西部证券
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索引
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内容目录
一、引言 4
二、指数的日内特征 4
2.1“神奇”2点半 4
2.2利用日内特征的简单交易策略 5
三、动量Transformer模型及其改进 6
动量Transformer模型 6
动量Transformer模型在美国市场的表现 7
动量Transformer模型在A股上的运用与改进 8
核心改进1：改损失函数为信息比率 8
核心改进2：增加特征类别 8
核心改进3：重设训练-验证划分机制 8
四、动量Transformer在指数上的测试 9
模型与回测设置 9
情境1：不做空 9
每日调仓三次，特征计算截止交易前15分钟 10
每日调仓三次，特征计算截止交易前15分钟，最大仓位限制为2 12
情境2：可做空，需持有底仓 12
日内调仓2次，特征计算截止交易前10分钟，收盘回归底仓 12
隔夜调仓1次，特征计算截止交易前10分钟，次日11:00回归底仓 13
日内调仓2次、隔夜调仓1次，特征计算截止交易前10分钟，隔夜只做多 13
五、运用动量Transformer构建ETF交易策略 14
回测设置与资产选择 14
ETF的日内和隔夜交易策略 15
日内调仓2次，特征计算截止交易前10分钟，收盘回归底仓 15
隔夜调仓1次，特征计算截止交易前10分钟，次日11:00回归底仓 15
日内调仓2次、隔夜调仓1次，特征计算截止交易前10分钟，收盘只做多 16
交易价格敏感性测试 17
六、日内和隔夜策略的特征分析 18
弹性、胜率和盈亏比 18
危机中的alpha 19
七、总结 20
八、风险提示 21
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图表目录
图1：沪深300分时段及全天累计净值（2018.01-2025.05） 4
图2：中证1000分时段及全天累计净值（2018.01-2025.05） 4
图3：沪深300日内策略vs.50%买入持有（2018.01-2025.05） 5
图4：中证1000日内策略vs.50%买入持有（2018.01-2025.05） 5
图5：沪深300日内策略不同交易费率下的年化收益率（2018.01-2025.05） 6
图6：动量Transformer模型结构示意 7
图7：日内不同交易时点的超额净值 9
图8：日内不同交易时点的超额净值（剔除10:00） 9
图9：个股30分钟成交量占比 10
图10：个股30分钟收益率波动 10
图11：时序策略1累计净值（单边万1费率，2018.01-2025.05） 11
图12：时序策略1年度平均仓位 11
图13：截面策略与时序策略日超额收益率序列散点图（2018.01-2025.05） 19
图14：截面策略超额收益率最低的10个交易日与对应的时序策略超额收益率 20
表1：沪深300日内策略vs.基准分年度收益率（2018.01-2025.05） 5
表2：不同动量策略的收益风险特征（美国期货合约组合，1995-2020） 7
表3：动量Transformer模型与回测设置 9
表4：时序策略1分年度收益风险特征（无费率，2018.01-2025.05） 10
表5：时序策略1分年度收益风险特征（单边万1费率，2018.01-2025.05） 11
表6：时序策略2分年度收益风险特征（无费率，2018.01-2025.05） 12
表7：时序策略3分年度收益风险特征（单边万1费率，2018.01-2025.05） 13
表8：时序策略4分年度收益风险特征（单边万1费率，2018.01-2025.05） 13
表9：时序策略5分年度收益风险特征（单边万1费率，2018.01-2025.05） 14
表10：指数与对应ETF 14
表11：ETF日内交易策略分年度收益率（2018.01-2025.05） 15
表12：ETF日内交易策略收益风险特征（2018.01-2025.05） 15
表13：ETF隔夜交易策略分年度收益率（2018.01-2025.05） 16
表14：ETF隔夜交易策略收益风险特征（2018.01-2025.05） 16
表15：ETF日内+隔夜交易策略分年度收益率（2018.01-2025.05） 17
表16：ETF日内+隔夜交易策略收益风险特征（2018.01-2025.05） 17
表17：成交价格对ETF日内+隔夜