量化研究 | 大趋势的“相关性”测度
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『正文』
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在量化交易的世界里，识别并跟随趋势是获取超额收益的经典法门。然而，传统的趋势指标如移动平均线（MA）或MACD，往往难以量化趋势的“质量”与“强度”。我们引入一个新颖而强大的工具——相关趋势指标，它不从价格的平滑曲线中寻找方向，而是通过统计学的透镜，直接测量价格与理想趋势模型的契合度，为我们提供了洞察市场结构的新维度。
算法核心：趋势的“相关性”测度
相关趋势指标的核心思想精妙而直观：将一段时间的价格序列与一条代表完美上升趋势的直线进行相关性分析。
1. 数学模型：斯皮尔曼秩相关
其数学本质是计算价格序列与时间序列的斯皮尔曼秩相关系数。该系数衡量的是两个变量单调关系的强弱，非常适合用于趋势判断，其值域被完美限定在 [-1, +1] 之间。
+1: 表示完全正相关，价格严格遵循上升趋势。
-1: 表示完全负相关，价格严格遵循下降趋势。
0: 表示无单调关系，价格处于随机漫步。
在具体代码实现中，一个关键技巧在于时间变量的处理：Y = -Count。这是由于在K线图中，索引 Count 从右向左递增（0为最新值）。取负后，时间变量 Y 实质上构建了一条从图表左侧（过去）向右下角（最新）隐含上升的直线，从而与价格上涨形成正相关关系。
2. 形象化解读：市场的“趋势心电图”
我们可以将CTI视为市场的趋势心电图（EKG）。
当指标值高企且稳定在 +0.5 以上时，如同心电图显示强健而规律的心跳，意味着市场生命体征强劲，处于健康的上升趋势中。
当指标值低迷且徘徊在 -0.5 以下时，如同心跳微弱，意味着市场处于下降趋势的病态中。
当指标值在零轴附近窄幅波动时，则表明市场“心律不齐”，处于无趋势的震荡状态。
期货实战：多周期共振策略
基于以上理念，我们构建一个在期货市场中具备实战价值的 “多周期共振趋势跟踪策略”。
策略逻辑：
本策略同时计算快（CTI-F，如周期10）、慢（CTI-S，如周期40） 两个CTI指标，利用其不同特性生成高信噪比的交易信号，其决策流程如下：
策略要点：
入场（开多）：当 CTI-Fast 由下向上突破做多阈值（如0.5） 时，视为短期趋势启动的“冲锋号”，及时入场。
出场与反转（平多开空）：当 CTI-Slow 由上向下跌破做空阈值（如0.0） 时，视为长期趋势确认反转的“撤退令”，不仅平仓离场，还可反手做空，捕捉可能的下跌趋势。
过滤与风控：可增加额外的过滤器，如要求CTI-Slow也在零轴之上时才接受多头信号。同时，必须搭配硬止损或基于ATR的动态止损来管理风险。
总结
相关趋势指标从一个独特而深刻的视角——相关性——为我们提供了一把衡量趋势强弱的尺子。它算法严谨，输出规范，同时又具备极高的灵活性。通过多周期配置，交易者可以构建一个从微观到宏观的立体观测系统，从而能够更精准地捕捉趋势的“起、承、转、合”。
将CTI应用于期货策略中，其核心优势在于能够通过快慢周期的共振，有效提升信号的质量，在控制风险的同时，紧紧抓住趋势的核心波段。在量化模型日益同质化的今天，像CTI这样结合了统计思想与市场逻辑的指标，无疑为开发差异化Alpha策略提供了宝贵的工具。
策略代码
防迷路
微 信｜小松鼠-松鼠Quant
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