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聚类的数量化投资系列（择时策略） ——算法交易与高频择时研究 兴业证券股份有限公司 分析师：刘华峰 021liuhf@ SAC：S0190511070003 随着国内证券研究工作的日益深化，A股市场有效性得到不断提高，通过选股与择时获取高超额回报的机会越来越少，算法交易在管理市场冲击成本、机会成本和风险等方面的优势正受到关注。我们通过对股票历史时段进行聚类，找出存在相似性的时段，研究其概率分布，希望能为高频交易决策提供参考。 聚类分析，找出相似时段 历史相似时段上涨概率计算 根据历史概率得到交易信号 根据交易信号进行量的分布 策略实现 步骤一、聚类分析 通过聚类，可将股票高频交易的时间根据指标分成存在差异的几类，每天对所有的高频交易时间点按照指标进行快速聚类，对时间点的相似性进行分类，聚类所得的每一类表示存在相似性的时间点的组合。 聚类指标 1、涨幅： 1）1分钟涨幅 2）2分钟涨幅 …… 10）10分钟涨幅 聚类指标 2、成交量： 1）1分钟成交量变化率：当前分钟成交量/前1分钟成交量-1 2）2分钟成交量变化率：当前分钟成交量/前第2分钟成交量-1 …… 10）10分钟成交量变化率：当前分钟成交量/前第10分钟成交量-1 聚类指标 3、成交金额： 1）1分钟成交额变化率：当前分钟成交额/前1分钟成交额-1 2）2分钟成交额变化率：当前分钟成交额/前第2分钟成交额-1 …… 10）10分钟成交额变化率：当前分钟成交额/前第10分钟成交额-1 步骤二、计算概率 1）涨幅=第10分钟的平均成交价/当前分钟平均成交价-1 2）概率计算公式：涨幅为正的个数/涨幅总个数*100% 步骤三、确定交易信号 历史概率超过65%时买入，低于35%时卖出 步骤四、交易量分布 当历史上涨概率高于65%时，判断未来10分钟为上涨趋势，对未来10分钟的交易量按时间加权分配，依次分配10/55、9/55、……、1/55，下一个交易段依此类推 当历史上涨概率低于35%时，做相反分配 否则平均分配 结果分析 表1、中国石化测试结果 数据来源：兴业证券研究所 天软科技 时间段 买入点 卖出点 买入 胜率 卖出 胜率 总胜率 买入后 平均涨幅 卖出后 平均涨幅20110501 89 748 59.55% 67.38% 66.55% 0.07 -0.08 20110601 50 739 58.00% 67.25% 66.67% -0.02 -0.07 20110701 70 157 62.86% 68.15% 66.52% 0.10 -0.08 20110801 39 986 61.54% 68.56% 68.29% 0.04 -0.06 20110901 64 880 48.44% 58.64% 57.94% 0.04 -0.06 交易模拟 表2、择时收益 数据来源：兴业证券研究所 天软科技 时间 择时 买入点 择时 卖出点 总胜率 择时前 成交额 择时后 成交额 择时买入 收益（基点）0 0 　 8564644 8564644 　7 0 100.00% 9139439 9138515 1.01 29 23 71.15% 8381074 8378222 3.40 0 0 - 8874780 8874780 　0 156 66.03% 8590492 8575727 17.19 23 2 60.00% 7976220 7975555 0.83 0 82 60.98% 8182736 8179055 4.50 0 174 68.97% 7201382 7160613 56.61 0 0 　 8564644 8564644 　 交易模拟（5月4日） 模拟交易量分布 真实交易量分布 交易模拟（8月8日） 模拟交易量分布 真实交易量分布 函数流程 KMeansCluster_Q2 CH_Prop main_CH_Test4 取数据、评分和聚类 计算概率 根据概率做量分布 谢谢大家…… 兴业证券股份有限公司 分析师：刘华峰 021liuhf@ SAC：S0190511070003