网格交易的买入择时分析

  网格交易策略的盈利大多数来源于对投资标的双向建仓，利用其波动进行低买高卖的操作来截留利润，经过长时间的积累将小收益转化为大的利润。但是同其他交易策略一样，网格交易策略也能够最终靠选择正真适合的买入时点来控制风险，提高最终的收益率水平。对于网格交易策略的买入择时，我们主要在以下两个方面做：（1）选择“创业板50ETF”的相对低估值区间建仓；（2）选择投资者情绪高涨的时机建仓。

  网格交易策略属于典型的左侧交易，左侧交易具有一定风险，买入后通常不会立即开始上涨。若能选取低估区域作为建仓点位，就能某些特定的程度降低亏损的风险。而如果在高估值区域买入，在行情不佳或者出现系统性危机时，便很可能击穿网格，导致巨额亏损。由于我国股票市场存在较强的动量定理，且“创业板50ETF”作为一种宽基指数型基金，在震荡市中价格运行区间不会在短时间发生很大的调整。因此，我们大家可以通过对历史数据的研究，选择相对低位构建网格，以期控制风险，提升收益率水平。

  根据上表3.8，我们大家可以观测到“创业板50ETF”自2002年7月15日起进入震荡盘整阶段后的各个分位数点。根据以往的交易经验，选取在50%分位点下方建仓都可以较大程度保障网格交易策略的安全性，取得不错的收益。本文针对的群体为投资经验参差不齐的个人投资商，所以决定选用20%分位点即股价1.061下方作为建仓起点。

  我们所在的市场是由若干投资者构成的，某个金融标的的上涨或下跌实际是众多投资者合力的体现。在投资者情绪高涨时，投资的人对市场充满信心，其多倾向于继续持有，或者买入产品，从而使得收益率水平上升，往往伴随着波动率和成交量水平的上升；反之，若投资者情绪悲观，则其可能由于担心不确定性而频繁买卖或者卖出产品，从而使得收益率水平下降，此时也伴随波动率和成交量水平的上升。所以本节中我们对投入资产的人的情绪和“创业板50ETF”收益率水平进行联动分析，来寻找更适合的建仓点位。

  为分析投资者情绪与市场运行趋势之间的关系，常用的体现投资者情绪的指标主要有新增开户数、成交量、换手率等，考虑到数据的可得性和剔除研究标的规模变动等的影响，我们在本节中使用以换手率作为投资者情绪的代理指标作对比分析。

  首先，我们用“创业板50ETF”的历史数据，制作得到收益率序列和换手率的对比图如图3.4所示：

  由上图我们大家可以初步看出，在2018年之前，该交易品种的交易尚不活跃，其换手率非常低。2018年之后，换手率开始上升，说明产品的市场认可度和成熟度均显著上升了。对比分析收益率和换手率不难发现，当收益率序列呈现大幅度波动时，换手率也达到局部峰值。换手率的峰值与波动的峰值基本对应，且换手率的高峰和低谷呈周期性出现，在整个样本区间内都成立。通常我们大家都认为一只投资标的的换手率超过5%时，即表明该标的的关注度较高，交易活跃，有利于套利操作的展开，自2018年后“创业板50ETF”几乎一半以上的交易日换手率超过了5%。

  为进一步分析两者之间的关系，本文对二者建立VaR模型，进而通过脉冲响应图来分析两者的关系。为了排除换手率较低时的影响，本文将样本区间重新划定为2018年1月1日开始。

  由表3.9可知，当滞后阶数为3时，各信息准则均值最小，故应选择滞后3阶为最优滞后阶数，并建立VaR（3）模型。

  这里使用“OLS-CUSUM”，它给出的是残差累积和，在该检验生成的曲线图中，残差累积和曲线以时间为横坐标，图中绘出两条临界线，如果累积和超出了这两条临界线，则说明参数不具有稳定性。由图3.5可知，此残差累积和均在临界线内，说明此处建立的VaR模型稳定。

  最后，本文分析两者之间的脉冲响应图。脉冲响应分析，简单来说即某一内生变量对于残差冲击的反应。具体来讲，这种分析方式描述的是给随机误差项上施加一个标准差大小的冲击，并衡量对内生变量的当期值和未来值所造成的影响。脉冲响应图如3.6所示：

  由图3.6中的第一张脉冲响应图可知，当给定换手率一个标准差的正向冲击时，收益率从第一期开始会有正向响应，随后该正向响应开始减小，并转为负向响应。该负向响应说明，当换手率增加时，代表投资者情绪较为激烈，多方和空方力量都很强，对市场的未来走向分歧明显，这时投资者会频繁买卖，使得市场的震荡程度增加，此时如果在估值高位区间则未来下跌的可能性很大，反之如果在低估值区间则大概率预示新一轮的行情即将开始，也就是一个较好的建仓时点。

  由图3.6中的第二张脉冲响应图可知，当给定收益率序列一个标准差的正向冲击时，换手率基本没响应，说明收益率对换手率的影响不大，这也就排除了它们之间有反向因果关系的可能性，增加了结论的可靠性。

  高频版 网格交易（设定高频参数）还能做到T+0，高频交易，反复收割价差收益