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量价过滤+2种动量过滤ETF轮动(优)

lindercube 2个月前 (11-07) 阅读数 139 #量化教程

这个策略稳定性非常好,很适合自动化跟投。


在该策略中,“加权斜率动量 + 成交量 + 趋势强度(RSRS) + 均线” 的组合并非简单叠加,而是递进式筛选、互补性验证的逻辑链条 —— 从 “找出潜在强势标的” 到 “过滤风险标的”,再到 “验证趋势有效性”,最终 “确认趋势持续性”,形成一套完整的标的筛选闭环。以下是具体组合逻辑:

一、核心逻辑:四层筛选,层层递进

四个因子的组合遵循 “先选强、再排雷、后验真、终固势” 的流程,每层筛选解决特定问题,最终从 ETF 池中选出 “趋势强、无风险、可持续” 的标的。具体流程如下:

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        第一层(动量):从全池 ETF 中筛选出短期趋势最强的标的(解决 “哪些标的近期表现好” 的问题);

  • 第二层(成交量):从动量筛选结果中剔除 “异常放量” 的标的(解决 “强势是否由短期资金炒作导致” 的问题);

  • 第三层(RSRS 趋势强度):从剩余标的中验证趋势的 “真实性”(解决 “强势是否是真实趋势,还是随机波动” 的问题);

  • 第四层(均线):根据趋势强度动态调整均线要求,确认趋势的 “持续性”(解决 “趋势能否延续” 的问题)。

二、各因子的具体作用与组合细节

1. 动量因子:第一层筛选,找出 “短期强势标的”【斜率动量排名靠前】

作用:量化 ETF 的短期趋势强度,作为初步筛选的 “敲门砖”。具体逻辑:
  • 通过 “带权重的线性回归” 计算过去 25 天(约 1 个月)的趋势斜率(近期价格权重更高,更贴合短期趋势);

  • 结合 “年化收益率”(趋势的收益幅度)和 “R² 值”(趋势的稳定性),计算综合得分(得分越高,说明标的近期 “涨得好且涨得稳”);

  • 同时过滤近 3 天内单日跌幅超 5% 的标的(规避短期暴跌风险),得到 “动量排名列表”(从高到低排序)。

为什么作为第一层:动量是趋势的 “直观表现”,先通过动量缩小范围,避免后续因子对全池标的无效计算。

2. 成交量因子:第二层筛选,排除 “异常炒作标的”【不买入放天量ETF】

作用:过滤因短期资金炒作导致的 “虚假强势”,确保趋势由真实资金推动。具体逻辑:
  • 计算标的当日累计成交量与近 7 日平均成交量的比值;

  • 若比值>2.0(即当日成交量是近 7 日均值的 2 倍以上),视为 “异常放量”(可能是短期资金突击入场,后续易回调),直接从动量排名中剔除;

  • 仅保留成交量 “正常”(比值≤2.0)的标的进入下一层。

与动量的组合意义:动量仅反映价格趋势,但 “价量背离”(如放量滞涨、放量下跌)是风险信号。成交量因子弥补了动量 “只看价、不看量” 的缺陷,确保强势趋势有成交量支撑。

3. RSRS 趋势强度:第三层筛选,验证 “趋势真实性”【RSR动量-再次验证】

作用:判断动量筛选出的 “强势” 是 “真实趋势” 还是 “随机波动”,过滤 “伪趋势”。具体逻辑:
  • RSRS 斜率:通过过去 18 天 “最低价对最高价” 的线性回归斜率,量化趋势强度(斜率为正且越大,说明上涨趋势越强劲);

  • 安全阈值(Beta):计算过去 250 天(约 1 年)RSRS 斜率的 “均值 - 2 倍标准差”(代表历史上 “弱趋势” 的临界点);

  • 仅保留 “当前 RSRS 斜率>安全阈值” 的标的(说明当前趋势强度超过历史上多数 “弱趋势” 时段,是 “真实有效趋势”)。

与前两层的组合意义:
  • 动量可能被短期波动(如单日上冲)拉高得分,但 RSRS 通过 “高低价回归” 捕捉整体趋势结构,避免被单日噪音误导;

  • 例如:某 ETF 因单日利好冲高(动量得分高),但 RSRS 斜率未超过安全阈值(整体趋势仍弱),则被剔除。

4. 均线因子:第四层筛选,确认 “趋势持续性”【RSRS动量+均线系统 -再次验证】

作用:根据趋势强度动态调整验证标准,确保趋势具备 “延续基础”。具体逻辑:
  • 均线代表 “平均持仓成本”,价格在均线上方说明多数投资者盈利,趋势更易延续;

  • 结合 RSRS 趋势强度(量化趋势的 “强弱程度”),设置差异化均线条件:

    • 强趋势(RSRS 强度>0.15):无需均线验证(强趋势下,短期回调不影响整体方向);

    • 中趋势(0.03<RSRS 强度≤0.15):需价格在 5 日均线上方(短期成本支撑);

    • 弱趋势(RSRS 强度≤0.03):需价格在 10 日均线上方(中期成本支撑)。

与前三层的组合意义:
  • 解决 “趋势强度不足时,如何确保延续性” 的问题:弱趋势下,依赖均线(平均成本)提供支撑,避免介入 “趋势模糊” 的标的;

  • 强趋势下放松均线要求,避免因短期回调(如回踩 5 日线)错过主升浪,兼顾 “灵活性” 与 “安全性”。

三、组合的核心优势:互补性与适应性

四个因子的组合并非简单叠加,而是通过 “缺陷互补” 和 “动态适配” 提升筛选精度:
  1. 缺陷互补:
    • 动量可能受短期噪音影响→RSRS 验证趋势真实性;

    • 动量 + RSRS 可能忽略量能异常→成交量过滤资金炒作;

    • 趋势强度不同时,持续性要求不同→均线动态调整条件。

  2. 动态适配:
    • 强趋势市(如 2021 年新能源):动量高 + RSRS 强度高→无需均线,直接介入,捕捉主升浪;

    • 震荡市(如 2023 年):动量中等 + RSRS 强度弱→依赖 10 日均线确认,避免频繁止损;

    • 风险市(如 2022 年):多数标的动量低或成交量异常→通过多层过滤后空仓,控制回撤。

四、总结:组合逻辑的一句话概括

“用动量找近期强势标的,用成交量排除资金炒作的伪强势,用 RSRS 验证趋势是否真实有效,最后根据趋势强度用均线确认趋势能否延续 —— 四层筛选层层递进,最终选出‘强、真、稳’的行业 ETF。”

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