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总结:[量化技术之家|量化投资策略系列共享]股指期货IF分钟波动率统计策略

股指期货分钟波动率观察

在A股市场中,股指期货是由一篮子股票组成的现货指数,与期货相对应。由于期货市场敏锐的价格发现效应,股指期货的价格走势通常领先于股票市场,其波动性将高于股票市场。可以说股指期货是股市的风向标。

对于股指期货等重要的风向标,让我们首先在分​​钟级别上计算其最细颗粒:1分钟K线的波动特征。我们尝试使用Python Pandas库方法以csv文件的格式读取股指期货1分钟的K线数据,并计算股指期货的1分钟收益率数据,然后我们用seaborn库的分布图,Kdeplo和rugplot方法绘制股指期货1分钟K线波动的频率分布。

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根据绘制的股指期货1分钟K线波动率频率分布,像大多数金融资产一样,波动率分布具有尖峰和尾巴较粗的特征。从下图还可以看出,在-6 Sigma区域内仍然存在明显的频率分布。

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因此,我们可以判断股指期货的微小水平波动具有“粗尾效应”。接下来,我们将尝试利用这些“粗尾效应”。

“厚尾”起伏后行情特征的统计数据

我们以0.3、0.5、1的百分比阈值为例期货配资,计算出现“重尾”波动后的下一分钟内的返回率,并使用子图语法change 3在同一输出图上绘制了不同的阈值以进行比较。

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观察统计结果,随着波动率阈值的增加,均值附近的分配率降低,而两侧的分配率则增加,这表明下一分钟的波动性与前一分钟的波动性呈正相关。

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由于0.阈值为5%,因此在统计频率和分布规律中更为重要。稍后,我们选择0.5%作为统计和计算的阈值。

“厚尾”波动的分类和思考

我们在前一篇文章中计算的波动率是通过收盘价与前一个收盘价的变动比率(pre_close to close)来衡量的。存在一个问题,就是说,KA可以确定闭收盘的变化率,线实体的大变化(开盘到收盘)也可能是烛台之间的间隙(pre_close到开盘)的大变化引起的。

K线实体(开盘至收盘价)的大变动通常发生在盘中,而K线(开盘前收盘价)之间的差距几乎都发生在开盘的第一分钟。因此,我们将这两种类型的重尾波动分为物理波动和间隙波动。

实体波动的统计规律

该实体的重尾波动率根据向上波动率(大幅增加)和向下波动率(大幅减少)分为两类。根据先前设计的0.5%截取波动性阈值,将其划分为上升,计数下降以免混淆在一起。一个方向的强特性掩盖了另一方向的弱特性。我们将计算接下来1分钟内的退货率,并对退货率进行累积处理。

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从统计结果可以看出,物理分钟K线的急剧波动显示了下一分钟预测结果的弱趋势线。也就是说,在盘中股指期货的第一分钟内急剧上升或下降,在下一分钟内继续前一分钟的移动方向的可能性更大,并且上升的连续性强于下降的连续性。

间隙波动的统计规律

我们使用相同的方法计算接下来1分钟内间隙和粗尾波动的行情运动定律。

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我们已经看到了与物理波动完全不同的统计定律。第一点是,间隙波动中厚尾波动的频率和频率远高于物理波动。由于开口处的间隙,这也是众所周知的。 ,在交易暂停后的几个小时内消化国内外发生的所有新闻和事件;其次股指期货量化,下一分钟运动轨迹的间隙波动表现出显着的反转特征,而开孔处的大跳跃和低点在下一分钟被逆转。成功率高,多头和空头的性质稳定。

建立中频分钟波动率统计策略

通过比较物理涨落和间隙涨落的统计规律,间隙涨落在频率和稳定性方面优于物理涨落。我们将基于间隙波动定律构建一个简单的股指期货IF分钟波动率统计策略。

当股指期货IF大幅高开并超过我们设定的阈值时,我们进入市场并在接下来的1分钟内卖空。当股指期货IF急剧降低并超过我们时,将设置的阈值乘以-1,然后在接下来的1分钟内执行更多操作。我们首先根据统计法中0.5%的阈值对该策略思路进行测试。

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我们更改了阈值以将粗尾间隙波动的识别范围增加到1%,其他条件保持不变并再次测试。

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关于策略推导的思考

由于持有时间只有1分钟,因此该策略的单项利润相对较小。在严格的费率和影响下,它可能会侵蚀可观的测试利润。如果需要将此策略应用于实际的交易股指期货量化,则仍需要进一步测试,以查看是否有机会通过延长持有时间或减少亏损以使利润的正常趋势运行来进行改进。

该策略的更大应用价值在于由大多数趋势策略在开盘时触发的止损(止盈)信号的叠加。想象一下,当我们的趋势策略隔夜与大缺口相反时,根据趋势策略的常规退出逻辑,我们将在开盘价附近直接止损。下图是典型的策略信号。

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根据我们对该策略的测试股指期货,较大的隔夜缺口将在下一分钟带来很高的反向移动可能性。因此,当反向隔夜缺口触发策略出现时,最好在退出市场之前等待1分钟。这等效于在原始策略的利润的基础上叠加此策略的利润,对于叠加的策略期货配资,无需支付任何影响和交易成本(因为我们也进行了同样的交易)。

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