Beta猎手系列之十三：多种类、多周期事件化的开放式择时框架

摘要

本报告提出了一种全自动化的择时策略生成框架，底层基于事件驱动思路生成信号。该框架在任意指标集的基础上挖掘出其中有效的信号，并构建对任意标的资产的择时信号。框架通过数据格式变动、方向判断、滞后性剔除等方法进行指标预处理，并利用突破均线、震荡突破、通道突破等多种事件化方法生成信号，最终通过Softmax加权合成得到最终的择时结果。

回测结果显示，该框架在各宽基指数与行业指数上均取得了较好的效果。以中证A500指数为例，基于基本面和宏观数据的信号年化收益分别达到8.21%和8.02%，年化超额收益分别为7.80%和7.45%。最终合成择时策略年化收益率10.61%，Sharpe比率0.813。在各宽基指数上，策略也均取得了明显的超额收益。但在行业指数上，策略表现存在差异，部分行业需要添加有针对性的指标集并对无效的指标集进行整体剔除，才能提升最终择时效果。

风险提示

以上结果通过历史数据统计、建模和测算完成，历史规律未来可能存在失效的风险。各类事件因子可能会受到政策、市场环境发生变化的影响，出现阶段性失效的风险。市场可能出现超出模型预期的变化，导致策略出现超出模型估计的波动和回撤。