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来源:【东吴金工 金工专题】“高频价量相关性拥抱CTA”系列研究（四）：CPV因子期货版3.0—CPV测谎机

原创 高子剑 量化邻距离

 2024年09月20日 14:37

 

该报告主要介绍了“高频价量相关性拥抱CTA”系列研究中CPV因子期货版的相关内容，从CPV期货版1.0的不足出发，构建了CPV期货版3.0策略，以下是详细介绍：

 

1. 研究背景和目的

 - 系列研究介绍：东吴金工推出“高频价量相关性拥抱CTA”系列研究，旨在将技术分析方法应用于CTA策略构建。

- 本文重点：作为系列研究第四篇，在《CPV期货版1.0》基础上，捕捉高频价量相关性中的多空信息，区分投资者类型，分析动量与反转效应，构建更有效的CTA交易策略。

 

2. CPV期货版1.0回顾

 - 表现情况

- 样本内：2020年4月15日发布后，净值曲线在3个月内稳定增长，7月1日达到最高点后下降。

- 样本外：2017年11月20日至2022年4月12日，年化收益17.79%，收益波动比0.92，日频胜率52.68%。

- PV值相关问题

- 修正持仓量：持仓量受T+0交易者行为影响，2015年9月后形态改变，需修正持仓量以反映真实交易意图，修正过程包括计算持仓量和成交量变化量、按权重分配、调整T+0交易者持仓量变化量并汇总等步骤，进而得到PV值作为交易信号。

- 交割周期和长假影响

- 交割周期：考虑交割日前四天胜率，剔除交割当日信号，综合考虑当月和次月合约信号值进行交易。

- 长假影响：相邻交易日间隔大于3天的信号剔除不交易。

- PV值与价量配合：PV值核心逻辑是价量相关性，符合四象限价量配合表，价量变化同向为正相关，趋势偏多；反向为负相关，趋势偏空。

 

3. PV值与交易执行关系

 - 交易逻辑：CPV期货版1.0通过价量相关性判断期货投资者当日情绪，用于投资次日期货。

- 动量与反转效应

- 以2020年7月1日为界，之前今日涨跌和明日涨跌是动量关系，之后是反转关系，这是由于投资者结构变化，样本内个人投资者占比多，样本外机构投资者占比多。

 

4. 投资者类型分析

 - DOV指标构建：通过计算持仓量变化量的绝对值与成交量的比值得到DOV指标，其数值区间为[0,1]，反映机构和散户投资者分布情况，机构投资者占比越高，DOV越趋近于1；散户投资者占比越高，DOV越趋近于0。

- DOV指标分布

- 日频DOV：沪深300期货样本外DOV均值高于样本内，说明样本外机构投资者占比更多。

- 分钟频DOV：同样样本外均值高于样本内，印证机构投资者占比在样本外更多。

- DOV与PV关系：DOV_mean和DOV_std分别反映机构投资者占比和投资者结构稳定性，与PV信号调整后的收益相关性为负，即DOV_mean和DOV_std越大，次日按PV信号交易越易亏损，DOV可验证PV信号有效性。

 

5. CPV期货版3.0——测谎机

 - CPV期货版1.0反转策略

- CPV1.0_mean反转：当日DOV_mean高于历史过去30天85%分位数且高于最近5日均值时，将PV信号反转，经参数敏感性检验，历史回看天数30，DOV_mean信号分位数85%为最优。

- CPV1.0_std反转：当日DOV_std高于历史过去50天80%分位数且高于最近5日均值时，将PV信号反转，经检验历史回看天数50，DOV_std信号分位数80%为最优。

- CPV期货版3.0策略

- 综合反转策略：基于DOV_mean与DOV_std反转与否构造四个象限，多数情况PV信号有效，其余三种情况需反转，最终策略为DOV_mean与DOV_std均不反转则维持原有交易方向，否则反转。

- 绩效提升：相比CPV期货版1.0，年化收益率大幅提高，日频胜率提高，最大回撤降低。

- 日度反转：运用日频DOV，通过比较过去20个和50个交易日DOV的标准差来修正PV信号，交易绩效也有提升。

- 交割周处理：沿用CPV期货版1.0方法，剔除交割当日信号，综合考虑当月和次月合约信号值交易，交易绩效在全周期各方面均有明显提升。

 

6. 总结

 - CPV期货版1.0收益先升后降，样本外失效原因是PV信号反映的市场情绪不能完全传导到次日。

- 通过DOV指标区分投资者类型，判断PV信号有效性，形成更完善投资策略。CPV期货版3.0相比CPV1.0，年化收益率、收益波动比和日频胜率均有显著提升。

策略思维导图: