基于申萬行業分類的行業輪動選股策略研究

陳旭杰

【摘 要】 本文構建了行業輪動選股策略，并將該策略在聚寬量化交易平臺上進行了回測?；販y結果表明，該策略在回測區間內可以在有效控制回測的前提下取得正收益，其表現優于同時期的滬深300指數。

【關鍵詞】 量化投資 行業輪動策略

一、引言

量化投資是指通過數量化方式及計算機程序化發出買賣指令，以獲取穩定收益為目的的交易方式。近年來，其投資業績穩定，市場規模和份額不斷擴大，并得到了越來越多投資者認可。量化投資和傳統的投資方式相比，其優勢在于紀律性、系統性、及時性、準確性和分散化。

量化選股就是用量化的方法選擇確定的投資組合，期望這樣的投資組合可以獲得超越大盤的投資收益。量化選股的方法主要有多因子選股、風格輪動選股、行業輪動選股以及趨勢跟蹤選股等，本文主要研究的是行業輪動選股策略的應用。

行業輪動是利用市場趨勢獲利的一種主動交易策略，其本質是利用不同投資品種強勢時間的錯位對行業品種進行切換以達到投資收益最大化的目的。本文將應用行業輪動策略在滬深300股票池中進行選股，首先會進行策略的構建，之后運用聚寬量化平臺進行回測，并對回測結果進行分析。

二、行業輪動策略的構建

在這一部分，本文將對行業輪動選股策略的策略執行思路、執行步驟進行說明。

（一）策略執行思路

本文策略的主要思路是基于滬深300股票池和申萬行業漲跌幅進行的定期輪換策略。基本方法是：

（1）選股：統計申萬一級行業指數，固定時間選取漲幅最大的指數，選取指數成分股中流通市值最大的5只股票作為操作標的;

（2）擇時;輪動模型，固定調倉周期開盤操作，默認開盤賣出不在股票池中的股票，買入選取的股票;

（3）倉位：平均分配倉位。

（二）策略執行步驟

策略執行步驟大致分為三個部分，分別是總體回測前的初始化函數設置、開盤前運行的局部參數設置部分和開盤時運行的股票交易部分。

（1）初始化函數設置

設置基準為滬深300;回測初始資金100萬元;股票類每筆交易時的手續費為買入時傭金萬分之三，賣出時傭金萬分之三加千分之一印花稅， 每筆交易傭金最低扣5塊錢;選股頻率（行業統計天數）為10天一次;行業內最大持倉股數為5;股票價格設置為使用動態復權模式的價格。

（2）開盤前運行的局部參數設置

這一部分要獲取行業漲跌幅數據，具體操作是：輸入開始日期，結束日期，返回申萬第一類行業漲跌幅統計數據，這些數據是聚寬量化平臺提供的;獲取行業的成分股，其基準為滬深300股票池;將所得到的股票列表中的股票按市值經行排序，確定買入列表。

（3）開盤時運行的股票交易部分

在股票交易部分需要進行是否調倉的判斷。首先，獲取持倉股票和買入列表，對未在買入列表中的已持有的股票進行賣出;檢查倉位持倉股票個數為5，如果不滿足設置個數則從選出的股票列表里面買入;將可用資金按最大支持買入的股票個數進行平均，買入符合條件的股票。

三、行業輪動策略的回測

在這一部分中，本文會介紹本行業輪動策略的回測參數設置、回測期間的各項指標數據，并根據回測結果圖對策略回測結果進行分析。

（一）回測參數設置與各項指標數據

本策略在進行回測時各參數的設置如下：

1.交易標的為滬深300中的申萬一級行業股票，且每個行業內最大持倉股數為5;收益基準為滬深300指數;

2.回測區間為2017年6月9日至2018年6月9日;策略初始資金為1000000元;

3.股票類每筆交易時的手續費是：買入時傭金萬分之三，賣出時傭金萬分之三加千分之一印花稅， 每筆交易傭金最低扣5塊錢;

4. 部分數據如申萬一級行業指數來自于聚寬量化投資平臺，回測運行亦是在聚寬量化投資平臺進行的。

上表是策略評估指標的基本情況。

從絕對收益方面來看，在整個策略的回測期間策略收益率為31.04%，而基準收益率為6.14%，顯然，本策略跑贏了滬深300指數。由于策略的回測區間恰好是一年，所以策略年化收益率為31.62%，幾乎沒有變化。

就策略風險部分而言，在整個回測期間，超額回報α是大于0的，說明相對于風險，策略在整個回測期間是處于可以獲得超額收益的狀態。策略的β的值大于1，表明策略和基準呈相同走勢，但是比基準的移動幅度更大。策略的夏普比率為1.001，表明每承受1個單位的總風險，將會產生約為1的超額收益，相對來說策略的超額收益較為客觀。

從盈虧評估的角度出發，策略的盈利次數為48，策略的虧損次數為57，策略的勝率為較低，為0.457，這是策略需要改進的部分。在盈虧比方面，策略的總盈利額是總虧損額的150.8%，表明策略長期是產生正收益的狀態。

（二）回測結果分析

上圖為策略回測結果圖。在圖中，藍色線為輪動策略的凈值走勢，紅色線為基準的凈值走勢。

回測選擇了2017年下半年到2018年上半年作為回測區間。在2017年年中股市有一定的下跌，下半年股市有向上的反彈，到達2018年1月后，股市又開始經歷了新一輪的下跌，從3587點跌至6月份的3000點左右，并開始震蕩。在這一段回測區間中，股市經歷了上升和下降的兩個趨勢，而且幅度波動適中，不算劇烈，符合多數時間股市的基本情況。

從策略回測結果圖中，我們可以看出，在2017年6月初到2018年6月初這一年的時間中，基準收益從2017年中至2018年1月之前一直處于上漲的過程，在2018年1月之后開始下降，這基本符合了當時股市的趨勢;策略收益則是無規則的波動，在2017年的8月份達到37.10%左右的最大值，在2017年12月中到達了最低點，大約為11.65%，根據最大回測率的計算公式，此時的最大回測為18.55%。總體上，在回測區間中，策略收益幾乎都高于基準收益。

根據策略收益和基準收益的表現，回測的區間可以分為三個階段。

第一個階段是從2017年6月這一個月的時間，從收益曲線可以看出，策略收益和基準收益基本不分上下、處于膠著的狀態。這一階段的盈虧差異并不顯著，調倉情況也基本以開倉為主。

第二個階段是從2017年7月2018年1月的區間，股市此時屬于慢牛的狀態，即健康可持續的行情。基準收益率穩步上升，并在2018年1月24日達到最高，為23.28%;策略收益呈現出無規則的波動并開始高于基準收益，行業輪動選股的優勢開始體現出來;兩者之間的差值先從2017年7月開始上升，并在8月初達到最大，之后隨著股票市場整體利好的行情開始慢慢減少。

第三個階段是從2018年2月到6月的區間，此時股市的行情不好，處于下跌狀態。基準收益率開始隨著時間下降;策略收益在不同的時間段都進行著小幅的波動，但仍然高于基準收益。從18年6月初開始，策略收益可以達到基準收益的4.5—5倍，這說明行業輪動選股策略發揮了較大的作用。

四、總結

本文就量化投資中的行業輪動選股策略在聚寬量化投資平臺上進行了策略編寫、回測運行以及回測結果分析。所編寫的策略在回測區間內可以取得正收益且幾乎每個時間點都大于滬深300基準收益。在策略回測分析中，將回測區間分為了三個階段，并且分別描述了各個階段的基本情況。

當然，本文還存在著很多不足之處：第一，由于目前的編程能力和其他相關水平不足，該策略的收益率較低，波動比較頻繁;第二，是本文的策略僅僅只是基于過去的數據進行回測分析，并沒有考慮到未來股市趨勢的變動，市場的熊牛判斷是對策略收益有很大影響的宏觀因素，如果能將對于市場風險的判斷加入到策略當中，策略在牛市正常運行、在熊市停止交易將對策略的效果會有顯著的提升。

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