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)

【量化课堂】ETF网格交易策略

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