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结合动量与反趋势策略在美国股票指数上的应用

学术论文

论文链接http://www.anchor-capital.com/Resources/OppositesAttract.pdf

策略概要

投资范围包括跟踪纳斯达克综合指数和标准普尔500指数的两只ETF/期货。趋势跟踪策略使用纳斯达克价格的指数移动平均线（EMA），当收盘价高于50日和150日EMA时买入。如果价格低于50日EMA但高于150日EMA，则该策略转为现金，当价格低于两个EMA时卖空。逆趋势策略在今日低点为过去20天最低点时买入标准普尔500指数ETF，否则卖出。投资者将50%分配给每个策略。

II. 策略合理性

这种组合策略的本质在于实施一种机制，以减少短期反转的影响——即逆趋势策略。该策略仅在市场大幅下跌后才买入选定的ETF。结果是显著提高了回报/风险比率。

回测表现

索提诺比率0.004

最大回撤-11.5%

胜率47%

完整 Python 代码

1from AlgorithmImports import *
2class MomentumandCountertrend(QCAlgorithm):
3def Initialize(self):
4self.SetStartDate(2000, 1, 1)
5self.SetCash(100000)
6self.SetWarmUp(150)
7
8self.spy = self.AddEquity("SPY", Resolution.Daily).Symbol
9self.qqq = self.AddEquity("QQQ", Resolution.Daily).Symbol
10
11self.qqq_short_ema = self.EMA("QQQ", 50, Resolution.Daily)
12self.qqq_long_ema = self.EMA("QQQ", 150, Resolution.Daily)
13
14self.low_history_period = 20
15self.spy_low_history = RollingWindow[float](self.low_history_period)
16
17def OnData(self, data):
18if self.IsWarmingUp: return
19
20# QQQ trend-following strategy
21if self.qqq_short_ema.IsReady and self.qqq_long_ema.IsReady:
22    if self.qqq in data.Bars:
23        qqq_close = data.Bars[self.qqq].Close
24        
25        short_ema = self.qqq_short_ema.Current.Value
26        long_ema = self.qqq_long_ema.Current.Value
27
28        if (short_ema > long_ema) and (qqq_close > short_ema) and (qqq_close > long_ema):
29            self.SetHoldings(self.qqq, 1/2)
30        elif (short_ema < long_ema) and (qqq_close < short_ema) and (qqq_close < long_ema):
31            self.SetHoldings(self.qqq, -1/2)
32# SPY counter-trend strategy
33if self.spy in data.Bars:
34    spy_low = data.Bars[self.spy].Low
35    self.spy_low_history.Add(spy_low)
36    if self.spy_low_history.IsReady:
37        history_low = min([x for x in self.spy_low_history])  # low of the 20 most recent days
38        
39        if history_low == spy_low:
40            self.SetHoldings(self.spy, 1/2)
41        else:
42            self.SetHoldings(self.spy, -1/2)