概述
本篇基于光大证券研报《基于阻力支撑相对强度(RSRS)的市场择时》，在上一期的基础上，进一步给出了RSRS右偏标准分交易策略，以及RSRS指标配合其他量化指标（价格、交易量相关性）的交易策略。
四、RSRS右偏标准分交易策略
在使用斜率量化阻力支撑相对强度时，其量化效果很大程度上受拟合本身效果的影响。我们将RSRS标准分与决定系数相乘得到RSRS修正标准分，以此降低绝对值很大，但拟合效果很差的RSRS标准分对策略的影响。通过这种变换，修正RSRS标准分有明显的向正态修正的效果。
如下图所示，左图为RSRS标准分分布情况，其尾部较厚；右图为RSRS修正标准分，可以看出修正后更加接近于正态分布。
然而，修正标准分在预测性上的改善效果主要体现于标准分左侧，在做多策略中，左侧预测性改善对择时策略帮助并不大。我们将RSRS修正标准分与RSRS斜率值相乘得到RSRS右偏标准分。其分布如下图，可以看出右偏标准分左侧较薄，而右侧较厚。
同时给出如下RSRS右偏标准分交易策略（取值来自研报）：
基准和标的股票仍然选定沪深300指数，时间选取2022-04-19至2023-04-19。
通过不断尝试调整参数值，我们希望得到一个更好的策略表现。N取值在10-30之间时，N=18依然表现最佳；但是M取值较大时，收益率有提升的趋势，特别当M从750变为800时，总收益率从190%跃升至250%左右。在可以取到的M值中，M = 1100时策略表现最佳：
无论从收益率、胜率上，还是从最大回撤上，上述参数值都比研报中给出的参数值表现要好。这可能由于计算标准分的方法不同。其研报中计算的标准分并没有用到时间区间之外的数据：M=600时，回测前600天并没有600个斜率数据来计算标准分，比如回测第50天就只使用了50个斜率数据进行标准化，这使得回测前期信号相对不稳定。而我们计算标准分时，固定了移动窗口的值，所有日期的标准分采用了相同个数的数据来计算。
五、RSRS指标配合量价数据优化策略
为了规避掉在大熊市买入的情况，我们尝试在开仓时，加入一个对目前市场状态的判断，过滤掉下跌行情中的开仓。下面给出基于价格趋势和基于交易量趋势两种优化。
- RSRS指标 + 价格优化交易策略 一个直接的想法是从近期历史价格趋势进行判断，在回测中，使用前1日的20日均线值和3日前的20日均线值的相对大小牌判断近期市场状态。策略如下（取值来自研报）：
- RSRS指标 + 交易量相关性优化交易策略 很多研究表明市场涨跌与交易量有明显的正相关性，因此我们尝试采用交易量与修正标准分的相关性来过滤误判信号。在相关性为正时，给出买入信号。策略如下（取值来自研报）：
对于上述介绍的策略，还可以尝试配合其他量化指标过滤交易信号，也可以进一步调整买入卖出阈值（Sbuy,SsellSbuy,SsellSbuy,Ssell），还可以将第五部分中的RSRS右偏标准分换为标准分或修正标准分，不断尝试是否能够得到更好的策略表现。
注：回测部分是RSRS右偏标准分交易策略(N = 18, M = 1100)