阿程量化交易

【Sharpe 1.35】- 用 FTSE中國A50期指預測恆期走勢

Added 2024-09-02 14:53:49 +0000 UTC

今個月我地會正式推出 Alpha 1 文章的 Video，因為知道唔少同學可能覺得難跟上，所以我都拍左片，後製緊，到時大家就可以手把手學複製結果，有晒codes有晒數據。

入正題，上次篇文我地用滬港通南向額度餘額(日線數據)去測試下到底如果用黎交易恆指期貨到底有無Alpha，有朋友話啲數據比較難拿，有無其他方法可以做到類似效果。咁今日就同大家試一個新方法，就係用 proxy instrument 去仿效一啲因子，一啲本身可能因為我地得唔到相關數據而做出的因子，睇下咁個結果會係點。我地會用FTSE A50期貨黎做預測因子 (仿效之前現金流)，個期貨當然係track FTSE A50指數，而指數就係反映緊內地最大50間A股公司股價。大家可以先睇下以下圖片，略略了解 FTSE A50期貨(XU1) 係一個咩期貨黎。留意一點，佢係 SGX 新加坡交易所進行交易的，所以如果有朋友想trade的話都trade到，相對無咁麻煩。

留意一點非常重要的地方，就係XU1的closing price 係下午4點35分，而恆指期貨就係4點30分，所以如果你打算做其他策略，記得唔好look ahead左個時間。同埋用shift() function 或 cumulative returns 取值時要小心錯位。點發覺錯左? 都係個句，個 PNL 圖太靚通常都係錯，你可以試下 look ahead 一日咁去做回測，睇下個結果如何。

我們的回測規則是:

首先會用到我們Alpha 1 的ipynb script，用到200天的rolling-window去計percentile而非expanding window。

1. 先計出FTSE A50期貨的daily returns (用close-to-close計，close在下午4點35分)

2. 然後用 rolling(20).mean() 去計出 FTSE A50 20天平均的 returns (20天唔係最優化，大家可以再優化試試，15-30都係相對令仔的回報結果)

3. 如果從2.計出的數字是fall到rolling-200天的 0-10 percentile ranges內，就會 Long 恆指期貨 at open 然後在下一個open 平倉。(而度要小心，因為恆期opening我用開係下午5:15開始，而唔係上午9:15，所以做回測要format好而點。而實際上係下午4:35分會出到訊號，下午5:15可做到execution)。

大家會見到，0-10 是最有預測能力的，同上次策略文的 0-10 係吻合賺錢，而今次90-100就相對賺少啲，但同上篇文一樣都係吻合賺錢。

策略原理:

今次交易策略的 Alpha 同上次有咩唔同，就係參數選擇上次係比較 short term (5日) ，今次係比較長一點，15-30天 (我地用左睇20天的平均daily returns)。點解會有咁樣的分別，其中比較大機會原因係可能當內地股市15-30天的平均日回報如用最近200天去睇都處於極低位時，資金通常都會繼續流出，咁要有 Asia exposure 的基金便會相對投放多啲資金到其他Asia市場，例如恆期，所以點解咁long一日HSIF會升，係純數字上反映出的市場慣性。另外，如果大家有興趣也可以測試下而個方法對日本/新加坡市場影響。

另一點我想同大家係而篇文強調的是，其實如果一個策略的優勢原理係吻合市場操作邏輯，咁就算係用唔同的instrument做預測因子(如果入市出市時間唔差太遠的話)，對賺/蝕的方向唔會話有即刻正負反轉的影響，所以可能會有performance decay，但理應有限。所以有時d funds唔想俾錢買 alternative data 去預測 short term price movement，好多時都要搵d free data proxy。同樣道理，例如如果難/搵唔到某d 數據去model 個內地資金流黎預測恆指走勢，咁不仿試下用FTSE A50 期貨去代替。

我們這裡用到Alpha1的方法，0-10 percentiles測試結果以下: