C10-金融资产组合策略.pptx

1、C10-金融资产组合策略 10 资产组合投资策略 为了提高交易系统的稳健性，投资分散化是有效方法之一。投资分散化的目的就是最大化总体投资收益的同时最小化其面临的总体风险。稳健投资的分散化有两类基本的方法。一类是分散投资于不同的商品或市场；另一类则是在同一市场采取不同的投资策略的组合。本章讨论不同的投资品种的分散化组合，即资产组合投资策略问题。10.1资产组合投资方法 10.1.1组合投资品种选择 由于各种投资品种价格变动的影响因素并不一致，因此，在同一时期，价格的变动也不相同。从图 10-1 所示的股指期货、国债期货、棉花期货和黄金期货 2016 年的日K 线短期走势图可见，同为金融期货的股指

2、期货和国债期货价格走势之间存在较强的负相关性，而作为金融期货的股指期货与作为农产品期货的棉花期货价格之间则相关性甚弱。因此，从短线交易来看，它们之间存在较强的风险分散化效应。图 10-1 股指期货、国债期货、棉花期货黄金期货价格的短期走势日 K 线图 图 10-2 则显示了股指期货、棉花期货和黄金期货的长期价格走势。黄金虽然是主要的避险投资品，但其价格仍然波动较大，仍然存在较大的投资风险。但由于其避险功能的存在，当商品和股票价格大幅下跌的时候，它就成为较好的避险商品，其价格则呈现出与股指和商品价格的负相关性。因此，通过分散化投资，可以大幅度地降低投资的总体风险，提高投资系统的稳健性。图 10-

3、2 股指期货、国债期货、棉花期货与黄金期货价格的长期走势（周 K 线）图 分散投资于不同的商品和不同地区的市场，是利用各种商品和市场的价格走势之间的差异性来分散风险和提高收益。因此，选择分散化投资的市场之间的关联性必须较低，否则就不能够达到分散风险的目的。怎样选择分散化投资的市场呢？海龟柯蒂斯认为，市场可以分为三大类，它们彼此之间存在明显差异，但在同一类别中，不同市场的差异主要是随机事件造成的。这三大类市场为：A.基本面市场：比如外汇市场和利率产品市场。这类市场的价格变动的主要动力不是交易行为，而是更高层面上的宏观经济事件的影响。美联储等中央银行的货币政策对外汇和利率产品市场的影响远大于投机者

4、。这些市场的流动性最高，趋势最清晰，最容易被趋势跟踪者把握。B.投机者市场：比如股票市场和咖啡、黄金、白银、原油这一类期货市场。在这些市场中，投机者的影响力要大于政府或那些大的对冲者。价格是由市场态度决定的。这些市场对趋势跟踪者较难把握。C.综合衍生品市场：如股指期货，投机行为是市场的主要动力，但投机程度有所缓和。因为交易工具是其他市场指数的衍生品，一个指数综合了多只股票的纯投机性波动，具有动力的平均化和中和作用。这样的市场是最难把握的。由于各大类市场价格变动的主要推动力的差异，因此，分散化投资最好的就是跨大类市场投资。此外，在同一大类市场中，不同类型的品种之间价格变动的影响因素也不尽相同，因

5、此，它们也可以作为分散化投资的对象。作为程序化交易投资组合标的选择，还受到交易系统可交易品种的限制。即只能在程序化交易系统可以同时交易的品种中尽可能分散化的选择。如 YesTrader 等期货交易系统，只能进行国内期货品种的交易，而不能进行现货交易，其投资组合只能在其可交易的期货品种中选择。而 TradeStation 等交易系统则可以同时进行股票、债券、ETF 等现货和股指期货、ETF 期权等交易，其组合的资产选择分为更为广泛。组合品种投资权重分配的控制将直接影响到组合的风险和盈利。对资产组合进行优化配置的理论基础是马科维兹的有效资产组合理论。该理论以投资的预期收益率和收益的均值方差来描述投

6、资组合的收益和风险。如图 10-3 所示，由 A-B-C 曲线连成的半圆型区域表示由各种证券可能组成的可行组合。而在该可行域边界的上半部，即 A-B 点连线构成的组合边界为马柯维兹有效边界。在该边界上的资产组合都是在同一风险水平上预期收益最大的组合。RfE 直线为风险收益权衡线，其与马柯维兹有效边界的切点 M 代表了无风险资产与风险资产构成的最优资产组合。这表明马柯维兹最优组合首先可以划分为风险资产和无风险资产两部分。对于只有 2 种风险资产的组合，其风险资产 1 的投资比重 w1 的计算公式为：风险资产 2 的投资比重 w2 为：w2=1-w1（10-2）而对于具有 i 个投资品种的投资组合

7、，每个投资品种在投资组合中的比重记为 wi。如果该投资品种的平均年化收益率为，风险为，则组合的总收益和总风险为：（10-3）（10-4）其中，cov(Ri,Rj)为投资品种 i 和投资品种 j 之间的协方差。风险收益风险收益权衡线B益A 益C 益sME(RM)M 益E 益Rf图 10-3 马柯维兹最优资产组合IiiipREwRE1)()(IiijjijipRRwwRV11),cov()(此外，最优投资组合必须满足以下约束条件：投资组合中各投资品种的比重之和等于 1，即：（10-5）注意（10-5）式允许单个投资品种占投资组合的比重为正数或负数。正数代表多头头寸，负数代表空头头寸。从而，基本投资

8、组合优化问题可以定义为：（10-6）其中，u 为最小可接受平均收益率。Iiiw11IiippwRERV11,)(s.t.),(min 以上讨论的组合优化方法虽然是投资组合优化的基本方法，但当组合品种较多时，其计算量巨大，计算机耗时较多，对于程序化交易，特别是高频交易来说并不适用。最简单的方法就是等权重的配置各个投资组合中的品种。这种方法也能降低投资组合的总体风险，但效果显然不如进行完全优化的投资组合的风险分散效果。Aldridge(2009)提出了一种离散配对优化算法（Discrete Pair-Wise,DPW）作为复杂优化方法在程序化交易中的简单替代方法。它是介于等权重法和完全优化方法之间

9、为快速计算而设计的折中算法。DPW 算法的工作机制为：将投资组合的候选品种按照夏普比率从高到低排序。该步骤利用了这样一个事实，即夏普比率本身是衡量一个交易策略（品种）在有效边界位置的标准。如图 10-4 所示，最优市场组合的夏普比率(SR=E(RM)-RF)/M)代表了最大风险权衡线的斜率，也代表最大的收益风险比率。作为商品 D 的夏普比率则代表了该风险资产收益风险比率，其比值越大，其越逼近于最优资产组合。夏普当时提出夏普比率就是为一家共同基金寻找最优组合优化机制而设计的该指标。他用该指标对候选证券排序，从中选出最优的 20 只证券，每个证券赋予 5%的等权重。风险收益风险收益权衡线B益A 益

10、C 益E(RD)-RFsMsDD 益E(RM)-RFE(RM)RF市场组合的夏普比率商品 D 的夏普比率M 益E 益图 10-4 夏普比率最大的组合最靠近最优组合 选择偶数个具有最高夏普比率的证券加入投资组合。选择的证券中应该有一半的证券与市场具有正的历史相关性，而另一边的证券与市场具有负的历史相关性。将选出的证券再按流动性进行排序。可以用过去一段时间里的交易量或报价量作为流动性的度量。根据流动性对正负相关性的证券进行配对，具有最高流动性的正相关证券与具有最高流动性的负相关证券配对，直到具有最低流动性的正负相关证券的配对。对每一对证券组合，计算仅由这两种证券组成的投资组合在高频率下的波动率，并

11、且仅计算一些代表性的离散头寸组合。最后选择使得投资组合具有最小波动率的头寸组合。将配对的投资组合用于实际交易，并对每种证券的最大配置资金加以限制。其空头和多头的累计总头寸和净头寸分别加以限制，以控制其面临的总风险。以上资产配置方法不是完全优化的，但在高频交易状态下却可以得到近似的优化结果。但是，由于相关系数和波动率是以短期收益率计算的，只是部分地反映了价格运动的特性，因此，需要对投资组合进行动态的再平衡。10.2等权重资产组合配置策略 最新的程序化交易平台引入了面向对象的编程技术，它使用户可以在一张图表里（甚至可以不用图表）同时处理多个资产的交易，还能同时对账户的所有资产进行管理，这就为动态的

12、资产组合管理提供了方便。如 TradeStation 在 EasyLanguage 中引入面向对象编程的组件，使系统的功能大幅提高。但是，编程更为复杂，对于使用者的计算机编程能力要求更高。10.2.1 基本设置 等权重法就是对组合中选出的每种资产给予相同的权重进行组合资产配置。等权重配置的方法可以分为等价值和等数量等方法。等价值指将投资资金等额分为若干份，并分别投资到组合内的资产。等数量则是对组合内的资产种类分别投资相同的数量，如 在此假设总投资为 100 万元，每种资产投资规模为 1 手，不考虑每种资产的杠杆率和价格波动性，而仅根据其仓位市值来确定其交易量和持仓量。不管其多头还是空头，均为净

13、头寸，开多时全部平仓空头，开空时全部平仓多头。其测试策略使用第 8 章讨论的汉斯 123+KDJ 日突破策略。测试平台采用 TradeStation 的组合管理大师进行。首先在 TradeStation 的主界面“视图”下拉菜单里选择打开“组合管理大师”。在“投资组合”功能里选择“管理策略组”界面。在此分别对“代码列表”和“策略”进行设置（如图 10-5 所示）。K 线数据间隔设置为日线。资产类别设置为期货。品种选择了沪深 300 股指期货、国债期货和郑州棉花期货 3 类。图 10-5 管理策略组的设置图 10-6 管理投资组合的设置 在“管理策略组”设置好后，需要对“管理投资组合”进行设置，

14、如图 10-6 所示。在此选择其投资组合的策略和品种代码，进行投资组合设置和回测投资组合的设置。在此设置初始资本 100 万元，回测期间为 2017 年 1 月 11日止的 6 个月时间。其具体参数如图 10-7 所示。图 10-7 组合资产配置参数 1.2.2组合投资模拟结果 设置好后即可执行回测。其回测组合收益曲线如图 10-8所示。从中可见，该组合的收益曲线尽管有一些小的波动，但回撤幅度很小，基本呈现一种稳定上升的趋势。在半年的投资期里，实现收益 19.6 万元，盈利 19.6%，夏普比率为 1.013。可见组合投资对于提高投资收益的稳定性具有积极作用。图 10-8 资产组合回测收益曲线

15、图 10-9 资产组合回测总结图 10-9 资产组合各品种的利润贡献 1.2.3等权重投资组合交易的实现 利用 TradeStation 的组合管理大师虽然能够对资产组合投资效果进行模拟分析，但并不能对该组合进行实际的交易管理。因此，我们在模拟分析的基础之上，进行投资组合的交易管理时，必须在 TradeStation 的图形分析或雷达屏上进行交易管理。雷达屏上的组合投资交易管理需要用到面向对象编程的组件，较为复杂，这里仅讨论利用较为简便的面向用户的编程语言 EasyLanguage 编程在图形分析上的使用。在 TradeStation 的图形分析上，我们可以加载任何使用 EasyLanguag

16、e 编写的交易策略进行等权重的资产组合投资交易。具体方法是，将利用组合管理大师进行组合测试优化的策略和品种带入图形分析中进行交易管理。每一个资产品种分别建立一个新的图形分析，并将其策略带入，每个品种设置相同的投资金额，同时运行该组合的所有图形分析程序，即可实现等权重的资产组合程序化自动交易。如前一节使用的 3 个品种构成的资产组合，我们需要建立 3 张分析图形，分别加载这 3 个品种代码和同样的交易策略，并设置系统的投资金额进行交易即可。具体步骤如下：（1）建立分析图形和加载交易代码和交易策略 我们可以在 TradeStation 建立 3 张图表，分别加载组合里的 3 种资产的代码和前面使用

17、的交易策略，并进行相关的参数设置。（2）组合品种投资数量 由于 TradeStation 的图形分析中的策略属性设置里仅能对股票等非杠杆交易的品种设置每次最高交易金额，如图 10-10 所示。对期货等杠杆交易品种，则不能够进行最高交易金额设置，而只能进行固定交易合约数设置。由于组合中各品种的杠杆率和价格都不一样，因此，要实现等权重资产配置，就只能自己根据每种资产需要配置的市值金额、杠杆率计算其需要交易的大致资产数量。其计算公式为：每种资产投资金额=组合投资市值总额/组合资产数量 某种资产投资数量=int(每种资产投资金额/该种资产 1手合约的当前市值)。假设该组合投资 1000 万元市值，投资

18、 3 个品种，则每个品种投资市值为 1000 万元/3=333.3 万元。当前沪深 300 股指期货为 3300 点，每点 300 元，市值=3300*300=990000 元。可投资合约数量为 int(333.3 万元/99 万元)=3 手。郑棉期货的价格为 15000 元/吨，每手 5 吨，市值=15000*5=75000 元。可投资合约数量为 int(333.3 万元/7.5 万元)=44 手。国债期货的价格为 100 点，每点价值 10000 元，市值=100*10000 元=100 万元。可投资合约数量为 int(333.3 万元/100 万元)=3 手。我们需要在该 3 个品种的图

19、形交易策略设置界面分别设置 3 手、44 手和 3 手。图 10-10 等权重资产配置中交易金额和交易量的设置（3）投资资金需求 投资资金最低需求为投资市值乘以保证金比率。假设保证金比率国债期货为 3%，沪深 300 股指期货为 20%，郑棉期货为 5%。则分别所需投资金额最低为：国债期货为 3 手*100 万元*3%=9 万元 沪深 300 股指期货为 3 手*99 万元*20%=59.4 万元 郑棉期货为 44 手*7.5 万元*5%=16.5 万元 组合投资最低资金需求为 9+59.4+16.5=84.9 万元 投资者账户资金必须高于最低保证金需求。由于期货保证金实行实时动态计算收取，因

20、此，投资者的账户资金至少应该有 10-20%的超额保证金，以避免在行情剧烈波动时因为保证金不够而被期货公司强行平仓。在此，假定投资总金额为 100 万元。（4）交易手续费 假设棉花期货交易手续费为每手合约 6.2 元，国债期货交易手续费为每手合约 4.6 元，沪深 300 股指期货交易手续费为交易金额的 0.03%。在交易策略属性设置的通用属性设置上需要选择相应的交易手续费设置。对于按交易合约数计算手续费，TradeStation 的设置没有问题，但对于按成交金额计算的股指期货的手续费计算则存在问题。TradeStation 按成交金额计算的手续费没有考虑合约乘数，而是直接按价格计算的，因此，

21、我们需要将手续费比率乘上合约乘数。如沪深 300 股指期货交易手续费=0.03%*300=9%，其属性设置如图 10-11 所示。图 10-11 沪深 300 股指期货的策略交易属性设置（5）策略回测和参数优化 在输入基本的参数以后，我们需要对策略进行历史回测和参数优化。由于 TradeStation 在图形分析部分无法对组合进行统一的回测和优化，只能对单一资产进行回测和优化。因此我们只能对组合里的各个资产单独进行回测和优化，并将优化结果输出到 Excel 文件里，再将它们加总计算组合的绩效。图 10-12 到图 10-15 分别显示了三种资产日 K 线上利用汉斯 123+KD 日策略的优化模

22、拟结果和组合的汇总结果。表10-1 则显示了 3 种资产和组合汇总的模拟绩效指标。图 10-12 组合投资的模拟收益曲线沪深 300股指期货国债期货郑棉期货组合合计净利润 6,294,015.94 356,238.92 2,463,266.42 9,113,521.28 累计盈利 17,769,865.95 1,047,471.60 8,281,968.58 27,099,306.13 累计亏损-11,475,850.02 -691,232.68 -5,818,702.16 -17,985,784.86 盈亏比155%152%142%151%交易总笔数 549.00 97.00 159.00

23、805.00 盈利百分率 0.60 0.62 0.57 0.60 资金需求量 433,201.24 106,543.48 498,573.06 1,038,317.78 累计滑点 21.96 3.88 3.18 29.02 累计佣金 889,762.10 2,677.20 86,750.40 979,189.70 初始资金回报率 9.12 3.75 12.96 9.11 年化收益率 0.48 0.50 0.55 0.53 买入并持有收益率 0.28 0.08 -0.27 账户收益率 14.53 3.34 4.94 8.78 月均收益 108,517.52 8,726.28 42,882.34

24、160,126.14 月均收益标准差 262,700.22 31,623.33 145,561.74 439,885.29 -稳健风险收益率 7.91 4.15 3.15 RINA 指数 212.40 20.87 35.31 夏普比率 0.35 0.30 0.23 K 比率 0.32 0.37 0.38 表10-1 组合投资收益情况 10.3根据波动率配置资产组合策略 10.3.1 基本原理 等权重法配置资产虽然也可以降低组合的风险，但是，由于它在资产配置时没有考虑各种资产价格波动的风险，可能出现高风险资产配置过高，低风险资产配置过低，从而低风险资产收益无法抵消高风险资产亏损。如果根据波动率动

25、态配置资产，波动率高的配置较少资产，波动率低的配置较多资产，从而使每个单位风险资产面临的风险基本相当。从而提高组合的稳健性。著名的海龟投资法则将资产配置算法标准化为与头寸的绝对波动幅度相联系。波动大的市场头寸规模较小，波动小的市场头寸规模较大，使分散投资在不同市场的盈亏概率相同，从而达到最大化分散投资风险的效果。海龟法则用真实波动幅度均值(ATR)来度量市场的潜在波动性。ATR 和真实波动幅度(TR)的计算公式为：TRt=Max（Ht-Lt，Ht-Ct-1,C t-1-Lt）ATRt=(N-1)ATRt+TRt)/N 海龟将头寸分为一个一个的小单位，即头寸单位。头寸单位根据市场波动性进行调整。

26、头寸单位=账户净值的一定数量/(ATR*每点的货币价值)由于交易需要按整数进行，需要对头寸单位向下取整。假设每次交易均满仓交易，则交易量等于头寸单位，即：交易量=int(账户净值的一定数量/(ATR*每点的货币价值)10.3.2 EL 程序 将此交易量决定方程代入汉斯 123 策略，其交易程序如 10-13 所示。对比源程序在此主要增加了以下部分程序：对 ATR 区间长度的参数定义：ATRLength(30)，初始值设为 30；UnitValue（300），代表每一个单位价格的价值，在此假设为股指期货为每点 300 元。ATR 和交易量变量的定义：ATR(0),Tradevolume1(0)；

27、ATR 计算：ATR=AvgTrueRange(ATRLength);交易量的计算：Tradevolume1=intportion(1000000/(ATR*UnitValue);计算投资 100 万元资产市值最大投资量 修改交易指令的下单数量设置为：Tradevolume1 shares，如：Buy(!(突破上轨开多 )Tradevolume1 shares next bar at LowerBand stop;Sell Short(!(KD 超买开空 )Tradevolume1 shares next bar at market;在将根据 ATR 波动率配置资产的功能加载到其它交易策略时，

28、也需要将以上程序加入效应的源程序里面。/汉斯 123（月开盘区间）突破趋势跟踪+KD 逆向交易策略+动态权重inputs:KDLength(14),OverSold(20),OverBought(80),ATRLength(30),/定义 AT 区间长度 OpenLength(30),CloseLength(10),Losspercent(5),FloorPercent(5),TrailingPct(20),UnitValue(300),threshold(0.1);variables:UpperBand(0),LowerBand(0),FloorProfit(0),Stoploss(0),A

29、TR(0),Tradevolume1(0),/定义 ATR 和交易量变量 BuyCond(false),SellCond(false),HighofOpen(0),LowofOpen(0),ReturnValue(0),oFastK(0),oFastD(0),oSlowK(0),oSlowD(0);ReturnValue=Stochastic(H,L,C,KDLength,3,3,1,oFastK,oFastD,oSlowK,oSlowD);/数据处理模块If dayofmonth(date)UpperBand;SellCond=C LowerBand;ATR=AvgTrueRange(ATR

30、Length);Tradevolume1=intportion(1000000/(ATR*UnitValue);/根据 ATR 计算 100 万元资产市值最大投资量/交易决策模块if cLowerBand then begin if oSlowK crosses over OverSold thenBuy(!(KD 超卖开多 )Tradevolume1 shares next bar at market;/增加交易量限制 if oSlowK crosses under OverBought thenSell Short(!(KD 超买开空 )Tradevolume1 shares next b

31、ar at market;end;If dayofmonth(date)dayofmonth(date of 1 bar ago)then begin if BuyCond then Buy(!(突破上轨开多 )Tradevolume1 shares next bar at LowerBand stop;if SellCond then Sell short(!(突破下轨开空 )Tradevolume1 shares next bar at UpperBand stop;end;/风险控制模块 SetStopShare;FloorProfit=c*FloorPercent/100*UnitVa

32、lue;Stoploss=c*LossPercent/100*UnitValue;SetPercentTrailing(FloorProfit,TrailingPct);setstoploss(Stoploss);10.3.3 组合示例 将该策略分别代入上述的沪深 300 股指期货、国债期货和郑棉期货 3 种资产的日 K 线图进行模拟测算，其结果如图 10-14 所示。从图可见，尽管单品种的收益曲线波动较大，但组合的收益曲线作为相对较为平滑，波动大为缩小。将根据 ART 波动率配置资产的方法用到移动均线金死叉趋势追踪策略，在由以上三个品种组成的日 K 线组合模拟收益曲线如图 10-15 所示。

33、组合同样获得了更好更稳定的收益。从以上图表比较可见，根据资产波动率进行资产配置，各资产的权重是不同的，而且是随价格变化而动态调整的。这使资产组合的稳健性有较大的改善，累计收益也更加稳定的增长，组合风险较大幅度降低。这显示了根据资产价格波动率进行组合资产配置比等比重资产配置更有利于提高资产组合系统的稳健性。这里没有考虑期货资产保证金比率（杠杆率）及其差异。如果考虑，其投资比重和最低投资额以及盈利率都会发生变化。实际使用的时候应该加以考虑。图 10-14 根据波动率配置资产的汉斯 123 策略模拟结果图 10-15 根据波动率配置资产的移动均线交叉买卖趋势跟踪策略模拟结果 10.4练习与思考（1）为什么要进行资产组合投资？其基本原理是什么？（2）资产组合投资的权重分配的基本方法有哪些？（3）等权重配置资产的方法有何优缺点？（4）根据波动率配置资产有何优缺点？谢谢大家