如何实现一个动量交易策略？
什么是动量交易？
动量交易涉及根据最近的价格趋势买卖资产。交易者寻求在特定时期（例如几天或几周）内具有强劲上涨或下跌势头的资产。
该策略依赖于市场趋势在逆转之前持续存在的理念，允许交易者通过跟随趋势来最大化回报。因此，您可以对资产进行短期分析，买入价格上涨的资产。然后在价格趋势似乎变弱时出售这些资产。
成功的动量交易需要仔细分析价格走势和市场状况，以识别机会并有效管理风险。
著名投资者理查德·德里豪斯 (Richard Driehaus) 被认为是动量投资之父，他的投资技巧已成为动量交易的基础。德里豪斯相信，应该卖出亏损股，让盈利股乘势而上，同时将亏损股的资金再投资于其他开始表现出势头的股票。
动量交易的类型
时间序列动量
应用：在时间序列动量交易中，交易者评估特定时期内单个资产的历史表现。
方法论：交易者识别在特定历史时期（例如过去 3、6 或 12 个月）内达到一定百分比利润阈值的资产。
执行：购买超过此阈值的资产，预计其积极势头将持续。重点仅在于每种资产相对于其自身历史表现的表现。
示例：如果一只股票在过去 6 个月内上涨超过 10%，则可能会在时间序列动量策略下触发买入信号。
横截面动量
应用：在横截面动量交易中，交易者比较投资组合或资产范围内的资产相对表现。
方法论：交易者根据资产相对于同一领域其他资产的近期表现对资产进行排名。例如，他们可能会根据过去 3 个月的回报对股票进行排名。
执行：买入表现最好的资产（例如前 10 名），而卖空或回避表现较差的资产。重点是选择与同行相比相对表现最强的资产。
示例：如果一只股票在过去 3 个月的回报率方面与同一行业的其他股票相比排名前 10，则可以考虑将其纳入横截面动量策略。
总之，时间序列动量策略侧重于单个资产相对于其历史表现的表现，而横截面动量策略则比较投资组合或资产范围内资产相对于彼此的表现。这两种动量策略都旨在利用资产价格的趋势和动量，但它们在选择交易资产的方法上有所不同。
某些因素会影响动量交易，了解这些因素对于采取必要的行动来减轻其有害影响非常重要。
长期与短期动量交易方法
下面以表格形式详细解释了长期动量交易方法和短期动量交易方法之间的差异。
方面 | 长期动量交易 | 短期动量交易 |
时间范围 | 几个月到几年 | 几分钟到几天 |
战略 | 使用技术指标识别持续趋势 | 利用日内指标利用短暂的价格趋势 |
风险回报概况 | 具有更高回报的潜力，但持有期限更长 | 交易频率越高，利润越快，但交易成本也越高 |
基本面分析 | 可以结合基本面分析进行验证 | 较少强调基本面分析，注重技术因素 |
多样化 | 跨多个资产或行业实现多元化 | 可能会专注于高流动性资产 |
市场监测 | 调整频率较低，所需监控较少 | 需要主动监控盘中价格走势和新闻 |
心理因素 | 由于持有时间较长，压力较低 | 市场快速波动带来更大压力 |
风险管理 | 调整可能不太频繁，长期趋势提供更多稳定性 | 需要严格的止损指令、精确的时机和严格的风险管理 |
交易成本 | 交易频率更低，交易成本更低 | 交易频率更高，交易成本增加 |
现在，让我们看看有助于识别和确认动量交易机会的技术分析工具或指标。
Python 中的简单动量交易策略
现在让我们研究一个使用移动平均线的简单动量交易策略。在这里您将看到著名的黄金交叉和死亡交叉算法的实现。该算法使用两条移动平均线。
两条移动平均线是慢线，或者是回溯期较长（比如 50 天）的慢速移动平均线。快速线，或者回溯期较短（例如 10 天）的快速移动平均线。
黄金十字是一种图表模式，表明看涨的价格趋势。当快线向上（即从下到上）穿过慢线时，就会出现黄金交叉。
死亡交叉表明看跌趋势。当快线向下（即从上到下）穿过慢线时，就会发生这种情况。
可以建立一个简单的策略，在黄金交叉发生时做多资产，在死亡交叉发生时做空资产。
使用移动平均线查找信号的 Python 逻辑如下:
# Fetch historical data for AAPLaapl = yf.download('AAPL', start='2019-02-01', end='2024-03-01')
# Calculate moving averagesfast_window = 10slow_window = 50
aapl['Fast_MA'] = aapl['Close'].rolling(window=fast_window, min_periods=1).mean()aapl['Slow_MA'] = aapl['Close'].rolling(window=slow_window, min_periods=1).mean()
# Plottingplt.figure(figsize=(14, 7))plt.plot(aapl.index, aapl['Close'], label='Price')plt.plot(aapl.index, aapl['Fast_MA'], label='Fast MA (10 days)', linestyle='--')plt.plot(aapl.index, aapl['Slow_MA'], label='Slow MA (50 days)', linestyle='--')
# Calculate buy and sell signalsbuy_signals = aapl.nlargest(3, 'Fast_MA').tail(1) # Select the last buy signal, assuming we want the third onesell_signals = aapl.nsmallest(1, 'Fast_MA') # Select the first sell signal
# Annotate buy and sell signalsfor buy_index, buy_row in buy_signals.iterrows():plt.annotate('Buy Signal', xy=(buy_index, buy_row['Fast_MA']), xytext=(-20, 20),textcoords='offset points', arrowprops=dict(arrowstyle='->', color='g'))
for sell_index, sell_row in sell_signals.iterrows():plt.annotate('Sell Signal', xy=(sell_index, sell_row['Fast_MA']), xytext=(-20, -20),textcoords='offset points', arrowprops=dict(arrowstyle='->', color='r'))
plt.title('AAPL: Buy and Sell Signals')plt.xlabel('Date')plt.ylabel('Price')plt.legend()plt.grid(True)plt.show()
输出：
在上面的Python代码中，买入和卖出信号是根据股票价格的快速移动平均线（MA）确定的。以下是观察结果：
买入信号：当快速移动平均线穿越或高于慢速移动平均线时，就会出现买入信号。
卖出信号：当快速移动平均线穿过或低于慢速移动平均线时，卖出信号就会出现。
上图中显示了每个“买入信号和卖出信号”的实例。
现在，让我们看看下面的累计回报。
# Calculate cumulative returnsaapl['Cumulative_Returns'] = (1 + aapl['Daily_Returns']).cumprod() - 1
# Plot cumulative returnsplt.figure(figsize=(14, 7))plt.plot(aapl.index, aapl['Cumulative_Returns'], label='Cumulative Returns', color='b')
plt.title('AAPL: Cumulative Returns with Buy and Sell Signals')plt.xlabel('Date')plt.ylabel('Cumulative Returns')plt.legend()plt.grid(True)plt.show()
输出：
在上图中，显示了股票 AAPL 的累积回报。可以看出，该策略的累计收益在一段时间内呈上升趋势。
值得注意的是，回溯测试结果并不能保证未来的表现。所提供的策略结果仅用于教育目的，不应被解释为投资建议。有必要对多个参数的策略进行全面评估，以评估其有效性。