基于Python的量化投资通道突破策略的应用研究

文/魏玉娇（上海大学）

一、绪论

量化交易在国外发展已经近50年，因其交易客观性、智能化、程序化、投资业绩稳定等优势，得到越来越多投资者的认可和追捧。近十年来，量化交易在中国也备受关注，其管理的资金规模正逐步扩大，随着我国金融市场不断完善和发展，量化投资的应用将会成为不可阻挡的历史潮流。

由股价大幅波动所导致的市场风险根本无法避免，在交易投资的大背景下，部分投资者正逐渐转向风险较小、收益较为稳定且相对可观的投资模式。作为量化投资策略之一，通道突破策略不仅具备量化交易客观性、智能化、业绩稳定等特点，而且原理简单、操作性强、风险低，可以衍生出多种交易策略。

目前，通道突破策略在国内已经得到较为广泛的应用，大多停留在对单只股票进行通道策略研究，并且通道策略指标设定的差异也带来不同的交易结果。另外，通道交易的思想可以应用于其他策略之中，帮助过滤虚假买卖点从而实现稳定收益，因此针对通道突破策略的应用研究具有实践意义。

二、文献综述

随着量化投资在国内外应用范围和规模的逐渐扩大，越来越多的学者开始进行量化投资策略的构建以及应用研究。Zaremba Adam &Shemer Jacob（2016）展示了如何在国际市场上成功运用量化投资策略来管理资金，并列举出一系列先进的量化战略及其相关理论基础、实施细节等，并展示了这些策略下1995 年至2015 年间70 多个国家的表现。余立威和宁凌（2016）通过多个反映市场动态的因子模型,构造出可以根据市场变动作出自适应调整的平滑系数，建立了看涨和看跌市场动态自适应指数平滑模型，并且给出了基于模型的量化投资策略。Bin LI, Yan L & Wenxuan T（2017）提出了一种基于机器学习和技术分析的新兴量化交易算法，根据价格、成交量等技术指标，实证结果表明可获得25% 的年化收益率。Yang·Y（2018）研究了我国期货市场的特点和量化投资策略，对动量、反转和配对交易类型的策略进行了回测检验，建议投资者根据投资范围、减持容忍度和成本来选择策略。吕凯晨、闫宏飞和陈 （2019）以沪深300指数成分股为股票池，构建出一个能持续战胜市场的量化选股模型，该模型在2015年～2017年累计收益率达73.03%，年化收益率为20.05%，夏普比率为0.54，远超同期沪深300指数的业绩表现。刘宗兴（2020）基于2015年～2019年国内多品种商品期货，在布林通道量化投资策略的基础上，采用遗传算法对策略参数进行优化，优化改进后的策略具有较高的收益和较高的稳定性，建议投资者在我国市场上开发应用量化投资策略,要结合市场不断地进行改进、优化。

近几年随着大数据、人工智能等发展，量化投资迎来新的发展机遇，综合国内外文献发现，目前关于量化投资策略模型构建方面已取得了众多研究成果，但国内对于量化策略的指标优化及不同策略的结合方面研究仍不多见，因此本文在研究通道策略及其优化的基础上，进一步研究布林带策略与配对交易的结合具有重要的现实意义。

三、通道突破策略理论介绍

（一）唐奇安通道

1.唐奇安通道的构造

唐奇安通道是寻找一定时间内（一般为20日）出现的最高价和最低价分布作为通道的上下轨道。当其通道窄时表示市场波动较小，反之通道宽则表示市场波动比较大；当价格线向上突破通道的上轨道时，多头市场较为强势，市场上涨趋势明显，释放买入信号。

唐奇安通道由三条轨道线组成，上下轨道分别用20日内最高价、最低价来刻画，中轨道为上下轨道平均线。具体计算过程：

上轨道=过去20日内的最高价

下轨道=过去20日内的最低价

中轨道=（上轨道+下轨道）/2

2.唐奇安通道突破策略

在选定一个时间段后，唐奇安通道突破的主要原则为，当价格线走强而突破前n期的最高价时做多；当价格线向下运动，价格低于前n期的最低价时做空。投资者一般将n期设为20日，需要注意的是不同时间段的选择会绘制出不同的唐奇安通道，买卖点的捕捉也会因此而改变，从而导致获胜率的差异。

（二）布林带通道

1.布林带通道的构造

布林带在分析股价变动情况时，一般以股价平均线作为参考线并以此作为布林带中轨线，中轨线基础上分别加减一定倍数的标准差得到上下两条股价轨道线。由此可知，布林带趋势主要取决于其中轨线，中轨线上升布林带才会上升；布林带宽度取决于标准差，市场波动性越大，标准差越大，从而带宽越大。

投资者一般采用20日作为一个时间段计算布林带的均值和标准差，并且在中轨线基础上加减2个标准差，布林带通道计算方式如下：

中轨道=过去20个交易日股价的算数平均值

上轨线=均值+2×过去20交易日股价标准差

下轨线=均值-2×过去20交易日股价标准差

2.布林带通道与市场风险

布林带是具有统计理论的技术指标，股价的标准差不仅反映了股市的波动，还可反映市场风险。假设股价波动呈正态分布，那么布林带刻画了股价的主要变动范围，一旦股价突破布林带便意味着股价发生异常波动。因此有学者将布林带与股市风险联系在一起，股价异常波动突破布林带的情况定义为“布林带风险”。

在正态分布假设下，根据统计学原理，当置信水平为α时，布林带风险BRα为：BRα=dm/dt×100%。其中，dt表示观察的股价数据总期数，dm表示观察期内股价在布林带上下通道外部的总期数。置信水平α取值越大，对应的布林带越窄，股价突破布林带上下界机会就越大，因此布林带风险也随之变大。

3.布林带通道突破策略

布林带最常见的策略是根据价格线突破布林通道上下界来制定策略。当股价突破布林带上轨道时做空，在突破下轨道时做多。另外，还有一种特殊的布林带通道策略，在价格线由布林带上轨道线上方降到布林带通道内部时做空，反之则做多。由于价格线突破布林带到回落到布林带内部的时间无法确定，此策略避免了价格线不落回布林带内部的风险，从而可以降低损失。

四、通道突破策略实证研究

（一）以交通银行为例的通道策略的实现

1.交通银行唐奇安通道

本文以交通银行股票2020年1月1日至2021年3月12日的日交易数据为样本，利用Python编写了5日～50日不同时间段唐奇安通道突破的交易策略。其中，30日和50日唐奇安通道预测胜率最高，均为0.67；10日唐奇安通道的获胜率最低为0.4，因此选择合适的时间段是取得较高胜率的关键之一。

2.交通银行布林带通道

运用交通银行股价计算并绘制布林带通道，整体来看2020年～2021年K线图大都在布林带通道内部运动，2020年6月股价出现大幅上升布林带上轨线迅速被拉升，随后在2020年7月股价回落布林带带宽也越来越小，布林带过滤了价格穿过均线的虚假信号。另外，计算2020年～2021年不同置信水平下的布林带风险得出，置信水平越高，股价突破布林带的机会就越小，布林带过滤掉虚假信号的能力越强，风险越低。

在交易评价函数中设定价格和交易信号后，利用绩效表现函数来计算布林带交易的绩效表现和股票本身绩效表现。采用一般布林带策略时，股价突破轨道线立刻进行交易；采用特殊布林带策略时，股价突破上下轨道回落后进行交易，表1为两种策略绩效对比。两种交易策略的交易绩效均大于股票自身绩效，一般布林带策略的交易绩效优于特殊策略，但是平均收益小于特殊策略，平均损失大于特殊策略，这主要是由于特殊布林带突破策略过滤掉了部分虚假回落的信号，交易信号判断更加准确。

表1 交通银行布林带通道策略绩效

表2 中信银行和中国银行价差的布林带通道策略绩效

图1 中信银行和中国银行价差及布林带

（二）通道策略在配对交易中的应用

配对交易是一种风险小、收益较稳定的市场中性策略，又称为价差交易或统计套利交易，其一般做法是在市场中寻找两只历史价格走势有对冲效果的股票组成配对，使股票价差大致在一个范围内波动。当股价配对差正向偏离时，预计价差未来会恢复，因此可做空价格走势强势的股票，做多走势较弱的股票，等待他们回归到长期均衡关系，由此赚取两股票价格收敛的报酬。配对交易的步骤是确定形成期和交易期、选择股票对、制定交易策略，其中选择股票对的方法有最小距离法和协整方法两种方法。通道策略在配对交易中的应用是为价差设置一个布林带通道，并根据通道突破策略进行交易。

1.股票对选择

本文选取中国银行和中信银行2008年1月1日至2021年3月3日的日交易数据进行配对交易。首先将中国银行和中信银行的收盘价绘制成时序图，可以清晰看出两家银行股价波动趋势大致相同。

接下来通过协整检验判断两只股票能否组配对。首先分别对两只股票收盘价进行ADF检验，两家银行股票收盘价均为非平稳序列，一阶差分后为平稳序列，具备配对条件，随后对两只股票进行协整检验，以中国银行为自变量、中信银行为因变量，协整检验结果表明系数显著，因此中国银行和中信银行可以组成股票对。

2.布林带在配对交易中的应用

中信银行收盘价高于中国银行，前者减后者得到价差，根据价差计算布林带并绘制价差与布林带走势图，可以从图1中清晰看出价差波动及其多次突破布林带。与传统配对交易相比，布林带通道可以过滤掉“虚假突破”信号，从而有效地提高交易的准确性和收益率。

最后计算采用布林带突破策略优化的配对交易的绩效，如表2所示，一般策略和特殊布林带策略的交易绩效均优于股票绩效，但与交通银行策略的结果不同的是，特殊布林带策略的交易绩效略低于一般策略，因此两种策略具体采用哪一种还要进行更为深入的研究。

五、结论

本文对通道突破策略及其原理展开了系统阐述，发现唐奇安通道策略的绩效与其计算通道所选择的时间段有关，布林带策略的绩效也与其选择的时间段和置信水平有关，因此时间段以及置信水平的确定还需进一步研究。另外，本文将布林带突破策略与配对交易策略结合在一起，相当于在经典配对模型的基础上添加了“虚假信号”过滤器，从而保证配对交易绩效的稳定性，说明了通道突破策略不只是适用于单只股票交易，多只股票交易的情形同样适用。