股票的日内动量
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Intraday Momentum: The First Half-Hour Return Predicts the Last Half-Hour Return
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- George Mason University
- University of North Carolina at Charlotte
- ?University of North Carolina (UNC) at Charlotte - Finance
- Rutgers, The State University of New Jersey
- Washington University in St. Louis
- ?Washington University in St. Louis - John M. Olin Business School
- ?Rutgers, The State University of New Jersey - Rutgers Business School at Newark & New Brunswick
策略概要
投资者使用第一个和第十二个半小时的回报作为市场择时信号。如果两个信号都为正，则在最后一个半小时建立多头头寸；如果两个信号都为负，则建立空头头寸。如果信号不同，投资者保持中性。头寸在收盘时清算，确保没有隔夜风险。该策略可以使用ETF或期货执行，利用日内市场择时来利用短期趋势，同时保持纪律严明的系统性方法。
II. 策略合理性
学术研究对这种效应提供了两种解释。首先，日内交易者可能在第一个半小时回报强劲后做空，预期价格反转。当他们在收盘前平仓时，一些人会等到最后一个半小时，从而影响价格走势。其次，知情交易者会在高交易量时期策略性地择时交易。阿德马蒂和普费德勒（1988）以及霍拉（2006）的理论表明，最优策略包括在交易日的开始和结束时进行快速交易，在交易日中期进行较慢的交易，这与交易量和信息动态一致。这两种行为都导致了特定日内时段内可预测的价格模式。
回测表现
波动率4.49%
夏普比率0.98
索提诺比率-0.592
胜率48%
完整 Python 代码
from AlgorithmImports import *
class IntradayMomentumEquities(QCAlgorithm):
def Initialize(self):
self.SetStartDate(2000, 1, 1)
self.SetCash(100000)
self.symbol = self.AddEquity("SPY", Resolution.Minute).Symbol
self.Schedule.On(self.DateRules.EveryDay(self.symbol), self.TimeRules.BeforeMarketClose(self.symbol, 30), self.Rebalance)
self.Schedule.On(self.DateRules.EveryDay(self.symbol), self.TimeRules.BeforeMarketClose(self.symbol, 1), self.MarketClose)
def Rebalance(self):
day_history = self.History([self.symbol], 12*30, Resolution.Minute)
if len(day_history) == 12*30 and 'close' in day_history:
first_half_hour = day_history['close'][:30]
first_half_hour_ret = self.Return(first_half_hour)
twelfth_half_hour = day_history['close'][-30:]
twelfth_half_hour_ret = self.Return(twelfth_half_hour)
if first_half_hour_ret > 0 and twelfth_half_hour_ret > 0:
self.SetHoldings(self.symbol, 1)
elif first_half_hour_ret < 0 and twelfth_half_hour_ret < 0:
self.SetHoldings(self.symbol, -1)
def MarketClose(self):
self.Liquidate()
def Return(self, history):
return (history[-1] - history[0]) / history[0]