&img src=&/50/v2-a7fc18b71d3b8ecdcf2ad6_b.png& data-rawwidth=&830& data-rawheight=&410& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&830& data-original=&/50/v2-a7fc18b71d3b8ecdcf2ad6_r.png&&&h2&第10节 比特币, 莱特币的回测&/h2&&p&作者: 阿布&/p&&p&阿布量化版权所有 未经允许 禁止转载&/p&&p&阿布量化微信公众号: abu_quant&/p&&p&&a href=&/?target=https%3A///bbfamily/abu& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&abu量化系统github地址(欢迎+star)&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&&a href=&/?target=https%3A///bbfamily/abu/tree/master/abupy_lecture& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&本节ipython notebook&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&备注：&a href=&/?target=https%3A///bbfamily/abu/blob/master/abupy_ui/readme.md& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&不熟悉编程的用户可参考界面操作实现本示例&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&&br&&/p&&p&上一节讲解的是港股市场的回测，以及使用AbuTLine.show_least_valid_poly优化策略，提高系统的稳定性，本节主要示例比特币与莱特币的走势分析与回测。&/p&&h2&1. 比特币, 莱特币的走势数据分析&/h2&&p&abupy内置沙盒数据中：&/p&&ul&&li&比特币的数据是从至&/li&&li&莱特币的数据是从至&/li&&/ul&&p&很多人说做币类市场更容易，因为整个市场就两个能做的票，比特币，莱特币，但是真的是这样吗？&/p&&p&量化策略失败结果的人工分析，是对策略结果影响非常大的一个环节，但是在失败结果分析前，对交易目标的历史数据进行 分析也是对策略结果影响非常大的一个环节，通过观察交易目标，分析价格走势，趋势的分布，策略的适配度，以致生成定制针对交易目标的特定策略都是在这个环节中涉及的，由于本文只是abupy使用文档，所以不涉及与交易牵扯过深的知识，本节只示例一些简单的数据分析以及可视化分析技巧。&/p&&p&首先使用ABuSymbolPd.make_kl_df接口将btc和ltc沙盒中的数据请求到对象btc，ltc中：&/p&&p&备注：下面使用btc.tail(7)可以看到交易日是连续的，因为比特币和莱特币一年365天都可交易&/p&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&&span&&/span&# btc是比特币symbol代号
btc = ABuSymbolPd.make_kl_df('btc', start='', end='')
# ltc是莱特币symbol代号
ltc = ABuSymbolPd.make_kl_df('ltc', start='', end='')
btc.tail(7)
&/code&&/pre&&/div&&img src=&/50/v2-5a654f30fd0c2a6c59c0ebb_b.png& data-caption=&& data-rawwidth=&1240& data-rawheight=&670& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1240& data-original=&/50/v2-5a654f30fd0c2a6c59c0ebb_r.png&&&p&&br&&/p&&p&下面通过ABuMarketDrawing.plot_simple_two_stock缩放到一个级别上进行走势对比，走势基本相似，ltc的启动要慢btc:&/p&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&&span&&/span&ABuMarketDrawing.plot_simple_two_stock({'btc': btc, 'ltc': ltc})
&/code&&/pre&&/div&&p&&br&&/p&&img src=&/50/v2-9eeea094c20b5c45fed9_b.png& data-caption=&& data-rawwidth=&832& data-rawheight=&410& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&832& data-original=&/50/v2-9eeea094c20b5c45fed9_r.png&&&p&&br&&/p&&p&由于最近一年的走势和之前差别很大，所以单独切割出btc365, ltc365：&/p&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&&span&&/span&btc365 = btc[-365:]
ltc365 = ltc[-365:]
&/code&&/pre&&/div&&p&使用ABuKLUtil.date_week_wave统计交易日震荡幅度可以发现:&/p&&ul&&li&不管周几，每一天的比特币的震荡幅度不管是最近一年还是之前的走势都大概在每天5%上下&/li&&li&不管周几，每一天的莱特币的震荡幅度不管是最近一年还是之前的走势都大概在每天6%上下&/li&&/ul&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&&span&&/span&ABuKLUtil.date_week_wave({'btc': btc, 'btc365':btc365, 'ltc':ltc, 'ltc365':ltc365})
&/code&&/pre&&/div&&p&&br&&/p&&img src=&/50/v2-5e1e67ee4fecd_b.png& data-caption=&& data-rawwidth=&600& data-rawheight=&408& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&/50/v2-5e1e67ee4fecd_r.png&&&p&&br&&/p&&p&下面统计周期内的上涨均值，下跌均值，以及数量，比值：&/p&&p&使用ABuKLUtil.p_change_stats可以发现:&/p&&ul&&li&比特币最近一年日涨跌幅度呈现稳定趋势：(up:2.615-&2.264↓, down:-2.422-&-2.135↓)&/li&&li&比特币最近一年的大趋势并不是每天的大幅拉升:日平均涨跌比1.080－&1.061↓，而是上涨的交易日远大于下跌的数量：上涨下跌数量比1.183－&1.411↑&/li&&li&莱特币最近一年日涨跌幅度呈现趋势上升：(up:3.275-&3.645↑, down:-2.773-&--2.421↓)&/li&&li&莱特币最近一年的大趋势是每天的大幅拉升:日平均涨跌比1.181－&1.5051↑，上涨的交易日远大于下跌的数量：上涨下跌数量比0.980－&1.151↑&/li&&/ul&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&&span&&/span&ABuKLUtil.p_change_stats({'btc': btc, 'btc365': btc365, 'ltc': ltc, 'ltc365': ltc365})
btc日涨幅平均值2.615, 共770个交易日上涨走势
btc日跌幅平均值-2.422, 共651个交易日下跌走势
btc日平均涨跌比1.080, 上涨下跌数量比:1.183
btc365日涨幅平均值2.264, 共213个交易日上涨走势
btc365日跌幅平均值-2.135, 共151个交易日下跌走势
btc365日平均涨跌比1.061, 上涨下跌数量比:1.411
ltc日涨幅平均值3.275, 共596个交易日上涨走势
ltc日跌幅平均值-2.773, 共608个交易日下跌走势
ltc日平均涨跌比1.181, 上涨下跌数量比:0.980
ltc365日涨幅平均值3.645, 共191个交易日上涨走势
ltc365日跌幅平均值-2.421, 共166个交易日下跌走势
ltc365日平均涨跌比1.505, 上涨下跌数量比:1.151
&/code&&/pre&&/div&&p&如下ABuKLUtil.wave_change_rate所示比特币和莱特币日振幅涨跌幅比都在2.0以上, 具备日交易进行统计套利的条件：&/p&&p&备注：美股市场在1.8以上认为具有统计套利条件, 另外还有成交量等几个参数需要综合计算，之后的章节会具体讲解&/p&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&&span&&/span&ABuKLUtil.wave_change_rate({'btc': btc, 'ltc': ltc})
btc日振幅涨跌幅比：2.068436
ltc日振幅涨跌幅比：2.051736
&/code&&/pre&&/div&&p&使用ABuKLUtil.date_week_win查看每天的涨跌概率：&/p&&ul&&li&比特币周一周二周五上涨概率都接近60%，周六下跌概率大，且最近一年更是周一到周五每天都有接近60%上涨概率&/li&&li&莱特币上涨概率大于下跌概率最近一年，之前无明显套利模式&/li&&/ul&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&&span&&/span&ABuKLUtil.date_week_win({'btc': btc, 'btc365': btc365, 'ltc': ltc, 'ltc365': ltc365})
&/code&&/pre&&/div&&img src=&/50/v2-3b8ec86bbb_b.png& data-caption=&& data-rawwidth=&1240& data-rawheight=&540& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1240& data-original=&/50/v2-3b8ec86bbb_r.png&&&p&&br&&/p&&p&使用ABuKLUtil.date_week_mean查看每天的带正负的涨跌mean：&/p&&ul&&li&莱特币最近一年平均都为正，且最大周三周四有1以上&/li&&li&比特币一直以来的数据都显示周一周二具有安全的套利空间&/li&&/ul&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&&span&&/span&ABuKLUtil.date_week_mean({'btc': btc, 'btc365': btc365, 'ltc': ltc, 'ltc365': ltc365})
&/code&&/pre&&/div&&img src=&/50/v2-df7fe74e3e_b.png& data-caption=&& data-rawwidth=&1240& data-rawheight=&682& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1240& data-original=&/50/v2-df7fe74e3e_r.png&&&p&&br&&/p&&p&下面使用ABuKLUtil.p_change_bcut_vc统计：&/p&&ul&&li&比特币和莱特币最频繁区间是(-3, 0], (0, 3]&/li&&li&比特币和莱特币在(-inf, -10]和(10, inf]的分布都有1%以上，莱特币(-inf, -10]：0.0228有2%以上，属于危险交易品种&/li&&/ul&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&&span&&/span&ABuKLUtil.bcut_change_vc({'btc': btc, 'btc365': btc365, 'ltc': ltc, 'ltc365': ltc365})
&/code&&/pre&&/div&&img src=&/50/v2-f2c8dce5a9f_b.png& data-caption=&& data-rawwidth=&1240& data-rawheight=&640& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1240& data-original=&/50/v2-f2c8dce5a9f_r.png&&&p&&br&&/p&&p&上面使用bcut_change_vc无法知道(-inf, -10]和(10, inf]的正无穷与无穷的具体数值，使用qcut_change_vc：&/p&&ul&&li&比特币loss10: [-26.895, -3.284] , top10：(4.182, 38.786]&/li&&li&比特币最近一年风险下降：loss10: [-16.273, -2.783], top10：(3.948, 15.22]&/li&&li&莱特币loss10: [-28.48, -4.1]， top10：(4.405, 41.083]&/li&&li&莱特币最近一年继续呈现高风险loss10：[-22.823, -3.229] 高收益top10：(5.]&/li&&/ul&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&&span&&/span&ABuKLUtil.qcut_change_vc({'btc': btc, 'btc365': btc365, 'ltc': ltc, 'ltc365': ltc365})
&/code&&/pre&&/div&&img src=&/50/v2-a6c351ff702b1c64d572_b.png& data-caption=&& data-rawwidth=&1116& data-rawheight=&826& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1116& data-original=&/50/v2-a6c351ff702b1c64d572_r.png&&&p&&br&&/p&&p&上面通过数据的转换分析对比特币，莱特币进行了分析，下面通过可视化对比特币，莱特币进行分析&/p&&h2&2 比特币, 莱特币的走势可视化分析&/h2&&p&下面封装一个函数使用AbuTLine中的可视化接口分析数据：&/p&&p&备注: 关于AbuTLine中的具体实现以及接口的功能作用请阅读源代码AbuTLine&/p&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&&span&&/span&def show_tl(tc='btc', show_cnt=365, offset=0, step_x=1.0):
tc = btc if tc =='btc'else ltc
show_cnt = int(show_cnt)
offset = int(offset)
step_x = float(step_x)
tc_line = tl.AbuTLine(tc[-show_cnt-offset:len(tc) - offset].close, 'tc_line')
# 可视化技术线拟合曲线及上下拟合通道曲线
tc_line.show_regress_trend_channel(step_x=step_x)
# 可视化可视化技术线骨架通道
tc_line.show_skeleton_channel(step_x=step_x)
# 可视化技术线比例分割的区域
tc_line.show_percents()
# 可视化技术线最优拟合次数
tc_line.show_best_poly()
&/code&&/pre&&/div&&img src=&/50/v2-2f378f28feb582cd8a4881a1afa80ff1_b.png& data-caption=&& data-rawwidth=&830& data-rawheight=&410& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&830& data-original=&/50/v2-2f378f28feb582cd8a4881a1afa80ff1_r.png&&&p&&br&&/p&&img src=&/50/v2-2a42294bb4dea5fc361cdf_b.png& data-caption=&& data-rawwidth=&830& data-rawheight=&410& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&830& data-original=&/50/v2-2a42294bb4dea5fc361cdf_r.png&&&p&&br&&/p&&img src=&/50/v2-e5bc610bb551a_b.png& data-caption=&& data-rawwidth=&830& data-rawheight=&410& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&830& data-original=&/50/v2-e5bc610bb551a_r.png&&&p&&br&&/p&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&&span&&/span&metrics_func rolling_mean=20883, metrics_func y_fit=819645
&/code&&/pre&&/div&&p&&br&&/p&&img src=&/50/v2-e82f7e411ec79c97ff7fabc02a31e3f3_b.png& data-caption=&& data-rawwidth=&830& data-rawheight=&410& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&830& data-original=&/50/v2-e82f7e411ec79c97ff7fabc02a31e3f3_r.png&&&p&&br&&/p&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&&span&&/span&best poly = 3, zoom=False
&/code&&/pre&&/div&&p&上面的show_tl函数如果想要切换观察周期，需要不断改参数，太麻烦，下面使用ipywidgets的可交互插件进行可视化控制：&/p&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&&span&&/span&from ipywidgets import interact
tc_range = ['btc', 'ltc']
show_range = [180, 360, 720, 1080]
offset_range = [0, 60, 120, 180, 250, 360, 720]
step_x_range = [0.8, 1.0, 1.2, 1.5, 1.8, 2.0]
_ = interact(show_tl, tc=tc_range, show_cnt=show_range, offset=offset_range, step_x=step_x_range)
&/code&&/pre&&/div&&img src=&/50/v2-f24acb763ee5b3ecdc04ff79_b.png& data-caption=&& data-rawwidth=&1240& data-rawheight=&301& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1240& data-original=&/50/v2-f24acb763ee5b3ecdc04ff79_r.png&&&p&通过上面的数据分析和可视化分析，对比特币使用和之前策略相同的参数和策略组合和参数分配其实是不合适的，因为币类市场的振幅实在是太大，而且走势分布混乱，止盈止损的设定也并不清晰，实际上最适合的量化策略是做一些统计套利策略，关于高频统计套利相关策略，会在之后的章节使用比特币，莱特币做为示例。&/p&&p&下面我们本节先不管回测结果如何，先和之前使用的策略一样的情况下进行回测示例。&/p&&h2&3. 比特币，莱特币市场的回测&/h2&&p&与A股市场，港股类似首先将abupy量化环境设置为E_MARKET_TARGET_TC代表币类市场，代码如下所示：&/p&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&&span&&/span&# 设置市场类型为港股
abupy.env.g_market_target = EMarketTargetType.E_MARKET_TARGET_TC
#买入因子，卖出因子等依然使用相同的设置，如下所示：
read_cash = 1000000
# 买入因子依然延用向上突破因子
buy_factors = [{'xd': 60, 'class': AbuFactorBuyBreak},
{'xd': 42, 'class': AbuFactorBuyBreak}]
# 卖出因子继续使用上一节使用的因子
sell_factors = [
{'stop_loss_n': 1.0, 'stop_win_n': 3.0,
'class': AbuFactorAtrNStop},
{'class': AbuFactorPreAtrNStop, 'pre_atr_n': 1.5},
{'class': AbuFactorCloseAtrNStop, 'close_atr_n': 1.5}
&/code&&/pre&&/div&&p&继续使用run_loop_back进行回测，之前示例回测都是使用n_folds参数，下面换一种写法示例，使用start， end做为参数:&/p&&ul&&li&start=''&/li&&li&end=''&/li&&/ul&&p&choice_symbols=None或者使用['btc', 'ltc']都行, 如果使用None则做全市场测试，但是由于币类市场中暂时只有btc和ltc，所以这里传递['btc', 'ltc']和传递None的结果是一致的。&/p&&p&下面通过：&/p&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&&span&&/span&abupy.beta.atr.g_atr_pos_base = 0.5
&/code&&/pre&&/div&&p&调整了默认仓位管理的控制参数，仓位管理类默认使用的是AbuAtrPosition, 调整abupy.beta.atr.g_atr_pos_base=0.5的作用可理解为将每一笔交易的买入资金基数设置为初始资金数50%，g_atr_pos_base默认值为0.1，即10%的资金量做为买入基数。&/p&&p&之所以需要调整资金管理的仓位基数是因为回测中的股票池只有两支btc, ltc，为了提高资金利用率，所以需要调整g_atr_pos_base值。&/p&&p&备注：实际上不必特别在意abupy.beta.atr.g_atr_pos_base仓位，根据回测结果中的策略资金利用率比例不断调整就行，而且策略资金利用率比例不仅和回测中使用的股票池的数量有关，和回测中使用的买入策略数量也相关，比如下面的回测虽然把每次买入时的仓位调整的很高了，但是策略资金利用率比例依然不高的原因即是因为使用的买入策略只有两个，如果有多个策略且策略生效频率很高，即使股票池只有一支股票，策略资金利用率也可以很高。&/p&&p&关于仓位管理的更多详情请阅读AbuPositionBase，AbuAtrPosition或者《量化交易之路》中的相关内容&/p&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&&span&&/span&# 注意这里把atr资金管理的仓位基数设置为0.5，即50%
abupy.beta.atr.g_atr_pos_base = 0.5
abu_result_tuple, kl_pd_manger = abu.run_loop_back(read_cash,
buy_factors,
sell_factors,
choice_symbols=None)
AbuMetricsBase.show_general(*abu_result_tuple, only_show_returns=True)
买入后卖出的交易数量:43
胜率:51.1628%
平均获利期望:35.8877%
平均亏损期望:-10.0494%
盈亏比:4.8866
策略收益: 392.9862%
基准收益: %
策略年化收益: 69.4965%
基准年化收益: 360.0663%
策略买入成交比例:69.7674%
策略资金利用率比例:14.4106%
策略共执行1425个交易日
&/code&&/pre&&/div&&img src=&/50/v2-c7fb26c5b8_b.png& data-caption=&& data-rawwidth=&813& data-rawheight=&421& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&813& data-original=&/50/v2-c7fb26c5b8_r.png&&&p&&br&&/p&&p&从收益曲线对比上发现完全输给了基准的收益，虽然策略收益也有: 392%，但是既然做了高风险的产品，没有高的收益是不对的，不要认为这是贪心，俗话说操着卖白粉的心, 赚着卖白菜的钱，就是这种情况。&/p&&p&备注：币类市场使用的基准大盘就是比特币&/p&&p&要想改善突破策略收益最简单的方式就是如下方式：&/p&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&&span&&/span&# 卖出因子只使用AbuFactorAtrNStop，且止盈止损参数都设置100
sell_factors = [
{'stop_loss_n': 100, 'stop_win_n': 100,
'class': AbuFactorAtrNStop},
abu_result_tuple, kl_pd_manger = abu.run_loop_back(read_cash,
buy_factors,
sell_factors,
choice_symbols=None)
AbuMetricsBase.show_general(*abu_result_tuple, only_show_returns=True)
买入后卖出的交易数量:0
胜率:0.0000%
平均获利期望:0.0000%
平均亏损期望:0.0000%
盈亏比:0.0000
策略收益: %
基准收益: %
策略年化收益: 259.6089%
基准年化收益: 360.0663%
策略买入成交比例:4.6512%
策略资金利用率比例:94.8652%
策略共执行1425个交易日
&/code&&/pre&&/div&&img src=&/50/v2-0877dff93c1d0124defcc2cbba490aec_b.png& data-caption=&& data-rawwidth=&813& data-rawheight=&421& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&813& data-original=&/50/v2-0877dff93c1d0124defcc2cbba490aec_r.png&&&p&&br&&/p&&p&哈，如上所示，其实这就是自己骗自己，卖出因子只使用AbuFactorAtrNStop，且止盈止损参数都设置100即就是买入后就不卖出了，我倒是相信大多数人亏损的时候可以做到不卖出，将亏损的部分坚持持有，对外声称自己是价值投资者、基本面分析者，认为应该长期持有、长线投资，但稍微有了一点利润后就肯定要着急兑现，盈利了那么多之后还能一支持有的其实很了不起。&/p&&p&交易中应该追求的是让利润尽情的奔跑,让亏损尽快的止损，但大多数人做的都是让亏损尽情地亏损，让利润尽快地兑现。&/p&&p&下面使用正经的方法做策略参数选择，首先买入因子沿用之前的60，42天突破就是很大的问题，币类市场的趋势周期从上面的数据分析看明显要小于这两个值，那么到底选择什么值合适呢，这里可以使用abu量化文档‘第七节 寻找策略最优参数和评分’来进行参数选择，下面单只从突破周期介绍使用另一种方法。&/p&&p&使用abupy中的ABuKLUtil.resample_close_mean函数，首先针对之前章节做回测的tsla进行数据进行resample_close_mean&/p&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&&span&&/span&ABuKLUtil.resample_close_mean(ABuSymbolPd.make_kl_df('usTSLA'))
&/code&&/pre&&/div&&img src=&/50/v2-a1eb085bbf4dd2caccd33d48a55d4ec5_b.png& data-caption=&& data-rawwidth=&155& data-rawheight=&278& class=&content_image& width=&155&&&p&&br&&/p&&p&关于ABuKLUtil.resample_close_mean的作用这里不过多讲解，有兴趣自行阅读源代码，这里实际上只需要知道一点，使用周期突破的策略选择的周期应该是ABuKLUtil.resample_close_mean返回值在0.08左右范围的重采样周期。&/p&&p&观察上面resample_close_mean针对tsla数据的结果60D, 42D都是在0.08左右，所以之前一直使用的突破策略选择60日突破和42日突破都是适合tsla做为策略使用的。（实际从上面可以看出21d，42d，60d，90d，120d其实都可以适应tsla，且基本适应大多数股票交易品种）&/p&&p&下面使用resample_close_mean针对比特币，莱特币数据：&/p&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&&span&&/span&ABuKLUtil.resample_close_mean({'btc': btc, 'btc365': btc365, 'ltc': ltc, 'ltc365': ltc365})
&/code&&/pre&&/div&&img src=&/50/v2-bbcfb29a5d6947_b.png& data-caption=&& data-rawwidth=&660& data-rawheight=&381& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&660& data-original=&/50/v2-bbcfb29a5d6947_r.png&&&p&从输出可以看出10d以上就已经不适合比特币和莱特币做为周期参数了：&/p&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&&span&&/span&10D 0.0 0.7
&/code&&/pre&&/div&&p&下面的回测使用10d和12d，且修改止盈参数stop_win_n从3.0至7.0：&/p&&p&备注：止盈参数的设置本来就要随着做的品种的风险而定，风险越大的，止盈也必要要提高，否则不管怎么优化其它策略，参数收益都不会高，7.0也只是我随意写的数，读者可尝试使用其它值测试&/p&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&&span&&/span&# xd: 10, xd: 12
buy_factors = [{'xd': 10, 'class': AbuFactorBuyBreak},
{'xd': 12, 'class': AbuFactorBuyBreak}]
# stop_win_n：3.0-&7.0
sell_factors = [
{'stop_loss_n': 1.0, 'stop_win_n': 7.0,
'class': AbuFactorAtrNStop},
{'class': AbuFactorPreAtrNStop, 'pre_atr_n': 1.5},
{'class': AbuFactorCloseAtrNStop, 'close_atr_n': 1.5}
abu_result_tuple, kl_pd_manger = abu.run_loop_back(read_cash,
buy_factors,
sell_factors,
choice_symbols=None)
AbuMetricsBase.show_general(*abu_result_tuple, only_show_returns=True)
买入后卖出的交易数量:229
胜率:51.0917%
平均获利期望:46.7237%
平均亏损期望:-9.3463%
盈亏比:6.8304
策略收益: %
基准收益: %
策略年化收益: 378.2231%
基准年化收益: 360.0663%
策略买入成交比例:70.6897%
策略资金利用率比例:38.3857%
策略共执行1425个交易日
&/code&&/pre&&/div&&p&&br&&/p&&img src=&/50/v2-fa317d520ea5_b.png& data-caption=&& data-rawwidth=&813& data-rawheight=&421& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&813& data-original=&/50/v2-fa317d520ea5_r.png&&&p&&br&&/p&&p&上面的回测结果已经可以比肩基准收益，且读者可以发现这个的收益比上面那个一直持有不卖出的：&/p&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&&span&&/span&'stop_loss_n': 100, 'stop_win_n': 100
&/code&&/pre&&/div&&p&收益还要好很多，而且更重要的是，采取了多种规避风险策略，止损参数依然使用1.0：&/p&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&&span&&/span&'stop_loss_n': 1.0, 'stop_win_n': 7.0,
&/code&&/pre&&/div&&p&依然使用风险控制止损策略AbuFactorPreAtrNStop，且参数依然使用1.5&/p&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&&span&&/span&{'class': AbuFactorPreAtrNStop, 'pre_atr_n': 1.5}
&/code&&/pre&&/div&&p&依然使用风险控制止损策略AbuFactorPreAtrNStop，且参数依然使用1.5&/p&&p&依然使用利润保护止盈策略AbuFactorCloseAtrNStop，且参数依然使用1.5&/p&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&&span&&/span&{'class': AbuFactorCloseAtrNStop, 'close_atr_n': 1.5}
&/code&&/pre&&/div&&p&另一点关于比特币，莱特币市场还有一点特殊即是买入数量非整数，精确到小数点后三位，最少交易数量为0.01个币，如下显示交易单的buy_cnt所示：&/p&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&&span&&/span&abu_result_tuple.orders_pd.buy_cnt
Name: buy_cnt, dtype: float64
&/code&&/pre&&/div&&p&之后的章节会讲解示例为比特币，莱特币专门定制的买入，卖出策略，请关注公众号的更新提醒。&/p&&h2&abu量化文档目录章节&/h2&&ol&&li&&a href=&/?target=http%3A///lecture/lecture_1.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&择时策略的开发&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/li&&li&&a href=&/?target=http%3A///lecture/lecture_2.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&择时策略的优化&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/li&&li&&a href=&/?target=http%3A///lecture/lecture_3.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&滑点策略与交易手续费&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/li&&li&&a href=&/?target=http%3A///lecture/lecture_4.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&多支股票择时回测与仓位管理&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/li&&li&&a href=&/?target=http%3A///lecture/lecture_5.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&选股策略的开发&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/li&&li&&a href=&/?target=http%3A///lecture/lecture_6.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&回测结果的度量&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/li&&li&&a href=&/?target=http%3A///lecture/lecture_7.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&寻找策略最优参数和评分&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/li&&li&&a href=&/?target=http%3A///lecture/lecture_8.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&A股市场的回测&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/li&&li&&a href=&/?target=http%3A///lecture/lecture_9.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&港股市场的回测&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/li&&li&&a href=&/?target=http%3A///lecture/lecture_10.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&比特币，莱特币的回测&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/li&&li&&a href=&/?target=http%3A///lecture/lecture_11.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&期货市场的回测&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/li&&li&&a href=&/?target=http%3A///lecture/lecture_12.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&机器学习与比特币示例&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/li&&li&&a href=&/?target=http%3A///lecture/lecture_13.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&量化技术分析应用&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/li&&li&&a href=&/?target=http%3A///lecture/lecture_14.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&量化相关性分析应用&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/li&&li&&a href=&/?target=http%3A///lecture/lecture_15.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&量化交易和搜索引擎&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/li&&li&&a href=&/?target=http%3A///lecture/lecture_16.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&UMP主裁交易决策&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/li&&li&&a href=&/?target=http%3A///lecture/lecture_17.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&UMP边裁交易决策&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/li&&li&&a href=&/?target=http%3A///lecture/lecture_18.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&自定义裁判决策交易&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/li&&li&&a href=&/?target=http%3A///lecture/lecture_19.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&数据源&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/li&&li&&a href=&/?target=http%3A///lecture/lecture_20.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&A股全市场回测&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/li&&li&&a href=&/?target=http%3A///lecture/lecture_21.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&A股UMP决策&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/li&&li&&a href=&/?target=http%3A///lecture/lecture_22.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&美股全市场回测&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/li&&li&&a href=&/?target=http%3A///lecture/lecture_23.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&美股UMP决策&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/li&&/ol&&p&abu量化系统文档教程持续更新中，请关注公众号中的更新提醒。&/p&&p&更多关于量化交易相关请阅读&a href=&/?target=http%3A///books/quantify-trading-road.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《量化交易之路》&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&更多关于量化交易与机器学习相关请阅读&a href=&/?target=http%3A///books/machine-learning-road.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《机器学习之路》&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&更多关于abu量化系统请关注微信公众号: abu_quant&/p&&p&如有任何问题也可在公众号中联系我的个人微信号。&/p&&p&&/p&&p&&/p&
第10节 比特币, 莱特币的回测作者: 阿布阿布量化版权所有 未经允许 禁止转载阿布量化微信公众号: abu_quant备注： 上一节讲解的是港股市场的回测，以及使用A…
&img src=&/50/v2-adc9e4672b30aac1a3f9b9a_b.png& data-rawwidth=&908& data-rawheight=&553& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&908& data-original=&/50/v2-adc9e4672b30aac1a3f9b9a_r.png&&&h2&&strong&前言&/strong&&/h2&&p&经常会有朋友问，为什么某只股票涨了？或者为什么某只股票跌了？&/p&&p&书生告诉大家一个最简单的答案，甚至都不用看对方说的是什么股票。&strong&推动股价上涨的唯一因素是多方占优，而推动股价下跌的唯一因素是空方占优。&/strong&&/p&&p&买的人多，当然要涨；卖的人多，肯定要跌。这不是玩文字游戏，往往最简单的却总是被人所忽视。&/p&&h2&&strong&一、成交量的秘密&/strong&&/h2&&p&下图是典型的量价走势图，也印证了那句话：&strong&价升量增，价跌量缩。&img src=&/50/v2-b0db19b579a22a6b3861cadce14dac7f_b.png& data-rawwidth=&800& data-rawheight=&435& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&800& data-original=&/50/v2-b0db19b579a22a6b3861cadce14dac7f_r.png&&&/strong&&/p&&p&在股价低迷期间，成交量也较小。只有当股价上升的时候，成交量才逐步放大。&/p&&p&很显然，&strong&大部分人只有当股价上涨的时候才会买股票，大部分人因为股价下跌而卖出股票。&/strong&古人观星象而知天下，我们也只能通过盲人摸象来了解一点股市涨跌的真相。&/p&&p&人类是群居动物，不管做什么事都希望能得到他人的认可。假如你买入的一只股票，得到了别人真诚的认可，你应该高兴吗？你得到了一个支持者，有用吗？&/p&&p&除非他愿意出更多的资金去买入这只股票。&/p&&h2&&strong&二、筛选股票的小技巧&/strong&&/h2&&p&当大盘下跌的时候，大部分人不会去关心股市，甚至可以说情绪低迷。但这种时候，却经常看到有些股票是强势的，或者说不跌的。&/p&&p&那么，我们有理由相信，是不是有些专业机构看到了该股票的投资价值，正在悄悄建仓呢？&img src=&/50/v2-7ff2a14f70cb9e1f4bfeba_b.png& data-rawwidth=&800& data-rawheight=&434& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&800& data-original=&/50/v2-7ff2a14f70cb9e1f4bfeba_r.png&&&/p&&p&对于价值投资者来说，如果我们自己发现万科A基本面很好，具有很好的投资价值。&/p&&p&怎么验证自己的看法呢？&/p&&p&如果看到在股灾期间，万科A不断有人在买入，价格维持强势横盘，就代表着有专业机构认同我们的看法。那么，大概率上这个股票未来是不错的。&/p&&p&还有几点需要特别说明：&/p&&p&&strong&1.个股与大盘比较，对比周期越长越好。&/strong&&/p&&p&如果A股票震荡3个月，B股票震荡时间只有1个月，那么理论上讲A股票更具有潜力。因为时间越长，可能很多意志不坚定的散户会被洗出去，机构能拿到更多筹码。&/p&&p&如果有很多散户在底部区域都买入了，那么稍微的拉升他们就会“落袋为安”，也就转变成实际的空头。&/p&&p&比如你在底部买入了，你在买入那一刻是多头，但随着股价的上涨，你会产生卖出的想法，你也就转变成空头了。当你持有某股并盈利丰厚时，其实是个危险的空头，因为你对该股票贡献最多也就是维持现状。&/p&&p&&strong&2.在大盘大跌的时候，这样的对比筛选更有效。&/strong&&/p&&p&上面说的是股灾期间，大盘大幅下跌，而有些个股却呈现宽幅震荡的走势。这种极端的时间点，用本文的方法筛选股票很有效。&/p&&p&大家有空可以去回顾一下历史，当时表现强势的股票基本上后来涨的都不错。&img src=&/50/v2-d5f3d99afeb887b1e4bee_b.png& data-rawwidth=&800& data-rawheight=&435& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&800& data-original=&/50/v2-d5f3d99afeb887b1e4bee_r.png&&&/p&&p&很多读者是投资创业板的个股的，刚好创业板前段时间经历了一次小股灾。大家可以把手里的个股跟创业板指数对比一下，看看是更强势，还是比较弱势？&/p&&p&比如下面这只创业板股票，走的就非常强势。这里不是推荐个股，纯当娱乐吧，缺点是市盈率很高。&img src=&/50/v2-72caa4ced68b1fe71df701e90a5c7ffc_b.png& data-rawwidth=&800& data-rawheight=&390& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&800& data-original=&/50/v2-72caa4ced68b1fe71df701e90a5c7ffc_r.png&&&/p&&p&&strong&3.必须结合价值投资，追求更大概率的正确。&/strong&&/p&&p&所有的方法都是一种概率思维，如果某种方法是万能的，市场也就失去了意义。但如果能先找出基本面良好，具有投资价值的标的，然后再通过图形来判断有没有机构也在买入，这样成功的概率就会提高很多。&/p&&h2&&strong&结束语&/strong&&/h2&&p&最近行情低迷，对于新手来说也许是好事。不仅仅是有时间去学习，而且更容易养成风险意识。&/p&&p&如果你是新手，恰恰又碰到牛市，那结果必定是灾难性的。新手会产生一种错觉，原来股市赚钱这么简单，却忽略了自己只是遇上了牛市罢了。&/p&&p&而且新手往往成绩都比老手好，因为他们初生牛犊不怕虎，经常重仓去做。而老手小心翼翼，永远把控制仓位放在首位。在牛市的疯狂中，新手完全可以秒杀老手。&/p&&p&有时候会有感慨，新手一进股市就赚钱真的好吗？&strong&好结果也许会强化坏习惯。&/strong&&/p&&p&比如有些人靠听消息买股票，开始碰到行情好也许会赚钱。这样的坏习惯一旦养成，赚钱再强化一下，后面想改掉而不付出惨重的代价恐怕是不行的。&/p&&p&&b&微信公众号：moneylife1818&/b&&/p&
前言经常会有朋友问，为什么某只股票涨了？或者为什么某只股票跌了？书生告诉大家一个最简单的答案，甚至都不用看对方说的是什么股票。推动股价上涨的唯一因素是多方占优，而推动股价下跌的唯一因素是空方占优。买的人多，当然要涨；卖的人多，肯定要跌。这…
&img src=&/50/v2-cdf7755daecc5d76c68a26d15ded1760_b.jpg& data-rawwidth=&1260& data-rawheight=&709& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1260& data-original=&/50/v2-cdf7755daecc5d76c68a26d15ded1760_r.jpg&&&p&在中国什么样的投资风险低收益高呢？毫无疑问就是——打新股。&/p&&p&也许有人不禁要说了，讲了等于没讲，谁不知道打新股收益高，但是收益拿不到也是白搭。要知道一年两年不中新股的也是常事，更何况打新股需要门票股，门票股下跌了怎么办？到时候新股的收益没有捞着，反而亏了门票钱，岂不是更加划不来。万一新股停止发行，我们手里的门票被撕票了怎么办？&/p&&p&一、门票股下跌&/p&&p&1. 什么是门票股？&/p&&p&投资者持有的市值以投资者为单位，按其T-2日前20个交易日（含T-2日）的日均持有市值计算。每1万元市值可申购一个申购单位，不足1万元的部分不计入申购额度。也就是说打新股有个前提，就是有持有股票，才给一定的申购新股配额，这些持有的股票就是打新的门票股。&/p&&p&大家应该都知道，只要是持有股票，就有可能下跌，即使是持有低估的大盘蓝筹股，也不例外。现在大量发行的新股，不就是让股民持有门票，达到护盘蓝筹股的效果么？一旦哪天新股停止发行，股民争先恐后卖出手里的门票股，你说会不会大跌。&/p&&p&这就是打新股的风险所在&/p&&p&2. 怎么规避门票股下跌的风险？&/p&&p&我们可以通过某些投资标的进行反向的操作，对冲掉股票下跌的风险。想起来之前看到一个关于对冲的笑话：&/p&&blockquote&一位老太太背包进银行存50万美金，总裁在VIP室亲自接待。总裁：您老一生的积蓄？老太太：哪里？我以豪赌为生，逢赌必赢，刚赢的！&br&总裁：“不可能！”&br&老太太：“不信就赌一把吧，明早你的屁股上会出现一个三角形的胎记，赌注就是这50万！”&br& 总裁狐疑不决，望着一袋现钞，决定应赌。&br&老太太走后，总裁回到家对着镜子检查了好几遍，没有任何胎记，直到第二天约定时间再到VIP室。&br&老太太早到，旁边站着一个穿着考究的律师。&br&老太太：今天律师作证检查你的屁股。&br&总裁：“真是没有胎记，更别提三角形的”。随后脱下裤子，让他们检查屁股…老太太看看：“果然没有，我输了”。&br&这时律师脸色铁青，不停以头撞墙。&br&律师：她刚与我打赌150万，说她可以让一个银行总裁当面脱裤子让她看到屁股！”&/blockquote&&p&我所知道可以对冲的投资标的，有以下几种：融资融券、看跌期权、股指期货。&br&&/p&&p&2.1 融券卖出&/p&&p& 融券 securities lending：证券公司将自有股票或客户投资账户中的股票借给做空投资者。投资者借证券来出售，到期返还相同种类和数量的证券并支付利息。&em&【摘录自百度百科】&/em&&/p&&p&也就是说，我们通过从券商借入股票以当前的价格卖出，这和以当前价格买入的股票相抵，进而达到锁定当前价格的效果。&/p&&p&但是这样的操作有一些缺点：&br&信用账户门槛：开户需要50万，唔……对于大户来说不算门槛；&br&券商没有券源：券商没有券，那就想借都借不到；&br&需要支付利息：这也是最重要的一点，现在券商的利息大部分在年化8%以上，也就是每天需要支付 8% / 365 借入市值。所以，实际的对冲成本为对冲市值的年化8%左右。&/p&&p&2.2 看跌期权&/p&&p&看跌期权是指期权的购买者拥有在期权合约有效期内按执行价格卖出一定数量标的物的权利，但不负担必须卖出的义务。&em&【摘录自百度百科】&/em&&/p&&p&既然是一个权利，而不是一项义务。我们获得这个权利必须付出一定的代价对吧？&br&买入期权所需要支付的权利金就是付出的代价。&/p&&p&我们以华夏上证50ETF的看跌期权为例，在日收盘，其价格为&br&2.344。如果我们需要对冲的话，应该要选择行权价和这个价格最接近的合约。&/p&&img src=&/v2-ac5c90596adebabfbc4b0_b.png& data-rawwidth=&606& data-rawheight=&150& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&606& data-original=&/v2-ac5c90596adebabfbc4b0_r.png&&&p&可以看到，其实是用看跌期权进行对冲是不大合适的。一手对冲的额度是23500元，而交易量非常小，能够对冲的额度是不大够的。更重要的是，这个对冲成本特别高，比融券的成本高多了，而且越是近月的合约年化成本越高。&/p&&p&2.3 股指期货&/p&&p&股指期货（Share Price Index Futures），英文简称SPIF，全称是股票价格指数期货，也可称为股价指数期货、期指，是指以股价指数为标的物的标准化期货合约，双方约定在未来的某个特定日期，可以按照事先确定的股价指数的大小，进行标的指数的买卖，到期后通过现金结算差价来进行交割。&em&【摘录自百度百科】&/em&&/p&&p&我们可以通过股票现货做多，股指期货合约做空，两相对冲，达到锁定仓位净值目的。&/p&&p&使用期货对冲，我们需要注意的贴水和升水：&/p&&p&在某一特定的地点和时间内，某一特定商品的期货价格高于现货价格，称为期货升水；期货价格低于现货价格，称为期货贴水。&br&换个角度说，贴水就是买方可以打折买东西；升水就是卖方可以提价卖东西。&/p&&p&所以说，在股指期货贴水的时候，是比较适合做多的，相当于我们可以折价买入一些股票，而在股指期货升水的时候比较适合做空，这样相当于溢价卖出股票。&/p&&p&我们可以看看在日收盘沪深300、上证50、中证500股指期货合约情况：&img src=&/v2-bbcb88dc5b146b61d874914_b.png& data-rawwidth=&858& data-rawheight=&492& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&858& data-original=&/v2-bbcb88dc5b146b61d874914_r.png&&&/p&&p&我们可以了解到，除了临近交割的合约是升水的，其他的合约都是贴水的。由于股指期货的手续费率大概在万分之0.3左右，对于对冲的成本贡献并不大。反而是比较高的年化贴水产生了较大成本，最低的IH1702也有2.31%。&/p&&p&如果我们这个时候做空，相当于把东西便宜卖了，对冲的年化成本大约为2.31%，不过相对于融券和期权已经好多了。&/p&&p&但是，不知道大家注意到没有，合约价值最低的是上证50股指期货，一手也要70万，按照40%的保证金进行计算，也就是对冲一手需要资金 70+ 70*40% = 98 万。&/p&&p&这对我们小散来说，也太不友好了吧！&/p&&p&二、什么样的股指期货适合我们小散操作？&/p&&p&这里直接给答案：新华富时A50指数（以下称A50）对应的期货。&/p&&p&新华富时中国A50指数又称新华富时A50指数，是由全球四大指数公司之一的富时指数有限公司，为满足中国国内投资者以及合格境外机构投资者(QFII)需求所推出的实时可交易指数，将通过电子交易平台“SGXQUEST”进行，以美元标价进行交易结算。新华富时中国A50指数包含了中国A股市场市值最大的50家公司，其总市值占A股总市值的33%，是最能代表中国A股市场的指数，许多国际投资者把这一指数看作是衡量中国市场的精确指标。&em&【摘录自百度百科】&/em&&/p&&p&A50官方网站：&a href=&/?target=http%3A///products/indices/China-a50& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&China A50&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&A50成分股：&a href=&/?target=http%3A///Analytics/FactSheets/temp/d85-45dd-bb58-379e010b827b.pdf& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://www.&/span&&span class=&visible&&/Analytics/Fact&/span&&span class=&invisible&&Sheets/temp/d85-45dd-bb58-379e010b827b.pdf&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&A50股指期货是以现金交割的，不涉及股票。实际上可以看作对A股市场市值最大50个公司股价涨跌的对赌，是一个赌博指数。就像我们在老王家开赌局，就赌隔壁家的夫妇是否会吵架。&br&&/p&&p&1. A50股指期货每手价值较低&/p&&p&下图我们可以看到，A50当前的&a href=&/?target=http%3A///cfdindice/chinaa50& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&点位&i class=&icon-external&&&/i&&/a&在10000点左右：&br&&/p&&img src=&/v2-746d9d77df0c94cdd09a_b.png& data-rawwidth=&823& data-rawheight=&437& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&823& data-original=&/v2-746d9d77df0c94cdd09a_r.png&&&p&交易的单位是&a href=&/?target=http%3A//.hk/Product/Detail%3Fmid%3D46%26mainid%3D100& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&每指数点1美元&i class=&icon-external&&&/i&&/a&：&br&&/p&&p&&img src=&/v2-315d7bcaebc4dc03dd6723_b.png& data-rawwidth=&776& data-rawheight=&491& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&776& data-original=&/v2-315d7bcaebc4dc03dd6723_r.png&&因此，按美元人民币汇率7计算，也就是一手期货的价值70000万元人民币左右。和上证50的股指期货对比，我们可以看到：&br&&/p&&img src=&/v2-38df9f3aa_b.png& data-rawwidth=&535& data-rawheight=&107& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&535& data-original=&/v2-38df9f3aa_r.png&&&p&从资金量门槛的角度来看，A50股指期货挺适合小散的。&br&&/p&&br&&p&2. A50股指期货目前升水&/p&&p&日 16:16 A50指数及期货数据：&img src=&/v2-bb71d802a6171f59aaf3c5_b.png& data-rawwidth=&486& data-rawheight=&608& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&486& data-original=&/v2-bb71d802a6171f59aaf3c5_r.png&&&/p&&p&数据录入到excel，我们就能够很清晰的了解到当前升水的情况：&/p&&p&&img src=&/v2-711c1201e37baafa20c58f1c9f7a7841_b.png& data-rawwidth=&711& data-rawheight=&201& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&711& data-original=&/v2-711c1201e37baafa20c58f1c9f7a7841_r.png&&前三个月年化升水都在4%以上，这样我们就可以进行期现套利：&br&到了交割日，由于期货是以现货价格交割的。也就是说如果我们买入现货的同时，做空2月份的A50股指期货合约并持有到交割日，就能够获得将近5%的年化收益。&br&&/p&&p&3. A50股指期货对冲缺点&/p&&p&假如A股市场不断走牛，期货端就会不断地亏损。而由于外汇的原因，每人一年的购汇额度是5万美元。想要追加保证金就只能向亲戚朋友借身份证了...当然，其实这也不算什么大问题。5万美元按照500美元一手，可以做到100手，也就是相当于约700万元人民币价值的对冲额度。&/p&&p&这样的对冲额度，对小散来说已经是绰绰有余了。不过，由于市场变化较快，我们不可能做到这么满。为了指数避免指数快速下跌来不及补充保证金而导致强制平仓，我们需要在仓位中预留一定的保证金。&/p&&p&方便计算，假设指数点位为10000，强制平仓保证金为500，所以5万美元可以对冲的额度根据预留跌幅的不同会有所差异：&img src=&/v2-62f0fdce057_b.png& data-rawwidth=&563& data-rawheight=&237& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&563& data-original=&/v2-62f0fdce057_r.png&&&/p&&p&4. A50股指期货不能对冲人民币贬值&/p&&p&首先看一下《&a href=&/?target=http%3A///products/downloads/FTSE_China_A_Index_Series__Chinese_.pdf& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&富时中国A股指数系列基本规则&i class=&icon-external&&&/i&&/a&》：&img src=&/v2-c8c101fe7e79ef83fdbaa_b.png& data-rawwidth=&632& data-rawheight=&885& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&632& data-original=&/v2-c8c101fe7e79ef83fdbaa_r.png&&A50是以人民币实时计价的，每日收盘后根据路透社提供的外汇汇率把原本币值转换为指数的基础币值，计算以人民币、港币、美元计价的收盘指数值。&br&&/p&&img src=&/v2-dfbe95077d8_b.png& data-rawwidth=&875& data-rawheight=&310& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&875& data-original=&/v2-dfbe95077d8_r.png&&&p&分别看以人民币计价和以美元计价指数的一年涨幅，人民币计价的指数涨幅大，而美元计价的指数涨幅小，其间的差异不就是人民币相对美元贬值带来的差别么。&/p&&p&假设美元兑人民币变化较大，从一月到二月，汇率由7变成8，指数涨跌幅分别为0、-10%、10%三种情况，在对冲一手期货的情况下，人民币资产总价值的变化：&/p&&img src=&/v2-ed8cfd6eb2afa5_b.png& data-rawwidth=&676& data-rawheight=&245& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&676& data-original=&/v2-ed8cfd6eb2afa5_r.png&&&p&可见真正在起到对冲人民币贬值的不是A50股指期货，而是帐户中的美元保证金。同时这也说明，保证金会赚美元升值的钱，也会亏美元贬值的钱。汇率的不稳定会让对冲产生误差。&/p&&p&所以，在已经建立了期货仓位的情况下：&br&如果人民币贬值，期货端对冲的价值提高，就可以增加现货端仓位；&br&如果人民币升值，期货端对冲的价值降低，就可以减少现货端仓位。&/p&&p&4. 具体怎么交易呢？&/p&&p&4.1选择交易商&/p&&p&下面列了几个佣金比较优惠的交易商：&img src=&/v2-05e08cd81bab5e4cc84ef54bea9e270b_b.png& data-rawwidth=&865& data-rawheight=&341& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&865& data-original=&/v2-05e08cd81bab5e4cc84ef54bea9e270b_r.png&&&/p&&p&当然，肯定还有其他更加优惠的交易商，如果大家找到了，请告诉笔者一下，笔者会毫不犹豫改弦易辙的^_^。&/p&&p&&a href=&/?target=https%3A//.hk/cn/index.php%3Ff%3Dmarginnew%26p%3Dfut& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&盈透&i class=&icon-external&&&/i&&/a&的开仓保证金1508.75，隔夜维持保证金1207。&a href=&/?target=http%3A//.hk/document/fms& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&中一期货&i class=&icon-external&&&/i&&/a&的开仓保证金是484美元，维持保证金为484÷110% = 440美元，强平线为 440×75% = 330美元。&em&保证金数据是变化的，实际的保证金请到官网查看。&/em&我们从保证金和手续费的角度对比一下盈透和中一（假设每月开平仓一次）：&img src=&/v2-4af760c84f0b29f4cc40b77b9c24f01e_b.png& data-rawwidth=&871& data-rawheight=&344& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&871& data-original=&/v2-4af760c84f0b29f4cc40b77b9c24f01e_r.png&&&/p&&p&相对中一期货，在盈透投入较多保证金，可以节省的成本按照年化的方式计算最高也才1.66%。如果我们使用中一期货，然后将这些多出来的保证金随便放在哪个理财产品，哪怕是余额宝也能覆盖这一年化成本。当然如果交易比较频繁，使用盈透交易会划算一些。目前中一期货也有优惠，超过500手，每手交易的佣金就是1.5美元。不过我们对冲的话，交易不会太过频繁，所以单纯从对冲角度而言，中一期货相对盈透会更加划算些。同样的资金量，保证金较少代表着可以买入更多合约，也就是更大的对冲额度；代表着如果买入同样数量的合约，能够承受的指数变化幅度更大。和盈透相比，中一期货还有一个优势就是出入金免费。笔者特意问过客服，因为中一期货有招行、中行等的香港帐户，本行内转账免电汇费。中一期货的缺点就是开户极其麻烦。牛气金服保证金和佣金都与中一期货类似，除了要出金收一点手续费之外，开户的流程要顺畅很多。不过它是一个经纪商，底层是爱赢证券，牛气金服本身好像没有券商牌照。对于牛气金服，笔者不清楚这个交易平台是否靠谱。&/p&&p&从笔者个人角度而言，选择的是中一期货。虽然不怎么出名，起码可以在香港证监会网站中查到牌照。开户过程是麻烦了一些，不过投资是一辈子的事情，而麻烦却只是一时的，我们总不能因噎废食吧。&/p&&p&4.2 对冲的计算&/p&&p&以日为例，10:19分A50点位10304.96，美元兑人民币汇率6.8750。因此做空一手A50股指期货的价值就是：.8750 = 70846.6 元人民币。然后我们再购买 70846.6 元人民币的A50成分股就可以了。&/p&&p&如果资金更多，那就根据购买的手数进行计算：&br&&/p&&img src=&/v2-e2c4efcb45fc499b441adadf597c1f3a_b.png& data-rawwidth=&590& data-rawheight=&351& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&590& data-original=&/v2-e2c4efcb45fc499b441adadf597c1f3a_r.png&&&p&注意：实际上，我们需要预留多一些资金以防指数变化幅度较大，来不及追加保证金。所以期货端需要的资金量会比表格中要更多一些的。&/p&&p&这里统计了2014年到2017年A50的五日最大涨幅和二十日最大涨幅：&/p&&img src=&/v2-6aacc7c3bd3ebcd_b.png& data-rawwidth=&286& data-rawheight=&137& class=&content_image& width=&286&&&p&如果通过卖出现有股票的方式来追加保证金，资金可取需要2天，购汇电汇入金大概需要1天。也就是我们要追加保证金，周一卖出股票，周四左右资金才能到达。&/p&&p&笔者认为至少预留15%的涨幅是比较合适的，这样我们在市场大幅上涨的时候，也有充足的时间追加保证金。前面1.3.3中已经提及不同预留跌幅的情况下的每手保证金的多少，15%对应的大概就是2000美元左右，当然大家也可以根据个人情况设定。&/p&&p&4.3 如何购买现货？&/p&&p&A50的成分股可以在这里查看：&a href=&/?target=http%3A///Analytics/FactSheets/temp/92cbffec-ec56-4c34-b54e-a1aa14e944c9.pdf& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://www.&/span&&span class=&visible&&/Analytics/Fact&/span&&span class=&invisible&&Sheets/temp/92cbffec-ec56-4c34-b54e-a1aa14e944c9.pdf&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&那么购买A50成分股比例如下图所示（以100万人民币为例）：&img src=&/v2-afbf1ba00ee7d5d31e48_b.png& data-rawwidth=&685& data-rawheight=&823& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&685& data-original=&/v2-afbf1ba00ee7d5d31e48_r.png&&&/p&&p&上图中股价获取时间为日 11:20，仅供参考。&/p&&p&因为股价每天都在变化，所以个股的权重因而也会随之改变。如果没有太大的变化，我们不需要每天改变持仓。所以100万实际上购买的现货大约是96万，而对冲13手的A50股指期货大概价值是92万，而14手的价值是99万。&/p&&p&注意：所以我们很难做到100%的对冲，会有极少的暴露头寸。&/p&&p&4.4 怎么收益最大化？&/p&&p&理论上来说，打新的帐户越多收益越大。数据来源于：&a href=&/?target=https%3A///data/new_stock/winning/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&新股市值配置/收益计算器 - 集思录&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&如果每个帐户6万元左右，能够获得的理论年化收益最大。但是这样的话，先不说怎么弄到15个账号，单单是操作也是非常麻烦。A50成分股中沪股约占权重86.83%，深股约占权重13.17%。以100万金额进行计算，大概需要8个账号以上，才能够维持沪市年化19%左右的收益。&/p&&p&4.5 现货端轮动&/p&&p&想必应该有人会疑惑，虽然A50策略对冲一手需要的资金量只需要7万元人民币左右，但光是购买一手贵州茅台，100股就要3万多人民币，7万元根本不足以买入A50的所有成分股。&/p&&p&不过我们可以选择A50成分股中总市值较小的几个股票，每日进行轮动。所以，大家可以根据自己账号的个数，分别将沪深市值进行平均分配，获得理论上最大的年化收益。&/p&&p&&img src=&/v2-dccbdb99d509b0e27cd232_b.png& data-rawwidth=&888& data-rawheight=&228& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&888& data-original=&/v2-dccbdb99d509b0e27cd232_r.png&&其中红线基准收益是上证50指数（由于该指数与A50成分股大部分重合，作为基准收益近似地进行对比），蓝线是策略收益，黄线策略收益相对基准收益所获得的超额收益。&br&&/p&&p&&img src=&/v2-1a3a087bb5e7af15732db7ccdeb7a7e7_b.png& data-rawwidth=&254& data-rawheight=&90& class=&content_image& width=&254&&上面的回测是使用A50在日公布的成分股进行计算的，存在使用未来指标的情况。从官网能够找到的最早的是日的成分股数据：&a href=&/?target=http%3A///Analytics/FactSheets/Home/DownloadSingleIssueByDate%3FIssueName%3DXINA50MRCHN%2520%26IssueDate%3DIsManual%3D%2520True& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://www.&/span&&span class=&visible&&/Analytics/Fact&/span&&span class=&invisible&&Sheets/Home/DownloadSingleIssueByDate?IssueName=XINA50MRCHN%20&IssueDate=&IsManual=%20True&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&&/p&&p&虽然在这之后成分股可能一直在变化，但是如果我们使用较早的数据，就不存在使用未来指标的情况。根据这个，我们从日开始回测，计算轮动至日的收益情况：&img src=&/v2-6ce39bf07e390e57f2edc0_b.png& data-rawwidth=&910& data-rawheight=&603& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&910& data-original=&/v2-6ce39bf07e390e57f2edc0_r.png&&如果说上面是通过以上证50为基准收益，对比不那么准确。那么还是以日为起点，上面每日买入6个股票进行轮动的策略收益和新华富时A50指数对比如下：&img src=&/v2-c61c59ae961ec65c442bfddc_b.png& data-rawwidth=&914& data-rawheight=&187& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&914& data-original=&/v2-c61c59ae961ec65c442bfddc_r.png&&&/p&&p&显然，通过轮动的方式，波动和基准相差不会太大，但是可以获得比基准更高的年化收益。&/p&&p&现货端轮动策略分享：&br&joinquant：&a href=&/?target=https%3A///post/4821& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&A50现货端轮动 - 止一之路 - JoinQuant&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&雪球：&a href=&/?target=https%3A///P/ZHFshare%3Dinfo& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&A50现货端策略 - 雪球组合 - 雪球&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&现货端的轮动也存在一定的缺点，就是牺牲了对冲的精确度。不过我们本来就做不到100%的对冲，不是么？&/p&&p&4.6 期货端轮动&/p&&p&现货端可以轮动，期货端同样可以。&/p&&p&A50股指期货合约交割月份为每个年度的三月、六月、九月和十二月和两个连续近月，也就是有5到6个不同时间交割的合约可供选择。&/p&&p&这些合约都可以进行对冲，那是不是选择最远的合约比较好呢？假如我们选择了最远月度交割的合约，中间我们就不用因为近月交割而平仓开仓，不仅省掉了一些手续费，而且还比较省心。&/p&&p&确实如此，不过想要获得更高的收益，我们可以尝试合约轮动的方式。&/p&&p&在合约交割前的时间里，由于市场的波动，不同月份期货和现货之间的期现差也会不一致，进而导致不同月度合约的年化收益有所变化。我们可以根据不同月度合约的年化收益不同，进而选择不同的合约进行对冲。如果出现了其他月份的期货年化收益更高，能够覆盖切换的成本，不就可以进行轮动了么？&img src=&/v2-1e8ddbf4b959adc2206772_b.png& data-rawwidth=&912& data-rawheight=&211& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&912& data-original=&/v2-1e8ddbf4b959adc2206772_r.png&&&/p&&p&首先我们计算出来，卖出当前持仓的成本。然后根据该成本以及其他月份交割的期货计算得到可以接受的期货做空价格（根据买一进行做空），然后在根据对应的实际价格来计算切换的盈亏，再加上切换的成本（如果是往前切换，应该算上后续切换的成本），就得到了最终切换的收益。这里切换的成本一手单边设置为3美元。期货的轮动没有风险，因为我们本来就有期货仓位。我们只是将价格高的换成了价格低的而已。只要切换的收益能够覆盖切换的成本，剩下的就是实实在在的收益。&/p&&p&二、打新打不中&/p&&p&打新股虽然理论年化收益很高，但是如果不中签，收益也就仅仅存在理论中而已。打新股不中是一个常见的现象，根据同花顺2016年的数据，大部分股民都没有中过新股：&img src=&/v2-1a540a793ae952ca9dc0fa_b.png& data-rawwidth=&723& data-rawheight=&617& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&723& data-original=&/v2-1a540a793ae952ca9dc0fa_r.png&&打新不中还不是最悲剧的，最悲剧的是可以打新却没有打新。和往年不大一样，2016年打新“预缴款”变成了“后缴款”，也就是说打新是不要钱的，而在这样的情况下，还是有人多人没有参与打新：&img src=&/v2-02de91d61c0e4e169189e_b.png& data-rawwidth=&783& data-rawheight=&885& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&783& data-original=&/v2-02de91d61c0e4e169189e_r.png&&&/p&&p&原因多种多样：忘记申购、中签弃购、没有市值。老实说，笔者自己也经常忘记了打新股，248次，我仅仅打了74次。&/p&&p&三、总结&/p&&p&综上，本文主要介绍，如何通过A50股指期货对冲，在锁定净值的情况下获得打新收益。&/p&&p&现货端：可以通过轮动的方式获得更高的年化收益，缺点是牺牲了对冲的精确度。&br&期货端：目前A50股指期货升水，比较适合对冲操作；A50股指期货不能对冲人民币贬值；因为汇率的变化可能会产生对冲的误差。&br&打新股：账号分的越多，理论收益率越高；长投的团购打新， 让理论收益率变成现实。&/p&&p&我们在期现套利中获得5%左右的年化收益，在打新股上获得15%左右的年化收益，那么20%的收益就是妥妥的。如果我们采用了现货轮动和期货轮动的策略，风险不会增加太多，而收益却会大幅增加，个人估计年化40%完全有可能。&/p&&p&可能的规律：个人注意到在每天开盘的时候，最近一个月的年化升水会比较高，不知是什么原因。现货端策略代码修改自：&a href=&/?target=https%3A///post/4378%3Ftag%3Dalgorithm& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&面向对象重构策略(一):二八轮动小市值 v2.0.7 策略组合器稚形&i class=&icon-external&&&/i&&/a&，编码能力有限，请见谅。&/p&&blockquote&原文作者：止一之路（社区昵称）&br&附录：A50成分股&/blockquote&&p&PS：新建txt文件并将成分股拷贝并命名：FTSE_China_A50_Index_Constituents.txt&/p&&p&到JoinQuant查看策略源码及附录，并与作者交流讨论：&a href=&/?target=https%3A///post/4827%3Ff%3Dzhzl%26m%3D& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&送你一条年化20%的无风险策略&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&
在中国什么样的投资风险低收益高呢？毫无疑问就是——打新股。也许有人不禁要说了，讲了等于没讲，谁不知道打新股收益高，但是收益拿不到也是白搭。要知道一年两年不中新股的也是常事，更何况打新股需要门票股，门票股下跌了怎么办？到时候新股的收益没有捞…
&p&早上大涨要卖
早上大跌要买
下午大涨不追
下午大跌次日买
早上大跌不割
不涨不跌睡觉&/p&&p&特别适合目前弱市震荡的行情&/p&&p&&b&股事汇，一个专注于打造股民与专业投顾的零距离互动交流社区，关注&a href=&/people/gu-shi-hui-22-57& class=&internal&&股事汇 - 知乎&/a&&/b&&/p&&p&&b&或者关注微信公众号：股事汇APP（gushihui-app）&/b&&/p&
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上午不论因何原因停牌的股票，复牌后只要不涨停就立刻卖掉(无论好坏消息)&br&2
对于昨天上涨靠前，而今天弱势调整的股票，说明庄家实力较弱&br&3
当第一个跌停板出现以后，要有警觉心，对于同板块的股票要准备出逃&br&4
当个股即将触及跌停的时候，应该做最坏的打算，先卖出，不要有反弹的幻想&br&5
当股价跌破昨天的涨停板，说明前一天的涨停毫无意义，这之后低开就是出货，特别是在高位&br&6
出现浮亏的时候，不要幻想着回本，要在第一时间用最小的代价止损&br&7
改掉打听消息和预测行情等一切交易陋习&br&8
提高自己水平最快的办法是发现自己的问题并改正它&br&9
操作远远，远远重于分析
1 上午不论因何原因停牌的股票，复牌后只要不涨停就立刻卖掉(无论好坏消息) 2 对于昨天上涨靠前，而今天弱势调整的股票，说明庄家实力较弱 3 当第一个跌停板出现以后，要有警觉心，对于同板块的股票要准备出逃 4 当个股即将触及跌停的时候，应该做最坏的打…
&img src=&/50/v2-fdacd79b36_b.jpg& data-rawwidth=&614& data-rawheight=&286& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&614& data-original=&/50/v2-fdacd79b36_r.jpg&&如果敌方撤退时车轮印迹尽然有序，则必定有意而为之！&b&事实和真相之间，有时天差地别&/b&。&blockquote&&b&第一节：那根刺破韭菜睾丸的针&/b&&/blockquote&&p&单针探底，是很多股评中提到的一个经典k线形态。大致意思是：庄家先强力下杀洗盘，造成恐慌，形成大阴柱，然后底部收割韭菜带血的筹码，形成长下引线。&/p&&p&逻辑并没什么毛病，但相信大家在实战中会发现，所谓的单针探底的实际胜率，只能在50%多那么一点点，到底哪里出了问题？&/p&&p&要知道，庄家不是傻逼，他们知道散户都在学习那些知识。只要是套路，就有针对套路的套路，最终变成套中套，循环套，永无止境，怎么破？&b&我们只看到事实，却很少去探究真相&/b&。&/p&&blockquote&&b&第二节：逻辑假设，证据收集，论证合理&br&&/b&&/blockquote&&p&在《&a href=&/p/& class=&internal&&干死胆小的主力：辨别股票从底部拉升后的第一次诱空 - 知乎专栏&/a&》一文中，屌哥提出一个惊天地，泣鬼神的思维方式：&b&逻辑假设，证据收集，论证合理&/b&。具体可以点击标题传送过去看看。&/p&&p&什么意思？首先，&b&我们对单针探底的逻辑假设是成立的，但判断该信号的真实性，还需要通过收集证据加以证实，最终才得出底部的结论&/b&。那些死记硬背书呆子流派，满脑子的九九八十一之类的公式，基本上背到三七二十一就被放倒了。&/p&&p&庄家在进行最后的绞杀之前，一定会留下蛛丝马迹。&b&因为人类无法做完全与想法违背的事情&/b&，就算故意要做假动作，在思考做假动作的那个时刻，已经不自然了。（别和屌哥说空的境界）&/p&&p&齐军撤退是大家都能看得到的事实，车轮在地上留下的痕迹却是证实真相的证据。若盲目追杀，可能大获全胜，也可能被围起来鸡奸。&b&事实不能证明真相&/b&！&/p&&blockquote&&b&第三节：连阴，连跌，单针探底&br&&/b&&/blockquote&&p&说了那么多很多人认为是“废话”的精髓，相信大多数人已经等的膀胱都爆炸了。接下来大家拿出笔记本，好好记好下面的公式：&/p&&ol&&li&&b&连续5天都是非阳线&/b&。认为非阳线是阴线的自己马上去报个小学语文基础补习班先。&/li&&li&&b&连续5天收盘下跌&/b&。之间只能出现1天不涨不跌的情况。&/li&&li&&b&第5天为单针探底形态：收盘价/最低价 大于 1.06&/b&。&/li&&li&&b&5日平均涨跌幅小于 -2.5%&/b&。把5天的涨跌幅加一下除以5就行了。&/li&&li&&b&20天内至少有1天20日均线小于60日均线&/b&。评论区有一个哥们说的对，是能量线，所以屌哥故意没理他：）&/li&&/ol&&p&以上条件，如果排除第5条，胜率已经非常高了。第5个条件不仅仅是额外提升了胜率，最关键的是直接将最大回撤锁死在20%内而不是50%。&/p&&p&&b&单针探底是有逻辑作为支撑的客观事实，连阴连跌则是证实该信号真实性的佐证&/b&，大胆假设，小心求证，得出结论，一气呵成。&br&&/p&&blockquote&&b&第四节：策略特点（需要条件5解锁才能保证）&/b&&/blockquote&&ol&&li&&b&5交易日内胜率85%+&/b&，意味着能做超短线。&/li&&li&&b&40交易日内胜率75%+&/b&，意味着也能做中线。&/li&&li&&b&如果买点失败，最大回撤20%&/b&。意味着按屌哥的1124补仓法，只需要准备1份补仓资金。&/li&&li&&b&最大回本周期40交易日&/b&。意思是说，买点失败，你什么都不做，最多躺倒40个交易日，就能回本。当然期间能补仓的还是建议补一下。&/li&&/ol&&p&策略周期可长可短，有一点可以确定，买进就放心，顶多补一枪。&b&而屌哥的打法是，第一次建仓买2份，5日超短赢利卖1份，剩下1份做中线，直到止盈点或者出现明显回避信号&/b&。这种分仓进场的操作方法大家可以参考《&a href=&/p/& class=&internal&&风险控制之资金分配法则 - 知乎专栏&/a&》&/p&&p&有人可能会问，中线也能赚钱，为毛要先卖掉1份？屌哥答：&b&资金能顺畅的滚动起来是以技术分析为核心的投资能稳定获利的基础&/b&。屌哥也忘记以前有没有说过原因，没有的话以后写下。&/p&&blockquote&&b&第五节：特别说明&/b&&/blockquote&&ol&&li&胜率仅表示赚钱，1%也是赚，10%也是赚。5日胜率表示5个交易日内能赚到钱的几率。&/li&&li&虽然这个工具胜率很高，但是高胜率意味着信号少，不要等了1一个月不见信号，就觉得是垃圾。何况，抄底策略的信号在牛市是绝对没有的，智商没欠费的应该都能想明白。&/li&&li&但凡胜率不是100%的策略都有可能失败，因为是抄底策略，屌哥写过一篇《&a href=&/p/& class=&internal&&左侧交易为什么可以死扛？ - 知乎专栏&/a&》，只要采用屌哥的1124补仓法就能轻松应付。&/li&&li&关于1124补仓法，目前只在《&a href=&/p/& class=&internal&&懒人傻瓜式建仓法，一种只要你熬得住就能年化10%+的股市策略 - 知乎专栏&/a&》一文中有提及，以后专门写一篇。&/li&&li&卖点是绝技，屌哥对此是很谨慎公开的，大家目前只能在文章中零星学到一点。&/li&&li&策略一旦公开，用的人一多，自然失效。这个道理大家应该都懂。所以，&b&这篇文章只是屌哥下引线战法的冰山一角&/b&，以免自己把自己的财路给断了呀......&/li&&li&庄家的操作手法，性情以及经期都有所不同，所以，不排除丧心病狂的庄家以杀敌1000，自损800的形式再次诱空。所以注意分散资金，有序进场。&/li&&li&&b&超跌是一种状态，超跌不等于要涨&/b&。&b&超跌的意义在于：值得介入&/b&。&/li&&li&屌哥说过100遍了：&b&思维方式永远比狗屁技术要重要的多&/b&。道生一，一生二，二生三，三生万物。所有的套路只是底层逻辑的演变而已。如果你能懂，就好好研究下本文中提到的“&b&逻辑假设，收集证据，论证合理&/b&”的思维方式吧。&/li&&/ol&&blockquote&&b&第六节：案例&br&&/b&&/blockquote&&p&屌哥不喜欢展示完美案例，要知道，在实际操作中，总有这样那样的问题，而案例能更好的告诉你，如果出了岔子，如何处理问题。尽管如此，也难免出现完美案例，哈哈哈。&/p&&img src=&/50/v2-4a06dfea5a605d_b.jpg& data-rawwidth=&1668& data-rawheight=&501& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1668& data-original=&/50/v2-4a06dfea5a605d_r.jpg&&&img src=&/50/v2-7ecc513caddb2ed4f3678_b.jpg& data-rawwidth=&1669& data-rawheight=&496& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1669& data-original=&/50/v2-7ecc513caddb2ed4f3678_r.jpg&&&img src=&/50/v2-9c1f6ccccaab_b.jpg& data-rawwidth=&1676& data-rawheight=&501& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1676& data-original=&/50/v2-9c1f6ccccaab_r.jpg&&&img src=&/50/v2-7fa2b0aaf591_b.jpg& data-rawwidth=&1667& data-rawheight=&502& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1667& data-original=&/50/v2-7fa2b0aaf591_r.jpg&&&img src=&/50/v2-9a8f6d91fc_b.jpg& data-rawwidth=&1674& data-rawheight=&499& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1674& data-original=&/50/v2-9a8f6d91fc_r.jpg&&&img src=&/50/v2-a081feceae2451_b.jpg& data-rawwidth=&1671& data-rawheight=&502& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1671& data-original=&/50/v2-a081feceae2451_r.jpg&&&p&&b&注意！注意！注意！&/b&如果不受到条件5约束，可能变成这个样子，虽然发生几率并不大：&/p&&img src=&/50/v2-bf8a9c42de3ddede92e66c7f5f50e342_b.jpg& data-rawwidth=&1665& data-rawheight=&503& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1665& data-original=&/50/v2-bf8a9c42de3ddede92e66c7f5f50e342_r.jpg&&&p&最后大家在吐槽之前，务必先自己验证一下可行性，不要丢脸丢的你父母都不想认你了哈！量化数据都摆在那里了，换句话说，这种很可能自己打脸的东西，没有绝对的信心是不会放出来的......&br&&/p&&br&&br&&br&&blockquote&&b&下面的内容你可以忽略&/b&&/blockquote&&p&下面的链接是屌哥厚颜无耻的打赏链接，如果觉得屌哥粗糙的文字对你有帮助，就来吧。&/p&&p&&a href=&/zhi/people/482560& class=&internal&&点击文字进入值乎表达对屌哥的爱吧。&/a&&/p&&p&&b&当然，你支付了值乎费用，除了能听到屌哥性感的声音以外，并不会获得任何的额外收获&/b&！&/p&
如果敌方撤退时车轮印迹尽然有序，则必定有意而为之！事实和真相之间，有时天差地别。第一节：那根刺破韭菜睾丸的针单针探底，是很多股评中提到的一个经典k线形态。大致意思是：庄家先强力下杀洗盘，造成恐慌，形成大阴柱，然后底部收割韭菜带血的筹码，形…
&p&如何在股市获得稳定的21%年收益？&/p&&p&说在前头，这是一篇原创的数据分析文章，不是股市赚钱的实践，别上来就撕。但也许可以作为一种股市赚钱的方法来参考和分享。标题党。&/p&&br&&p&先说结论：&/p&&h2&&b&经研究历史数据，优化配置沪市市值20万，深市市值10万，一年以上不动，通过打新年平均中签2.7签，能获得大约21%的年化收益率，6.2万元的年收益。&/b&&/h2&&p&&b&没兴趣看长篇大论分析过程的，直接看这个图，沪市打新的市值成本(横坐标，万元)和半年的收益(纵坐标，元)成本收益曲线图:&/b&&/p&&br&&img src=&/v2-49f744e3b421dab3222e83_b.png& data-rawwidth=&633& data-rawheight=&460& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&633& data-original=&/v2-49f744e3b421dab3222e83_r.png&&&p&&b&单看沪市打新，半年平均收益都在4万以下，哪怕是几百万在打。如果是200万市值成本的话，在图上就可以看出收益率会在4%左右，和余额宝也没啥差异。所以想要做到20%左右的打新收益，必须优化市值账户配置。&/b& &/p&&p&有兴趣的人可以继续看下面的分析方法。当然如果你按我的计算进入股市配置市值，最后没有21%的收益，甚至还亏本了，那也别来找我O(∩_∩)O~。和房价预测一样，历史数据分析仅供娱乐，别当真！&/p&&p&股票本身没有稳赚的方法，但这两年打新股却有比较确定的收益，这个是大家公认的。所以稳赚只有通过打新股实施了。本文将提供一个经过我精密的数据分析和计算分析出的，在目前的股市稳定获得股票涨跌外的21%年收益率的沪深市值配置方案。（本文所有的收益和收益率不特别指出时均指打新股收益，不是股市总收益）。&/p&&p&新股从预交费购买配额，改为了按一段时间内的市值来直接获得配额后，对于拥有A股市值的投资者来说，打新变得极为简单。相当于股市不定期的给你免费分配N张彩票签数。你只要每次点点鼠标收获新股彩票即可，然后坐等开奖。
&/p&&p&一般新股每一签中奖率小的在0.03%左右，假设你有10万的沪市市值，那每只新股会有10签配额分配到(假设顶格大于10万)，中签概率会到千分之三不到一点。一年如果有200只新股发行， 累加的中签数会在0.5以上 。所以只要股市市值配置足够多，一年至少中一签新股还是比较容易的，比起投资彩票靠谱多了。
&/p&&p&&b&但足够多的市值到底是多少呢？为了获得最佳收益率我们应该如何配置市值呢？具体的计算见下面。
&/b&&/p&&p&我们对日到日共计半年时间的新股数据进行数据挖掘分析，来计算最优配置和收益率。这半年沪市共发行新股103只，深市共111只。
&/p&&p&数据来源:同花顺数据中心新股数据库。
&/p&&p&汇总这半年内所有新股的顶格申购需配市值（万元）、中签率（%）、打新收益（元，数据库里面应该是按开板即卖出计算的）等3个参数。
&/p&&p&以沪市市值为变量x1，以深市市值为变量x2，为方便起见市值变量均以1万为步长递增。
&/p&&p&沪市顶格申购需配市值（万元）小于x1时，每次获得签数等于顶配市值，大于等于x1时获得签数为x1
&/p&&p&深市顶格申购需配市值（万元）小于x2时，每次获得签数等于顶配市值乘以2，大于等于x2时获得签数为x2乘以2
&/p&&p&这就是程序里面的一个if条件语句。&/p&&p&单只新股的总中签概率为：&/p&&p&总中签率=1-(1-中签率/100)^签数&/p&&p&所有新股的总中签率和打新收益的乘积的加和，即为这半年的累计平均收益(元)。平均收益除以市值配置的总额即为半年的平均收益率。乘以2即为年值。&/p&&p&以这种算法，沪市配置10万以内，年收益率能到23%左右。超过50万年收益率就会小于10%。
深市9万以内，年收益率能达到23%左右。超过33万年收益率就会小于10%。&/p&&p&&b&所以要达到最高年收益率，只要沪市10万，深市9万即可，平均年收益率会在23%左右。年收益4万6左右。
&/b&&/p&&p&但这个平均收益率其实受总市值限制。市值增加，收益也会增加，但收益率会下降。在收益率最大化前提下，我们只能得到4万6的收益。我们更关心的是获得更多收益的前提下，成本不会增加的太多。最好是当成本增加的速度大于收益增加的速度前就停止成本增加，不再增加市值。这将获得一个收益率和收益更加均衡的配置。&/p&&p&为此我写一段脚本跑了一下程序，遍历所有配置(从1万到最大顶格配置)的精确半年平均收益额，并通过微分找出成本和收益曲线斜率变化最大的点，即为收益和成本的平衡点。&/p&&h2&&b&沪市分析：&/b&&/h2&&p&对沪市的市值成本(横坐标，万元)和半年的收益(纵坐标，元)画成本收益曲线，&/p&&br&&img src=&/v2-49f744e3b421dab3222e83_b.png& data-rawwidth=&633& data-rawheight=&460& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&633& data-original=&/v2-49f744e3b421dab3222e83_r.png&&&p&对沪市的市值成本(横坐标，万元)和每增加一万元成本对应的收益增长额度(纵坐标，元)做收益增长柱状图。&/p&&br&&img src=&/v2-a5314ead79bdacc530a9b9627f8ebdd6_b.png& data-rawwidth=&622& data-rawheight=&458& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&622& data-original=&/v2-a5314ead79bdacc530a9b9627f8ebdd6_r.png&&&br&&p&从沪市成本收益图很明显可以看出，横坐标20万这个位置斜率变化最大，后面成本增加的速度明显加快，而收益增加的速度降低。沪市收益增长图上，这个横坐标为20万沪市市值成本的点标为了红色，20万之后增加市值万元收益显著降低。&/p&&p&&b&所以沪市的最佳配置为20万，平均年收益为3.8万，一年平均累计中1.67签，平均年收益率为19.0%。&/b&&/p&&h2&&b&深市分析：&/b&&/h2&&p&对深市的市值成本(横坐标，万元)和半年的收益(纵坐标，元)画成本收益曲线，&/p&&br&&img src=&/v2-6dc2abfd37d96a_b.png& data-rawwidth=&587& data-rawheight=&469& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&587& data-original=&/v2-6dc2abfd37d96a_r.png&&&p&对深市的市值成本(横坐标，万元)和每增加一万元成本对应的收益增长额度(纵坐标，元)做收益增长柱状图。&/p&&br&&img src=&/v2-c113efc5dc09d8ccd39f_b.png& data-rawwidth=&606& data-rawheight=&504& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&606& data-original=&/v2-c113efc5dc09d8ccd39f_r.png&&&p&深市的最大斜率变化在10万这个点，但深市成本收益图上可以看出，在10万这个点后面，还有一段斜率也比较大，一直到20万之后收益增加速度就陡然下降了，中间还有个12万的点万元收益增长变化也很大，万元收益也在600以上。也就是说深市配置可以考虑两个方案，10万或者12万。如果深市配置大于20万以上，收益率下降的很厉害，就不要考虑了。深市收益增长图上，这个横坐标为10万和12万深市市值成本的点标为了红色。20万以上，增加市值万元收益增长值就非常低了，没有沪市合算。&/p&&p&&b&深市最佳配置为10万/12万时， 平均年收益为2.36万元/2.66万， 年收益率为23.6%/22.2%
，年平均中签1.03签/1.17签（“/”表示或）&/b&&/p&&h2&&b&沪深两市汇总:&/b&&/h2&&p&&b&沪深总计配置30万/32万市值，可得21% /20%左右年化收益率，6.2万/6.5万年收益。&/b&&/p&&p&&b&如果你配置沪市市值20万，深市市值10万，一年不动，通过打新就能获大约21%的年化收益率，6.2万的收益。
&/b&&/p&&p&假如6.2万的收益对你来说太少了，你也可以通过用多个身份证开户，每个身份证都配置30市值这样来获得最大收益率(自己的身份证开好几个账户是没用的，证监会早已经看穿了你的鸡贼)。
&/p&&p&当然，所谓的配置市值就是买股票嘛，买股票本身的涨跌风险在这篇里面是不去涉及讨论的。但如果你持股一年的话，除了有打新市值和收益外，一般还会有3%左右的分红。也就是说除股票涨跌外的年收益可以做到24%左右，非常可观了。
&/p&&p&但这所有的数据都基}