短期反转策略：探究多策略ETF组合的构建方法（2）

证券投资基金研究报告/策略专题系列 探究多策略ETF组合的构建方法（2） ——短期反转策略 摘要 上海证券基金评价研究中心分析师：刘亦千 执业证书编号：S0870511040001邮箱：liuyiqian@shzq.com 电话：021-53686101 研究助理：谈福嘉 执业证书编号：S0870123060004邮箱：tanfujia@shzq.com 电话：021-53686547 日期：2024年09月10日 反转策略是市场中被应用最多的策略大类之一，本报告聚焦于持仓周期较短的短期反转策略并依次回测了5个不同的交易规则。总结来看，参与测试的短期反转策略在使用ETF作为投资工具的情况下展现出了一定的收益能力，并且达到了高胜率型交易策略的要求 （70%+胜率以及正平均收益）。 经过测试发现，本报告中的短期反转策略在各种市场环境中尚不能保障持续的有效性，尤其是例如2015年与2018年的极端悲观行情。从中看出依靠单一策略来构建ETF组合是不合理的，其面对的系统性风险在市场整体走弱时可能会使组合出现较大回撤。 为有效解决短期反转策略中仓位控制与资金利用率的问题我们对其进行了优化。在回测区间2019年3月7日—2024年6月28日中优化的短期反转策略年化收益率为6.61%（相对沪深300年化超额为8.46%），夏普比率为0.50（沪深300指数的夏普比率为负）。该优化后策略的回测区间穿越了一波国内权益市场的中长期牛熊市，在此过程中我们的策略表现出了较为稳定的收益能力同时还能保持相对权益指数更强的风险控制能力。 本专题系列报告的核心目标是验证市场主流策略在以ETF为主要投资工具时的可行性，而非寻求策略最优解。过度追求寻找参数的最优化会大幅度增加策略样本外失效的风险，我们希望策略超额收益的产生来源于指标本身蕴含的投资逻辑而非来自通过最优化挖掘到的少数样本内参数组合。因此我们给出的短期反转策略测试结果均未经过参数调优。 无论是系列（1）介绍的资产轮动策略还是本报告的短期反转策略，其获取收益的方式都是站在市场上行趋势的基础之上，这一点通过我们在短期反转策略中加入长期趋势滤波以及资产轮动策略是基于动量因子的多头策略就能看出。两者主要的区别有：背后的经济学原理不同、资金利用率不同和两者ETF样本池不同等。 风险提示 本专题系列报告提供的策略交易规则与回测数据旨在复现目前市场中主流投资策略的多样性及其表现，以求能够帮助投资者了解ETF作为当下热门投资工具在资产配置与组合管理方面起到的积极作用。报告中各类策略组合均以量化方式为主进行设计与开发，因此需要提醒读者其中存在无法预估的样本外模型失效风险。 ETF基金是以指数投资为基础的一类基金，在复制跟踪指数的部分时存在不可避免的系统性风险。因此本研究中心提供的ETF策略均不构成对未来市场的实际投资建议，展示的策略相关的净值走势、收益与风险指标等仅供投资者参考。 报告中展示的策略回测净值收益依附于各自回测区间的市场环境，并以ETF（或替代指数）的每日收盘数据作为计算依据，其中并未考虑基金各项费率、分红派息、二级市场交易佣金等可能产生的费用以及部分特殊情况下产生的账户收益变动。此外真实市场实盘交易中的日内价格波动、交易产生的冲击成本以及时间上滑动摩擦导致的成本等亦无法在策略回测过程中充分体现，因此本报告中展示的策略投资收益数据与实盘交易数据可能存在差异，不能完全代表真实市场的账户投资收益。 投资者在选择ETF作为投资组合管理的工具时应在充分理解指数编制规则、策略投资逻辑与潜在风险等因素的基础上，审慎评估自身的风险偏好，根据自身的风险承担能力和投资需求进行投资。 目录 摘要1 风险提示2 一、短期反转策略5 1、策略背景概述5 2、策略指标介绍与检验6 i.短期反转指标6 ii.长期趋势滤波8 3、交易规则与回测统计9 i.策略一9 ii.策略二12 iii.策略三14 iv.策略四17 v.策略五19 vi.策略失效分析22 二、优化短期反转策略23 1、策略交易规则23 2、策略回测分析23 3、策略小结25 三、附录28 A.短期反转指标计算公式28 B.回测分析主要指标算法28 图表目录 图表1：2014年—2024年RSI指标因子有效性检验结果7 图表2：2014年—2024年RSI指标因子有效性月频变化趋势7 图表3：2012年—2024年200日均线市场划分结果8 图表4：短期反转策略RSI-30交易规则9 图表5：短期反转策略RSI-30回测结果（部分）10 图表6：短期反转策略RSI-30回测结果散点图（全部）10 图表7：短期反转策略RSI-30分年度回测结果11 图表8：短期反转策略RSI-30分年度回测结果示意图11 图表9：短期反转策略3-DHL交易规则12 图表10：短期反转策略3-DHL回测结果（部分）13 图表11：短期反转策略3-DHL回测结果散点图（全部）13 图表12：短期反转策略3-DHL分年度回测结果13 图表13：短期反转策略3-DHL分年度回测结果示意图14 图表14：短期反转策略R-3交易规则15 图表15：短期反转策略R-3回测结果（部分）15 图表16：短期反转策略R-3回测结果散点图（全部）15 图表17：短期反转策略R-3分年度回测结果16 图表18：短期反转策略R-3分年度回测结果示意图16 图表19：短期反转策略%b交易规则17 图表20：短期反转策略%b回测结果（部分）17 图表21：短期反转策略%b回测结果散点图（全部）18 图表22：短期反转策略%b分年度回测结果18 图表23：短期反转策略%b分年度回测结果示意图19 图表24：短期反转策略RSI-10/6交易规则19 图表25：短期反转策略RSI-10/6回测结果（部分）20 图表26：短期反转策略RSI-10/6回测结果散点图（全部）20 图表27：短期反转策略RSI-10/6分年度回测结果20 图表28：短期反转策略RSI-10/6分年度回测结果示意图21 图表29：2015年与2018年全部短期反转策略回测结果22 图表30：优化后短期反转策略交易规则23 图表31：优化后短期反转策略回测结果24 图表32：优化后短期反转策略年度表现24 图表33：优化后短期反转策略月度表现24 图表34：优化后短期反转策略净值走势25 图表35：优化后短期反转策略动态回撤25 一、短期反转策略 1、策略背景概述 与动量策略类似，反转策略亦是市场中被应用最多的策略大类之一。所谓反转，亦可称为均值回归效应（mean-reversion），简而言之便是资产价格在市场中围绕其内在价值运行时会突然出现短期的大幅度下跌或上涨，我们称为“反应过激”现象，随后价格便会逐步恢复到原先的被认为是合理的价格范围内，即进行了均值回归。为了定义和标记“反应过激”现象，我们要求资产的价格变化幅度足够大、变化速率足够快。而反转策略便是利用这种短期“反应过激”现象后的均值回归来获取稳定的投资收益。 1965年美国著名经济学家尤金·法玛在其博士毕业论文 《TheBahaviorofStock-MarketPrices》中对股票价格验证随机游走模型时首次提出了“有效市场假说”的概念1，并在1970年发表的论文《EfficientCapitalMarkets:AReviewofTheoryandEmpiricalWork》中对该理论进行了深化2，明确给出了“有效市场假说”理论的完整框架，其中的一点便是提出股票市场价格已经充分反映了其过去的价格变化和交易信息。 然而随着金融市场理论的发展，有效市场假说受到了来自市场与学术界的不断挑战，其背后蕴含的完全理性投资者的假设也被部分学者认为是理想假设而与真实市场的情况有所不符。在JegadeeshandTitman于1993年发表的研究市场动量效应的关键性论文《ReturnstoBuyingWinnersandSellingLosers:ImplicationsforStockMarketEfficiency》中3，他们在构建动量组合时自动剔除了股票最近一个月的收益率。而学术界最常见的研究价格动量时采用的时间周期为“12M-1M”，即计算最近12个月的收益率时需要剔除最近一个月的收益率。诸如此类的处理都说明了学术界普遍认为资产价格在短周期内存在均值回归效应。 对于反转效应我们同样可以借助“行为金融学”原理来加 1见《TheBahaviorofStock-MarketPrices》,EugeneF.Fama,JournalofBusiness,Volume38,Issue1(Jan.,1965),34-105； 2见《EfficientCapitalMarkets:AReviewofTheoryandEmpiricalWork》,EugeneF.Fama,TheJournalofFinance,Vol.25,No.2； 3见《ReturnstoBuyingWinnersandSellingLosers:ImplicationsforStockMarketEfficiency》,NarasimhanJegadeesh, SheridanTitman,JournalofFinance,Volume48,Issue1(Mar.,1993),65-91； 以解释，也正是这些非理性投资者“行为偏差”的长期存在使我们能够通过构建反转策略来长期稳定地获取收益。在行为金融学的诸多“行为偏差”中，我们认为在均值回归效应中起到主要作用的有以下三种：损失厌恶（LossAversion）、羊群效应（Herding）和近因效应（RecencyBias）。这些效应的最终结果都是过度放大股价的下跌幅度，以至于出现“反应过激”现象，过度放大的短期下跌会随着时间推进而被逐渐修复，形成所谓的均值回归效应。 我们的短期反转策略便是利用“均值回归效应”来设计以获取稳定的收益。短期反转策略的投资方式因为与市场中普遍存在的非理性心理相悖，从而其本身的交易执行在心理层面上是令人不适的，因此本报告中的反转策略（包括系列其他策略）均采用定量方法进行交易与回测。 2、策略指标介绍与检验 i.短期反转指标 我们先简单介绍短期反转策略中涉及到的指标并做部分检验。在本报告的短期反转策略中，主要使用的指标有：RSI指标、%b指标、均线指标等。其中RSI指标由韦尔斯·怀尔德(WellesWilder)提出，作为一种基于动量的振荡器，该指标主要用于测量价格变动的速度和变化幅度,而%b指标是由布林带 （BOLL）指标衍生而来。关于RSI指标与%b指标的具体计算公式请参考附录A。 为了证明短期反转策略能否可行，即验证均值回归效应在我国市场是否普遍且长期存在，限于篇幅原因我们选择市场中最为常见且广泛受到认可的反向趋势指标—相对强弱指标（RSI）作为主要测试的反转因子。 从RSI指标的计算公式中可以看出，RSI指标是根据一定时期内价格平均上涨数与平均下跌数的比值计算得出的，其取值在0—100之间，是一种较为标准化的指标。因此我们在做因子检验时，不再对该指标进行标准化处理，我们选取全部在国内市场上发行上市的股票型ETF、商品型ETF和跨境型ETF作为样本池（共913只ETF），分别计算参数值为2和4的T日RSI指标对样本池中ETF在T至T+1、T+3和T+5日涨跌幅的 RankIC和RankICIR值4，回测区间为2014年—2024年5。 图表1：2014年—2024年RSI指标因子有效性检验结果 因子值 RSI(2) RSI(2) RSI(2) RSI(4) RSI(4) RSI(4) 涨跌幅区间 [T,T+1] [T,T+3] [T,T+5] [T,T+1] [T,T+3] [T,T+5] RankIC均值 6.32% 4.86% 4.68% 5.62% 4.28% 3.58% RankICIR 0.23 0.17 0.16 0.20 0.14 0