MACD技術(shù)指標(biāo)在債券量化交易中的有效性檢驗(yàn)

于永瑞

(江門農(nóng)村商業(yè)銀行股份有限公司，廣東 江門 529100)

1 引言

2008年金融危機(jī)發(fā)生后，量化交易迅速興起。最近幾年國內(nèi)發(fā)展非常迅速，量化交易占全市場交易量占比逐年增大，誕生了很多著名的純量化交易基金，國外如文藝復(fù)興，國內(nèi)如幻方量化。量化交易不同于傳統(tǒng)的主觀交易，它克服了追漲殺跌的人性弱點(diǎn)和恐懼心理，運(yùn)用金融工程的方法，將交易策略抽象為模型和參數(shù)，融合計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)、人工智能等多種學(xué)科，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)推導(dǎo)交易策略，完全使用程序發(fā)現(xiàn)買入和賣出信號(hào)，不依賴個(gè)人判斷，決策后計(jì)算機(jī)自動(dòng)下單，全過程不需要人工參與。同傳統(tǒng)的主觀交易相比，量化交易具有巨大的優(yōu)勢：一是不依賴專家經(jīng)驗(yàn)，完全客觀交易，主觀交易需要長達(dá)十年甚至更長時(shí)間的工作經(jīng)驗(yàn)，對(duì)個(gè)人能力依賴性非常強(qiáng)，大規(guī)模復(fù)制推廣存在很大難度，交易耗時(shí)較長。而量化交易通過處理海量數(shù)據(jù)提煉模型，并調(diào)整模型參數(shù)，對(duì)經(jīng)驗(yàn)沒有依賴性，一般來說數(shù)據(jù)量越多越好，所以，很多量化交易從業(yè)者并沒有金融背景。據(jù)統(tǒng)計(jì)，量化交易從業(yè)者多為計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)、天體物理專業(yè)背景。二是量化交易速度非?？?，可以達(dá)到毫秒級(jí)和單筆委托單，能夠分析的數(shù)據(jù)量可以不受任何限制，一旦模型和參數(shù)設(shè)定好，可以不需要人工干預(yù)，完全依靠計(jì)算機(jī)自行處理。三是量化交易完全客觀，傳統(tǒng)的主觀交易存在追漲殺跌情況，行情波動(dòng)大時(shí)交易員會(huì)有焦慮和恐懼情緒干擾交易，而量化交易避免了這一點(diǎn)。正是由于量化交易的巨大優(yōu)勢，基于金融工程的量化交易應(yīng)用才越來越廣泛。目前美國量化交易占全市場交易量比例已經(jīng)達(dá)到80%，中國只占20%，如放開監(jiān)管限制，國內(nèi)量化交易的發(fā)展空間非常廣泛。

量化交易的基礎(chǔ)是模型，一般分為兩種路徑：第一種是基于技術(shù)指標(biāo)，如MACD、RSI等；第二種是基于高等統(tǒng)計(jì)模型和算法，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、人工智能等。在第一種路徑中，MACD分析方法時(shí)使用較多的指標(biāo)，具有錯(cuò)誤信號(hào)少、最終收益高等優(yōu)勢，同時(shí)，MACD指標(biāo)將距離較近價(jià)格賦予更高權(quán)重更符合實(shí)際。通過整理資料發(fā)現(xiàn)，MACD指標(biāo)在股票、期貨等領(lǐng)域應(yīng)用較多，在債券交易中應(yīng)用較少，本文使用MACD指標(biāo)研究債券中應(yīng)用的有效性，具有重要的理論價(jià)值和實(shí)際意義。

2 文獻(xiàn)綜述

技術(shù)指標(biāo)分析興起于20世紀(jì)70年代，伴隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，量化交易蓬勃發(fā)展，有關(guān)MACD技術(shù)指標(biāo)文獻(xiàn)也越來越多。Fama(1970)最早提出了有效市場假說，他將金融市場分為弱勢有效市場、半強(qiáng)勢有效市場和強(qiáng)勢有效市場三種，這是技術(shù)分析的前提條件[1]。Nag和Beaker(2006)使用技術(shù)指標(biāo)研究了股票價(jià)格的可預(yù)測性[2]。Avramov和Chao(2002)使用道瓊斯指數(shù)，對(duì)資產(chǎn)定價(jià)理論的有效性進(jìn)行了檢驗(yàn)[3]。Borck(1992)針對(duì)美國股票市場，研究了技術(shù)指標(biāo)的規(guī)則和可行性，得出結(jié)論證明技術(shù)指標(biāo)分析方法有效[4]。Hudson(1996)使用美國股票市場數(shù)據(jù)，研究了弱勢有效市場技術(shù)分析的有效性，證明技術(shù)分析能夠指導(dǎo)股票買賣交易[5]。Marshall和Cahan(2005)研究了技術(shù)指標(biāo)的有效性[6]。Efron(1979)基于芝加哥交易所數(shù)據(jù)，對(duì)技術(shù)指標(biāo)進(jìn)行了研究[7]。Andrew(2000)等基于技術(shù)分析指標(biāo)，研究了統(tǒng)計(jì)方法在股票交易中的應(yīng)用[8]。Ryan(1999)等研究了不同步長情況下，完全依靠技術(shù)指標(biāo)進(jìn)行交易的收益、風(fēng)險(xiǎn)情況[9]。

中國證券市場起步較晚，2000年之前國內(nèi)學(xué)者主要使用歐美發(fā)達(dá)國家市場交易數(shù)據(jù)研究技術(shù)指標(biāo)的適用范圍。2008年全球金融危機(jī)暴發(fā)后，國內(nèi)量化交易蓬勃發(fā)展，部分華爾街量化交易從業(yè)者回到國內(nèi)發(fā)展，帶動(dòng)了國內(nèi)量化技術(shù)的發(fā)展，學(xué)者對(duì)量化交易的研究文獻(xiàn)也逐漸增多。韓楊(2001)使用技術(shù)分析的方法，研究了中國股票市場的有效性，得出技術(shù)指標(biāo)同樣適用于中國市場的結(jié)論[10]。朱威(2006)系統(tǒng)分析了中國股票市場技術(shù)指標(biāo)的范圍，得出了部分統(tǒng)計(jì)方法的優(yōu)化指標(biāo)[11]。王兆軍(2000)使用移動(dòng)平均方法，研究了技術(shù)指標(biāo)最佳步長的設(shè)定規(guī)則[12]。孫碧波和方健雯(2004)假定中國證券市場是弱有效市場，使用技術(shù)指標(biāo)研究了A股市場的盈利能力[13]。此外，孫碧波(2005)基于上證指數(shù)數(shù)據(jù)，研究了移動(dòng)平均線技術(shù)的應(yīng)用[14]。李衛(wèi)華(2002)對(duì)移動(dòng)平均線進(jìn)行了改進(jìn)，提出PVMA方法，取得了較好的效果[15]。黃秀梅(2007)使用博弈論方法，對(duì)股票市場買賣信號(hào)進(jìn)行了實(shí)證研究[16]。石賽男(2011)使用中國股票市場數(shù)據(jù)，檢驗(yàn)了MACD指標(biāo)的有效性，同樣取得了很好的效果[17]。劉陽(2009)使用MACD指標(biāo)，優(yōu)化了參數(shù)的選取，建立了股票短線交易策略應(yīng)用于實(shí)戰(zhàn)[18]。

上述文獻(xiàn)是使用技術(shù)指標(biāo)研究買賣信號(hào)比較好的文章，取得了很好的效果。不足之處表現(xiàn)在：一是大部分學(xué)者研究的是股票和期貨，研究債券市場的文章偏少；二是使用的數(shù)據(jù)大部分為外盤數(shù)據(jù)，2000年以前大部分使用歐美國家金融市場數(shù)據(jù)，2008年之后中國金融市場產(chǎn)品增多，使用中國數(shù)據(jù)進(jìn)行研究的文獻(xiàn)才迅速增多。針對(duì)上述兩方面的不足，使用MACD方法研究債券市場的適用范圍，尋找最優(yōu)參數(shù)值，具有非常重要的意義。

3 原理

MACD(moving average convergence and divergence)的中文一般翻譯成“指數(shù)平滑異同平均線”，20世紀(jì)70年代末期由Gerald首先提出。同傳統(tǒng)移動(dòng)平均線方法相比，MACD方法最大的改進(jìn)之處是根據(jù)價(jià)格距離分析時(shí)點(diǎn)的遠(yuǎn)近賦予不同的權(quán)重，即越接近分析時(shí)點(diǎn)的數(shù)據(jù)權(quán)重越大，這一點(diǎn)是與移動(dòng)平均技術(shù)(MA)最大的不同。

MACD包含三個(gè)參數(shù)，分別是S、L、M，S表示短期指標(biāo)天數(shù)，L表示長期指標(biāo)天數(shù)，M表示DIF值的平均天數(shù)。公式如下：

(1)

(2)

(3)

MACD=2×EMADIF

(4)

根據(jù)式(1)至式(4)，得出最終的MACD數(shù)值。當(dāng)MACD值由小于0逐漸增加至大于0時(shí)，買入信號(hào)出現(xiàn)；當(dāng)MACD值由大于0逐漸減少至小于0時(shí)，賣出信號(hào)出現(xiàn)。實(shí)際執(zhí)行過程中，可以增加止盈和止損，也可以出現(xiàn)買入或賣出信號(hào)時(shí)同時(shí)根據(jù)成交量變化綜合調(diào)整，效果比單純使用價(jià)格指標(biāo)要好很多。需要說明的是，剛開始時(shí)數(shù)據(jù)量不夠，初始MACD數(shù)值為當(dāng)日收盤價(jià)。

4 數(shù)據(jù)選取

綜合價(jià)格真實(shí)性和交易量，10年期國債期貨連續(xù)合約最好，2013年10月6日國債期貨上市后成交量逐漸增大，目前日均成交量超過1000億，基本每分鐘都有真實(shí)成交，具有很強(qiáng)的代表性。10年期國債期貨連續(xù)合約最大的缺點(diǎn)是存在換月時(shí)價(jià)格跳動(dòng)現(xiàn)象，單個(gè)合約活躍交易時(shí)間不長，對(duì)于基于歷史數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)類方法來說，換月前后出現(xiàn)假信號(hào)的概率增大。第二個(gè)備選方案是債券指數(shù)，債券指數(shù)方案的優(yōu)點(diǎn)是歷史數(shù)據(jù)較長，不存在換月情況。缺點(diǎn)是沒有實(shí)際成交量數(shù)據(jù)，且凈價(jià)不是真實(shí)的成交價(jià)格。目標(biāo)數(shù)據(jù)沒有一個(gè)兼具所有優(yōu)點(diǎn)的方案，經(jīng)過數(shù)據(jù)預(yù)處理和分析，本文放棄10年期國債期貨連續(xù)合約，最終使用中債總凈價(jià)(7～10年)指數(shù)作為研究對(duì)象。數(shù)據(jù)的起始期間為2006年11月17日至2021年12月31日的數(shù)據(jù)散點(diǎn)圖見圖1。

圖1 中債總凈價(jià)(7～10年)指數(shù)收盤價(jià)歷史數(shù)據(jù)

從圖1可以看出，債券指數(shù)起點(diǎn)和終點(diǎn)相差不多，數(shù)據(jù)經(jīng)過多個(gè)周期檢驗(yàn)，趨勢反轉(zhuǎn)時(shí)較平滑，符合中國金融市場的實(shí)際，可以不再進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理而直接進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。

5 分析步驟

所有技術(shù)指標(biāo)分析的步驟基本類似，區(qū)別主要是模型的難易程度、程序的時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度等，MACD技術(shù)指標(biāo)分析債券量化交易信號(hào)的步驟如下。

步驟一：提取數(shù)據(jù)。目前很多資訊終端可以下載交易數(shù)據(jù)，本文分析使用的是中債總凈價(jià)(7～10年)指數(shù)，數(shù)據(jù)頻率是日，數(shù)據(jù)來源于Wind資訊。

步驟二：數(shù)據(jù)預(yù)處理。大部分?jǐn)?shù)據(jù)存在噪聲，直接使用效果并不好，分析前需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，從圖1可以看出，采用“擬合”方法構(gòu)造的指數(shù)數(shù)據(jù)較平滑，不需要進(jìn)行降噪處理。

步驟三：確定S、L、M三個(gè)參數(shù)的值，根據(jù)式(1)至式(4)計(jì)算EMA、DIF、MACD的數(shù)值。

步驟四：根據(jù)上述判定規(guī)則顯示買入和賣出信號(hào)，此步驟可以通過Excel函數(shù)實(shí)現(xiàn)。

步驟五：設(shè)計(jì)程序，計(jì)算收益、風(fēng)險(xiǎn)等關(guān)鍵指標(biāo)。需要說明的是，按照風(fēng)控要求，建倉后要設(shè)置止損點(diǎn)和止盈點(diǎn)。

步驟六：計(jì)算每次開平倉的盈虧情況。實(shí)際交易中，按照每次都滿倉操作，不考慮交易成本，買入和賣出信號(hào)交替出現(xiàn)。

步驟七：調(diào)整三個(gè)參數(shù)的數(shù)值，尋找最優(yōu)解。本文根據(jù)實(shí)際情況采用了關(guān)鍵取值。

步驟八：根據(jù)三個(gè)參數(shù)的最優(yōu)解，設(shè)計(jì)程序?qū)灰讬C(jī)會(huì)實(shí)施監(jiān)控，完成量化交易系統(tǒng)的構(gòu)建，正式投入使用。

6 結(jié)果分析

嚴(yán)格按照上面的八個(gè)步驟，每次調(diào)整Short、Long、M三個(gè)參數(shù)的數(shù)值得到不同的結(jié)果，關(guān)鍵參數(shù)運(yùn)行結(jié)果見表1。

表1 MACD指標(biāo)運(yùn)行結(jié)果

續(xù)表

三個(gè)指標(biāo)的最優(yōu)取值不一定收益率最大，而應(yīng)該綜合考慮收益和風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，某種程度上風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)優(yōu)先級(jí)高于收益指標(biāo)。考慮到上述42種不同的參數(shù)取值，Short、Long、M三個(gè)參數(shù)取值分別是3、10、4時(shí)收益風(fēng)險(xiǎn)綜合情況最好，此時(shí)總收益率為50.79%，虧損概率為51.54%，單次最大損失為1.65%，年化收益率為3.4%，共開平倉324次，年平均開平倉次數(shù)為21.7次。

7 結(jié)論

通過上面的分析，可以得出如下三點(diǎn)結(jié)論。

第一，MACD指標(biāo)具有較好的效果，達(dá)到了預(yù)期目標(biāo)，在前人證明MACD指標(biāo)分析能夠較好應(yīng)用于股票、期貨指標(biāo)的基礎(chǔ)上，本文再次證明MACD應(yīng)用于債券分析同樣能達(dá)到較好的效果。

第二，同移動(dòng)平均線指標(biāo)相比，MACD指標(biāo)分析收益風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)效果好一些，筆者也使用MA方法分析過中債總凈價(jià)(7～10年)指數(shù)的開平倉情況，通過調(diào)整步長，MA方法收益率略小于MACD方法，當(dāng)然也有部分指標(biāo)MA方法更好。

第三，部分假設(shè)和前提條件比實(shí)際交易略松，比如本文沒有考慮交易費(fèi)用和沖擊成本，如考慮這兩方面成本，預(yù)計(jì)實(shí)際收益率略有下降，但不影響本文的結(jié)論。