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第24章 常见的量化交易策略（第2页）

甚至在不同的时间周期应用时，这两种策略的收益率会出现反转。

“比如买入100个交易日时，动量策略的收益率高，但买入200个交易日后，就是反向策略的收益率高了。”

随后，田园开始介绍均值回归策略。

“均值回归在生活中很常见。

是指某种趋势不会一直延续，而是会大概率回到平均值。

这种现象在股市中最为常见，所以均值回归是一种数学方法。

它的原理是股价高于或低于均值时，会以很高的概率回归均值。”

他继续说：“该策略认为，价格不会总是一种趋势，所以股价连续上升或下降时，随时可能出现反转。

利用这个原理设计的策略，就是均值回归策略。”

田园觉得，这个策略不太适合非专业的投资者，因为均值回归的时间周期不太容易确定，不同的交易对象回归的周期可能会不同，甚至同一个交易对象，每次回归的周期也不同。

而且在利用均值回归原理设计交易策略时，可能会感觉它有点类似于反向策略，多数是在寻找与平均水平差距较大的股票。

听到这，有学员问：“是不是还有其他的量化策略啊？”

“有的。

比如低波策略。

这是按照波动率选股的一种策略，一般用最近一年的收益率波动率指标。”

田园继续说：“虽然经典理论认为，资产预期收益率与风险成正比，风险越大，样本股的收益率应该越高，但大量的研究显示，低波动异象广泛存在于股市。

它的表现为低波动的股票组合，比高风险的组合，可能获得更高的长期回报。”

说了几种被动型量化策略后，田园开始介绍自己最常用的择时型量化策略。

“我一般会用大盘指数的买卖点作为量化交易的条件。”

有些学员不太了解田园，就问：“那要怎么交易啊？买指数？”

田园笑，“用指数的买卖点，买卖个股。”

“啊？这也可以？”

“可以。

而且这是最适合普通投资者的量化策略，因为在大盘指数应用常用的技术指标交易系统，既简单可行，策略的历史收益率也不是很低，甚至有些策略的收益率很高。”

田园告诉学员们，该策略的原理是大多数个股跟随指数运行，但个股的振幅高于指数。

所以只要能在指数赚钱的指标买卖点，把它们应用到个股就能赚得更多。

能够应用的指标可以是顺势型的，也可以是震荡型的，可以用于决策的指数也有很多。

“这个策略的统计也比较简单，只需要记录指数的买卖点，再统计个股的区间涨幅即可。”

课程的最后，田园总结说：“量化交易是通过对历史行情的统计，找到能够稳定获利的交易方法。

投资者在设计好自己的交易系统后，要跟踪判断它的有效性。

在应用自己的系统时，要提高执行力。”

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