏理论对于趋势的判断进行了整理和分析，不难发现，在使用道氏理论进行策略构建时仍有许多细节需要处理。 图3：策略构建框架 资料来源：国信证券经济研究所绘制 如图3所示，本文我们将通过经典的MACD指标对趋势进行初步判断，判断市场处在上升趋势还是下降趋势，后利用道氏理论对趋势拐点进行修正。在开仓时点的确认上，我们利用道氏趋势与市场上升或下降趋势是否共振进行判断，若共振则确认市场状态，开仓交易。 上升趋势与下降趋势 本节我们将对市场趋势进行初步判断，在对市场趋势进行判断时如果直接使用K线进行计算则会引入噪音。这里我们使用经典的MACD指标对市场趋势进行初步判断。 利用MACD进行趋势判断最早由GeraldAppel于1970提出的，下面我们将对这一指标进行简要介绍。 MACD（MovingAverageConvergence/Divergence）指标可以用来解释市场运行的方向，是动量类指标的一种。其基本原理是使用均线之间的距离对噪音进行过滤，从而提取趋势。 具体计算方法为，首先，使用12根K线计算的短均线MA（12）减去使用26根K线计算的长均线MA（26），这里为使均线更加平滑或者延迟性更低，可使用非简单均线的不同滤波手段，如EMA（ExponentialMovingAverage）以及WMA （WeightedMovingAverage）等。 �𝐴��=�𝐴(12)−�𝐴(26) 其中，MA为移动均线，括号中为计算均线时使用的K线数量。这里使用的是 MACD指标的默认参数。 当MACD向上穿越信号线一定阈值时，则可判断当前