择时视角:多周期与多维度

　　周期与频率

　　绝大部分交易者在交易中仅仅使用滞后指标,基于过去给定区间的数据来表明当前的市场状况,大多没什么预见性的能力。但在某种程度上,这些滞后指标可被用作一个强有力的滤镜,帮助确定趋势方向和建仓时机。虽然在过滤干扰信息的同时,有效信息也会减少,但有可能大幅降低误检率。传统的比较有效的过滤方式主要有两个视角——周期和频率。

　　多周期择时

　　市场是由不同的投资者类型——交易者和投资和构成的,投资者的重点在于如何选择一只较好的股票并长期持有,交易者则相对比较看重买入股票之后如何管理。均线带能够反映不同人的行为,衡量市场的动量和波动率,在此基础上构建多头排序指标,利用阈值和超买区间掌握大趋势。

　　多频率择时

　　从高频数据中选取低频数据,并非完全意义的过滤,而是抽样,且这个样本具有随机性,不一定能够代表低频数据段的所有高频信息。抽样是一个常态,投资者需要通过不同频率的数据来判断不同期限层面的走势。本文采用MACD双重时间动量策略——大事件结构识别交易方向,小时间结构确定交易可建仓机会,至少两套时间结构同向运行时,才能采取交易行动,这提高了大事件结构决定交易方向成功的概率,回撤控制效果尤其明显。

　　周期与频率的混合运用

　　选定频率之后,一般会在当前时间框架上进行交易。日线和小时线的择时效果不同,小时线反应更加迅速和准确,日线择时能够去除噪音的干扰,从而择时更加准确。在原有的不同框架和周期的数据上,切换择时信号和操作频率,往往能起到较好的择时效果。本文在小时线产生信号的时候利用日线来交易,日线产生信号的时候利用下一期的小时线来交易,相对于日均线择时和小时均线择时,年化收益和夏普比率均得到较大的提升。