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量化研究 | 多空不对称

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2021-08-02

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『正文』

大家好，我是Le Chiffre。今天与大家分享，关于多空不对称的情形下，把多头策略的止损点设得大一点，收益是否会都不错？空头设的小一点，宁愿吃不到全部趋势，也要保证每次别亏太多的问题。

这个问题最早是在7月14日，由一位会员朋友在群里面提出来的疑问，正好最近也在研究，异质化策略中涉及到的不同市场波动率和通道幅度关系这一块内容，虽然并不是针对止盈止损参数大小，但是具有异曲同工之妙。因此，分享出来为大家做一个学习和借鉴参考。

众所周知，我们最早经历的CTA策略基本上属于“均线”→“通道”，金死叉到突破的最初逻辑，其中通道是很多新人和老人还一直在用的方式，今天就来探讨一下，在不同市场波动率与涨跌情况下，大小参数的止盈止损的定性与定量问题

通道类型包括：海龟通道、布林带、百分比、ATR通道等主要四种类型。

（1）唐其安通道：上轨是20日所有高点的最高价，下轨是20日所有低点的最低价。

（2）布林带通道：基准价格是20日的平均价格，上轨是基准价格加上2个收盘价的标准差，下轨是基准价格减去2个收盘价的标准差。

（3）ATR通道：基准价格是20日的平均价格，上轨是基准价格加上2个ATR，下轨是基准价格减去2个ATR。

（4）百分比通道：基准价格是20日的平均价格，上轨是基准价格加上3%的基准价格，下轨是基准价格减去3%的基准价格。

至于他们的背景我就不一一赘述了，可视化如下：

通过上述铁矿石加载这3个指标的可视化我们可以肉眼看到，在上涨和下跌过程中，海龟和布林的口子越来越多，就是通道幅度越来越大。这样看不是很直观，我来将通道的差值给大家画出来。如下图所示：

我们再来看一下细节，如下图所示：

第一幅图是让大家看看这个通道波动幅度，历史日线所有的一个鸟览，从2016年之前与之后，2018年下半年之间。我们可以明显看到，波动幅度整体都在一个低位。但是其余的时间段，除了百分比通道以外，均呈现高波动，且在高位波动。

第二幅图是让大家看看细节，看看最近半年多，铁矿石低位910-930之间，高位1150-1300之间日线的通道幅度波动情况。在参数一定情况下，我们可以明显看到，上下变动明显且波动幅度最大的是：布林和海龟，主要原因如下：

1、铁矿石的波动并不是45度，美股那种上涨斜率波动幅度，而是一种突突突跟机关枪似的“扫射”→“换弹停止”→“扫射”的上涨与下跌的节奏。说的简单一些，日线呈现AV行情结构。

2、布林标准差是价格与均线的差，差值平方求和，最后在平均。也就是说一旦价格变化的节奏常态化异于均线位置，那么标准差就会突然放大，随着价格快速回落，那么波动又会随着快速回落。海龟通道亦如此，就是因为上涨过程中，价格高点相对低点更快的新高，所以高低价的通道也会迅速突然的变大，随着高位震荡或快速回落，高点高位会回归低点高位，从而逐步缩小。

总结

1、通道排序Std>HL>ATR>percent。

2、标准差和高低点通道随着行情快速扩张，敏感度高，反应及时。但同样也是缺点——噪音大。

3、在一波行情结束后，开始横盘震荡，假设随后下跌或继续上涨，那么布林和海龟是比较灵敏并且及时的，但是如果是AV行情，那么布林和海龟是非常延迟的。因为他们在前一波行情中波幅宽度非常之大，导致下轨没有及时跟上，或者说没有给他们充分的调整时间。

如果没有读懂，请看下图：

4、通过附图我观察到，当标准差或者海龟小于ATR或者接近百分比通道差值线后，后面没过多久就出现了行情，比较左侧吧。这是从入场定性观察。从出场给到的定性推理，可以根据标准差、海龟偏离ATR的幅度来确定左侧止盈，或者提速跟踪止盈止损保护线，这种方法可以保护利润，减少利润的大幅回撤。具体的大家可以简单看一下这幅图，具体的代码和研究工作区我会发到《另类策略》群里。

5、根据不同品种涨跌结构异样，我们可以在不同品种以及不同周期，分别对多空不对称构造通道，也就是说切换通道策略。

6、回到群里朋友说提出的问题：多单时候止盈止损参数大一些，空单时候止盈止损参数小一些，总体绩效会好。其实一是看品种特性，有的就是喜欢跌下去迅速V上来，而涨上去后横盘后再跌。如果是这种结构那么就需要多大空小的参数。我们不妨从上述逻辑来思考：如果上涨时候，会有猛烈的短暂回调后继续上涨，那么我们采用标准差或海龟差进行作为跟踪，而不是比较死的百分比。这样可以不会被甩下车，而导致二次开仓位置不好。

而在下跌结构中，如果下跌结构是短（幅度）、快（时间），并且是A下来的行情，那么就应该采用百分比、ATR，这两者会更快。因为A下来的行情，不仅仅海龟差和标准差是4个里面最大的两个，而且位置相对来说也很大。

7、补充：我上面说的跟踪止盈止损，并不一定是1倍，也可以是零点几倍。这样配合左侧，可以测试分批减仓左侧好，还是测试较小的百分比和ATR这三个方法那个更好。但是有一个问题也直接出现在我们面前：多空结构涉及到的短（幅度）、快（时间）的量化识别。当然，也可以直接就去测试，不需要考虑，总体下来哪个好就用哪个。

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