基于相对强弱指标的轮动策略研究（十六）

摘要在STR03基础上，更为细致地量化rs2指标形态，并借鉴（武丹等，长江证券）的研究启发，进一步给出另一个关键参数：信号判定直线的斜率——beta，由此引出第四类策略STR04。沿用研究（十五）中的指数类型及参数设定，重点考察beta参数对增强策略效果的影响。

1. STR04策略

STR04策略将信号触发判定由简单的一维拓展至二维平面，更细节的描述此处不做展开，可参见长江证券相关研报。判定直线的引入，从本质上讲，是对rs2指标平滑所引发的滞后性的回补。当beta值超过0越多，直线往顺时针方向越倾斜，表明这种补偿幅度越大。

当然这都是理论上的推断，实际回测中受到其他因素影响，应当不尽如此。在下面的回测中，我们会就STR04与STR03(beta=0)做对比，以验证这种考虑是有价值的。

另外在对rs2值-斜率二维平面的构建中，为消除因前期参数带来的数据尺度的影响（以及统一beta量级），我们事先对已有的rs2值与斜率各自进行了类标准化处理。所谓类标准化，即是除以历史标准差，但不减去均值，这样做的好处是维持了原有数据的正负性，便于后期二维平面直线参数的设定。此外，类标准化处理过程中可能涉及到未来函数问题，因此我们仅除以相对信号产生时点的历史标准差，而非除以整个回测期标准差。

2. ETF指数回测

所用指数类型与研究（十五）保持一致，并且出于固定变量考虑，我们沿用了研究（十五）中对各类指数回测时的参数widths、k值。为简化研究，我们令参数k_slope=k_vlaue。

针对STR04策略的核心——判定直线及beta参数，我们做了如下回测设置：对beta进行了从-1到1，步长为0.05的遍历回测，得到不同beta值下相对基准沪深300的主动收益。篇幅原因，这里给出部分回测结果，全部结果可联系作者。

2.1 中证军工-沪深300增强

下图是中证军工指数在不同beta值下相对基准沪深300的主动收益：

可见基本上高主动收益所对应的beta是略微大于0的，而最高的主动收益所对应的beta=0.3（17.86%），高于STR03(beta=0)时的16.86%。

回测结果如下：

最后我们给出rs2指标值-斜率的二维平面路径图，以及判定曲线（红色）的可视化呈现（左图为回测期，右图为最近26周）。判定直线的倾斜体现了一种对延迟的回补。

由于前期计算rs2指标的窗宽widths较小（仅仅几周），所以rs2的在四象限的切换较快，规律性不是很明显。事实上，只有当widths参数足够大时，这种在平面上四象限逐步切换的规律才更为明显。

2.2 创业板指-沪深300增强

几张图如下不做赘述（下同）：

2.3 全指医药-沪深300增强

2.4 全指信息-沪深300增强

2.5 中小板指-沪深300增强

3. 结果

我们绘制了STR04与STR03策略的主动收益对比图（年化主动收益/%）如下，可见固定其他参数前提下，STR04在引入beta值后，回测主动收益能够在原有基础上进一步提升。

最后我们根据回测结果，简单总结了以下几点：

STR04比STR03有提高，设立一个信号判定直线是有价值的；
较高主动收益的指数集中在军工医药行业类、非主板的市场类、中小盘的规模类；表现较差的指数多为与沪深300指数类似的大盘规模类；主题类指数增强效果一般；
beta的最优结果中，没有一个为0，但并非如前文所猜测的均略大于0；
两个明显的相关性：一个是主动收益与widths参数的负相关，一个是持仓时间与widths参数的正相关；

研究（十五）中提到的标的相关系数与增强主动收益之间的强负相关性依旧存在；

最后关于二维平面上的路径图，只要widths参数设置大一些即可出现明显的轮转现象。但由上面第3点，往往整体主动收益效果好的指数其对应的最优widths参数值都偏小（widths值3-5周左右），此时的路径图散点在各象限转换较快，四象限轮动规律不明显。