概述
本篇基于光大证券研报《基于阻力支撑相对强度(RSRS)的市场择时》,给出了RSRS斜率指标择时,以及在斜率基础上的标准化指标择时策略。
一、 阻力支撑相关概念
阻力位是指指标价格上涨时可能遇到的压力,即交易者认为卖方力量开始反超买方,从而价格难以继续上涨或从此回调下跌的价位;支撑位则是交易者认为买方力量开始反超卖方,从而止跌或反弹上涨的价位。
常见的确定阻力支撑位的方法有,布林带上下轨突破策略(突破上轨建仓买入,突破下轨卖出平仓)和均线策略(如超过20日均线建仓买入,低于20日均线卖出平仓)。然而,布林带突破策略在震荡期间出现了持续亏损,均线策略交易交易成本巨大,且在震荡期间的回撤很大。
二、阻力支撑相对强度(RSRS)
阻力支撑相对强度(Resistance Support Relative Strength, RSRS)是另一种阻力位与支撑位的运用方式,它不再把阻力位与支撑位当做一个定值,而是看做一个变量,反应了交易者对目前市场状态顶底的一种预期判断。
我们按照不同市场状态分类来说明支撑阻力相对强度的应用逻辑:
1.市场在上涨牛市中:
如果支撑明显强于阻力,牛市持续,价格加速上涨
如果阻力明显强于支撑,牛市可能即将结束,价格见顶
2. 市场在震荡中:
如果支撑明显强于阻力,牛市可能即将启动
如果阻力明显强于支撑,熊市可能即将启动
3.市场在下跌熊市中:
如果支撑明显强于阻力,熊市可能即将结束,价格见底
如果阻力明显强于支撑,熊市持续,价格加速下跌
每日最高价和最低价是一种阻力位与支撑位,它是当日全体市场参与者的交易行为所认可的阻力与支撑。一个很自然的想法是建立最高价和最低价的线性回归,并计算出斜率。即:
high=α β?low ?,??N(0,σ2)high=α β·low ?,??N(0,σ2)
high=α β·low ?,??N(0,σ2)
high = \alpha \beta·low \epsilon, \epsilon \sim N(0, \sigma^2)
当斜率值很大时,支撑强度大于阻力强度。在牛市中阻力渐小,上方上涨空间大;在熊市中支撑渐强,下跌势头欲止。
当斜率值很小时,阻力强度大于支撑强度。在牛市中阻力渐强,上涨势头渐止;在熊市中支撑渐送,下方下跌空间渐大。
如图所示:
图片取自光大证券研报
三、阻力支撑相对强度(RSRS)指标择时策略
第一种方法是直接将斜率作为指标值。当日RSRS斜率指标择时策略如下:
1、取前N日最高价与最低价序列。(N = 18)
2、将两个序列进行OLS线性回归。
3、将拟合后的ββ
β
\beta
值作为当日RSRS斜率指标值。
4、当RSRS斜率大于SbuySbuyS<em>buy
S
{buy}时,全仓买入,小于SsellSsellS</em>sell
S{sell}
时,卖出平仓。(Sbuy=1,Ssell=0.8Sbuy=1,Ssell=0.8S<em>buy=1,S</em>sell=0.8
S
{buy} = 1, S{sell} = 0.8
)
由于市场处于不同时期时,斜率的均值有比较大的波动。因此,直接采用斜率均值作为择时指标并不太合适。我们尝试下面的方法。
第二种方法是在斜率基础上进行标准化,取标准分作为指标值。RSRS斜率标准分指标择时策略如下:
1、取前M日的RSRS斜率时间序列。(M = 600)
2、计算当日RSRS斜率的标准分RSRSstdRSRSstd
RSRS<em>std
RSRS
{std}:
RSRSstd=RSRS?μMσMRSRSstd=RSRS?μMσM
RSRS</em>std=RSRS?μ<em>MσM
RSRS{std} = \frac{RSRS - \mu
{M}}{\sigma_M}
其中μMμM
μM
\mu_M为前M日的斜率均值,σMσM
σM
\sigma_M为前M日的标准差。
3、若RSRSstdRSRSstd
RSRS</em>std
RSRS{std}
大于SbuySbuy
S<em>buy
S
{buy},则全仓买入;若RSRSstdRSRSstd
RSRS</em>std
RSRS{std}
小于SsellSsell
S<em>sell
S
{sell},则卖出平仓。(Sbuy=0.7,Ssell=?0.7Sbuy=0.7,Ssell=?0.7
S</em>buy=0.7,Ssell=?0.7
S{buy} = 0.7, S_{sell} = -0.7
)
注:benchmark和标的股票均为沪深300指数,尝试N取自10-30,M取自400-800,发现N=18,M=600时收益率最高。
该策略从2010-01-01至2017-12-15,开平仓35次,总收益186.67%,年化收益14.58%,胜率0.556,盈亏比4.568,最大回撤20.031%。
后记
下期将介绍基于RSRS标准分基础上的进一步优化。