**【点赞是免费的，欢迎多多点赞支持】** **【本人所有分享的策略都开启avoid_future_data 避免无意间调用未来函数】** 此前系列文章分享：[高股息红利策略-理论基础+代码优化-另附精华研报分享](https://test.demo.joinquant.com/view/community/detail/054c1dba80f6b967609b10e3a08a6924) **文章很长，重点结论如下**： 1、通过自造锚定指数 + 计算扩散指数 + 均线策略，可以考虑作为小市值策略的择时方法。 2、社区内的大部分帖子只关注年化和最大回撤这两个指标，忽视了波动率的重要性。**本文提出的择时方法希望实现如下目标：尽可能少牺牲收益率的同时，降低最大回撤和波动率**。（事实上，考虑到实盘差异，收益率大概率不会下降这么多，但对回撤和波动率的控制却更有可能是实打实的） 3、**本文的前提是：理解和认可择时的作用和原理，如果你能够满仓硬抗，那本文无益。** 风险提示：（1）小市值因子本身失效；（2）择时策略对于参数设定具有敏感性。 4、本文希望提供一种思路和方法，理论上这种方法对于其他不同策略也是可以有效的，但底层逻辑和参数设定需要因地制宜，具体情况具体分析。 ### 一、问题的提出和解决思路 ### 1、小市值因子在A股是长期有效的超额因子。小市值策略的各种变种也是社区内最流行的策略。小市值策略的主要不足在于：（1）波动很大，具体表现为策略波动率很大、以及最大回撤很大两个方面；（2）实盘收益和回测收益差异大；（3）单因子风险暴露大；（4）资金容量有限。（关于不同策略的分析对比，可以参见该文[社区策略汇总分类](https://test.demo.joinquant.com/view/community/detail/d862d5a40a9a5aac7fa50c09df0b2ee0)） 2、**本文旨在解决上述第1个问题，即如何在通过择时的方法来降低小市值策略的波动**。就此社区内的此文非常值得思考学习，[微盘股风险控制的思考](https://test.demo.joinquant.com/view/community/detail/b5b210a960a262ee19330a366888f875)。该文提出了6种微盘股的风险控制思路，并认为两种方法是有效的。特别地，该文认为方法三即“锚定自造指数”不是好方法，理由是自造指数和投资曲线严重不符，因此缺乏参考价值。 3、本文认为该文提出的2种方法无疑是有效的，但对于方法三的批评过于武断了。通过自造指数，并基于自造指数计算扩散指数的方法，可以考虑作为一种风险控制的方法。 4、关于扩散指数的计算方法，可以参见社区内广为流传的小市值专题研报。由于聚宽的附件下载很不稳定，在此通过百度网盘再分享一次。链接: https://pan.baidu.com/s/15V5sS7w7sEFnAK2yI0gNHQ?pwd=q7d7 提取码: q7d7 5、社区内有人尝试基于上述研报做过复现，例如参见[微盘股扩散指数双均线择时](https://test.demo.joinquant.com/view/community/detail/61e73647809828e3cd0fb2f0f00023d9)。但是该文仍有优化空间：（1）没有结合扩散指数的本质逻辑进行思考，如下文所述，德邦的研报其实埋了一个大坑；（2）没有从底层原理出发设定扩散指数以及均线策略的各种参数；（3）自造指数样本的构建比较随缘；（4）没有对比分析择时和不择时的策略的各自表现差异；以及（5）要么满仓、要么空仓，不够灵活。 6、德邦的研报里其实有一个很大的逻辑深坑：（1）专题一里面指出，小市值策略的“基尼系数”很高，**即一小部分大幅上涨的股票贡献了策略的大部分收益，策略的收益并不来自于普涨普跌**；但同时，（2）专题五指出扩散指数作为一种进行指数趋势判断的先行指标，可以用来计算成分股中处于上升趋势股票的百分比，其作用是判断总体趋势。**由此可见，二者之间并非完全兼容，这从本质上决定了（1）利用扩散指数择时必然牺牲部分收益，不可能既要又要；（2）利用扩散指数择时的核心逻辑在于在普跌时减仓，由此减小波动率和最大回撤。** ### 二、具体择时参数设定和效果分析 ### 下面以最简单的中小板小市值策略为例，分析扩散指数均线策略的择时方法和效果。 **1、原版策略** - 获取中小板所有股票，进行ST、次新股等基本筛选，结合最基础的基本面筛选（例如菜大侠Gyro^.^ 的“三正”），买入市值最小的10只 - 周度调仓，卖出市值变大的，买入市值最小的10只 - 1月、4月空仓。事实上对此挺无语的，A股的日历效应已经人尽皆知，1月、4月空仓和A股的业绩预报和财报披露的时间周期是有对应关系的，甚至诞生了“日历效应”这个专有名词。但有的人就是觉得这是过拟合和后视镜，对此我只能说本文不适合坚持这么认为的朋友。 - 止盈逻辑：如果前一天涨停而第二天没有涨停则卖出择时（这一点参考了社区大神wywy1995的思路） - 由此可见，这是最最最最简单的小市值策略，朴实无华，没有任何花里胡哨的东西 - 原版策略效果：回测时间2020.1.1-至今，年化58，最大回撤20，波动率0.244 **2、择时策略** - 和原版策略进行一模一样的基本筛选，选择市值最小的200只作为锚定的自造指数（简称为Tiny-200） - 计算Tiny-200的扩散指数，回顾周期（lookback period）设定为20个交易日。**用大白话说就是：和20个交易日之前相比，Tiny-200中有多少只股票上涨，多少只股票下跌。假设120只上涨、80只下跌，扩散指数就是120/200=60% ** - 基于扩散指数构建均线策略，这一步需要把握平衡，**一方面，在普跌的时候需要发出看空信号，另一方面，不能太过灵敏否则不够稳健。综合下来，使用EMA20和MA60作为双均线的参数设定** - 克隆本文末尾的研究，可以查看相关代码，运行完之后会在研究环境里生成相应的csv文件，里面记载了不同日期对应的信号是看多还是看空。 - **为回馈社区，免费把csv文件发上来分享给大家，下载之后上传到研究环境里即可。和上文同一个百度网盘链接** - 特别提示：执行择时之后，约有40%左右的时间是半仓的。但如果你接受上面的逻辑分析并主动选择进行择时，这其实很正常。 **3、进行择时的策略效果（欢迎克隆）** - 修改代码，读取上述csv文件，读取仓位信号 - 如果EMA20< MA60，即为死叉，发出看空信号，仓位设定为半仓；如果EMA20>MA60，即为金叉，发出看多信号，仓位设定为满仓。 - 择时策略效果：回测时间2020.1.1-至今，年化45，最大回撤15.88，波动率0.179。**由此可见，尽管牺牲了一部分收益率，但是最大回撤和波动率都有明显改善，特别是波动率降低了很多**。 - 特别提示：该模型对于参数设定比较敏感：（1）如果改为MA20-MA60双均线，效果为年化39.64，最大回撤12.69，波动率0.177；（2）如果设定为EMA30-MA60双均线，效果为年化44，最大回撤20.68，波动率0.194。可见尽管对参数敏感，但在于最大回撤和波动率这两个指标上都有改善。 **结论**：通过自造锚定指数 + 计算扩散指数 + 均线策略，可以考虑作为小市值策略的择时方法。该方法可以有效降低最大回撤和波动率，同时维持较高的收益。择时的效果是约40%的时间半仓，避免普跌、阴跌，符合小市值策略波动高的总体特点。 **【点赞是免费的，欢迎多多点赞支持】** **【本人所有分享的策略都开启avoid_future_data 避免无意间调用未来函数】** 此前系列文章分享：[高股息红利策略-理论基础+代码优化-另附精华研报分享](https://test.demo.joinquant.com/view/community/detail/054c1dba80f6b967609b10e3a08a6924)