開拓者 TBKurtosis-Skewing交易策略(多市場測試有效）
作者：開拓者 TB 來源：cxh99.com 發(fā)布時間：2013年03月10日
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這是一個基于數(shù)據(jù)分布的峰度（kurtosis）和偏度（skewness）的交易策略。當數(shù)據(jù)呈現(xiàn)趨勢性，并且潛在趨勢為正時，我們做多。當數(shù)據(jù)呈現(xiàn)趨勢性，并且潛在趨勢為負時，我們做空。當趨勢發(fā)生反轉(zhuǎn)后，我們平倉。那么，我們?nèi)绾未_定趨勢和趨勢的強度呢？讓我們先來復(fù)習一下峰度和偏度的定義。
峰度（kurtosis），是描繪一組數(shù)據(jù)的分布形態(tài)的陡峭程度的統(tǒng)計量。正態(tài)分布的kurtosis為3，所以我們把kurtosis大于3的稱作尖峰，表示數(shù)據(jù)的分布比正態(tài)分布更集中和陡峭。我們把kurtosis小于3的作為平峰型，表示數(shù)據(jù)分布比之正態(tài)分布更為平滑。峰度的計算公式可以在網(wǎng)上隨意找到，MATLAB或R等統(tǒng)計學軟件中也都有內(nèi)部實現(xiàn)。這里我們所指代的分度是真實峰度減去3之后的值。在金融市場，峰度大于0表現(xiàn)為無趨勢（sideway market），峰度小于0表現(xiàn)為趨勢市（trending market）。
偏度（skewness）描繪的是數(shù)據(jù)分布的對稱性，或者說是數(shù)據(jù)中眾數(shù)（mode）的位置。skewness等于0刻畫的是完美的對稱性。這個統(tǒng)計量同樣需要和正態(tài)分布比較：偏度大于0表明和正態(tài)分布相比，該數(shù)組呈現(xiàn)右偏，表現(xiàn)為右部的長尾并且極端值較多分布于右部；反之為左偏，表現(xiàn)為左部的長尾并且極端值較多分布于左部。在金融市場，偏度大于0可以解釋為數(shù)據(jù)傾向于匯聚成向上的趨勢，偏度小于0可以解釋為數(shù)據(jù)傾向于匯聚成下降的趨勢。
因此，我們得出以下的交易法則：
若采用趨勢跟隨型策略：
- 當峰度小于0（市場處于趨勢市），偏度大于0（趨勢為上升），波動性高于某一特定水平時，做多；
- 當峰度小于0（市場處于趨勢市），偏度大于0（趨勢為上升），波動性高于某一特定水平時，做空；
這里波動性可以用真實波動區(qū)間（ATR)來估算。表示為公式為：
- Buy when kurtosis（N1） crosses below 0, skew(N2) > 0, and ATR(N3) > minimum level.
- Sell when kurtosis(N1) crosses below 0, skew(N2) < 0, and ATR(N3) > minimum level.
若采用均值回歸型策略：
- 當峰度大于0（市場處于mean-reversal），偏度小于0（價格偏向較低方向），波動性高于某一特定水平時，做多；
- 當峰度大于0（市場處于mean-reversal），偏度大于0（價格偏向較高方向），波動性高于某一特定水平時，做空；
這里波動性可以用真實波動區(qū)間（ATR)來估算。表示為公式為：
- Buy when kurtosis（N1） crosses up 0, skew(N2) < 0, and ATR(N3) > minimum level.
- Sell when kurtosis(N1) crosses up0, skew(N2) > 0, and ATR(N3) > minimum level.
對應(yīng)的離場法則大家可以自己設(shè)定。比如說：
- 止損離場
- 固定持有周期
- 當峰度變化轉(zhuǎn)向
- 當采用趨勢跟蹤型策略時，我們希望波動性不要過大。因此，我們在波動性大于某一特定值時離場。當采用均值回歸時，我們希望波動性較大，因此，我們在波動性低于某值時離場。
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