基于相对强弱指标的轮动策略研究（七）
刘登峰
2017年7月22日
摘要 本篇探讨第二种基于相对强弱指标的轮动策略(STR02)。
1. 策略二(STR02)
基于相对强弱指标的轮动策略(STR02)基于rs2，其他细节可联系作者。此外，以相对benchmark(50/50)的主动收益率作为遍历优化目标，且三类回测模式分别为：日回测、周回测、周（信号）+日交易回测。
2. 日数据
数据依旧是2005年1月至今zz1000、ss300指数日交易数据。因为signals触发只与widths有关（与period1无关），遍历范围为：widths从10至2000（步长为10）。得到的主动收益随widths参数变化图如下（左图为不考虑费率，右图为考虑千3费率）：
效果最好的3组参数为：
## para_wid act_re act_re_addc
## 86 860 0.05834486 0.05438708
## 87 870 0.04938855 0.04859239
## 193 1930 0.04362727 0.04362727当widths=860时，主动收益5.4%。
3. 周数据
数据依旧是2005年1月至今zz1000、ss300指数周交易数据，参数遍历范围为：widths从2至400（步长1）。得到的主动收益随widths参数变化图如下（左图为不考虑费率，右图为考虑千3费率）：
效果最好的3组参数为：
## para_wid act_re act_re_addc
## 164 165 0.05555894 0.04974525
## 176 177 0.05079069 0.04925571
## 178 179 0.04938225 0.04780912当widths=165时，主动收益5.0%.
4. 周信号+日交易
周数据产生rs2指标并触发信号，代入日数据进行回测。参数遍历范围为：widths从2至400（步长1）。得到的主动收益随widths参数变化图如下（左图为不考虑费率，右图为考虑千3费率）：
效果最好的3组参数为：
## para_wid act_re act_re_addc
## 178 179 0.04890586 0.04731520
## 177 178 0.04739389 0.04582328
## 176 177 0.04668386 0.04511722当widths=179时，主动收益4.7%。
5. 小结
本篇的主要目的是同（六）进行对比，通过回测结果可以发现，rs1(STR01)、rs2(STR02)简单指标下的轮动效果一致，这表现在最优参数下交易信号序列及主动收益完全一致。
研究（一）中也有相关论述，rs2指标基本等价于rs1的斜率；而仔细分析可以知道，STR01中period1作为控制rs1斜率的参数，其等价于控制STR02中的参数widths，因此为什么两类策略下最优参数及效果如此一致也就可以解释了。
所以是否可以这样认为：两类相对强弱指标的选取并不是重要环节，而后期针对该指标的平滑才可能是策略的关键？下一篇将着重讨论这一问题。