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技术分析的选股与择时
刘鹏程Sai.L
最近两年一些专业的分析者天天提及的左侧交易和右侧交易在普通投资者看来似乎是一个系统，其实不然，左侧交易和右侧交易是分别对应两种思路的两个系统。所谓左右就是指价格在一定时间内最低点或者最高点为分界线，左侧交易是在下跌即将结束之前提前进场等待转折点的到来，右侧交易是在下跌趋势结束之后，上涨趋势已经确立的情况下进程，顺势获取利润。通俗的说就是一个在下跌的时候买，一个是在上涨的时候买。左侧交易多使用转折型指标中的超买超卖指标，右侧交易多使用趋势型指标。我们看一个例子。
如果仅仅是这样来观察的话，我们马上就会得出一个结论，那就是一些专业人士给出的右侧交易优于左侧交易的结论应该是对的，因为右侧交易看起来更多的稳妥和安全，甚至我们可以先用左侧交易的思路去推测最低点，但是这个过程中不建仓，等到行情移动到右侧再出现积极信号验证了最低点之后，两种判断方式叠加之下，我们再进行建仓，看起来可靠性又增加了一步。但是事物的优劣总有它的双面性。我们再看一个上涨到高位转为下跌的例子，
有了这样的区分，对应和重新的命名，可以大大方便了我们在下文中对不同策略中技术分析选股和择时的叙述。
我们先看一下上证指数和MA888之间的关系，来验证一下这个指标的在行情（长期趋势，本段内在使用行情这个词都是指长期趋势）中有效性。 在图中我们可以明显的看到，在上证指数历史走势中，很多关键的转折点都是围绕着这条均线展开的，同时历史上比较强劲的几次大牛市都是在指数突破MA888之后强势展开的。
我们可以看到自从上涨指数从7月开始上涨之后，在9月底和10月底两次大幅回调的过程中，都是MA888提供了有效的支撑，在上涨指数有效突破MA888之后，两轮回踩证明了突破有效性之后，上涨指数开始加速上涨。
先用我们在之前用行业和基本面看好的承德露露来进行测试，
再举出一个汽车行业中，我们认为最有超长线投资价值的宇通客车来看一下， 同样的，在股价突破MA888之后，并能保持在其上的时候，宇通客车的股价一直是在节节创出历史新高，我们将每次突破，回踩或者调整之后接近MA888之后开始回升的时间点作为建仓机会，并能超长线持有的话，不仅简单有效，而且往往会战胜大多数花费极大精力追涨杀跌的短线投资者的收益水平。
超长线投资标的——云南白药
周期性趋势投资标的——锌业股份 其区别在MA888和股价之间的关系可以明显看到，图一就是超长线投资的极佳标的，而后者就是我们马上要讨论的趋势性获利的强周期类型。看过这样的对比之后，相信大家心目中对如果寻找行情性股票已经有了一定的认识和了解。
技术分析 选择和应用
1 / 技术分析 选择和应用 12 东吴证券研究所 请务必阅读正文之后的免责声明部分 证券研究报告·金融工程·金工专题报告 “技术分析拥抱选股因子”系列研究（四） [Table_Main] 换手率分布均匀度，基于分钟成交量的选股因子 研究结论 前言：本篇报告为东吴金工“技术分析拥抱选股因子”系列研究的第四篇，承接上一篇报告《量价配合下的新换手率因子》的研究方向，继续对换手率因子进行探索。 传统换手率因子：传统换手率因子Turn20在全体A股中的年化ICIR为-1.96，10分组多空对冲的年化收益为28.93%，信息比率为1.77，月度胜率为63.41%，整体表现已经较为稳健。但换手率因子的逻辑仍然存在缺陷。我们发现在换手率最大的分组中，组内成分股未来收益的差异较大，既有大跌的股票，也有大涨的股票；但从换手率因子的逻辑来看，这组股票整体偏空，因此我们误判了许多未来大涨的样本。 换手率分布均匀度UTD因子：基于个股的分钟成交量数据，构建换手率分布均匀度UTD因子，其对股票样本的误判程度明显减弱，选股效果也大幅优于传统因子。在回测期2014/01/01-2021/01/31内，以全体A股为研究样本，UTD因子的月度IC均值为-0.047，RankIC均值为-0.071，年化ICIR为-2.85，年化RankICIR为-3.93；10分组多空对冲的年化收益为21.85%，年化波动为7.56%，信息比率为2.89，月度胜率为82.93%，最大回撤为4.31%。在剔除了市场常用风格、行业和东吴金工特色因子的干扰后，纯净UTD因子仍然具备一定的选股效果。 风险提示：本报告所有统计结果均基于历史数据，未来市场可能发生重大变化；单因子的收益可能存在较大波动，实际应用需结合资金管理、风险控制等方法。 图1：换手率分布均匀度UTD因子10分组及多空对冲净值走势 数据来源：Wind资讯，东吴证券研究所 证券分析师 高子剑 执业证号：S0600518010001 021-60199793 [email protected] 研究助理 沈芷琦 021-60199793 [email protected] 相关研究 1、《“技术分析拥抱选股因子”系列研究（一）：高频价量相关性，意想不到的选股因子》20200223 2、《“技术分析拥抱选股因子”系列研究（二）：上下影线，蜡烛好还是威廉好？》20200619 3、《“技术分析拥抱选股因子”系列研究（三）：量价配合视角下的新换手率因子》20201130 4、《“波动率选股因子”系列研究（二）：换手率分布均匀度，基于高频波动率的选股因子》20200901 [Table_Author] 2021年03月01日 2 / 12 东吴证券研究所 请务必阅读正文之后的免责声明部分 [Table_Yemei] 金工专题报告 内容目录 1. 前言 . 4 2. 换手率分布均匀度因子的构建 . 5 3. 其他重要讨论 . 8 3.1. UTD因子的组内标准差 . 8 3.2. 纯净UTD因子的表现 . 9 3.3. UTD因子的参数敏感性 . 10 3.4. 其他样本空间的情况. 10 4. 总结 . 11 5. 风险提示 . 11 3 / 12 东吴证券研究所 请务必阅读正文之后的免责声明部分 [Table_Yemei] 金工专题报告 图表目录 图1：换手率分布均匀度UTD因子10分组及多空对冲净值走势 . 1 图2：传统换手率因子Turn20的10分组及多空对冲净值走势 . 4 图3：传统换手率因子10分组的组内收益标准差. 5 技术分析 选择和应用 图4：换手率分布均匀度UTD因子10分组及多空对冲净值走势 . 6 图5：UTD_deTurn20因子10分组回测及多空对冲净值走势 . 8 图6：UTD、Turn20因子的10分组组内收益标准差对比 . 8 图7：纯净UTD因子10分组回测及多空对冲净值走势 . 9 表1：UTD因子、Turn20因子的多空对冲绩效指标 . 7 表2：换手率分布均匀度UTD因子分年度表现 . 7 表3：UTD因子与常用因子的相关系数 . 9 表4：纯净UTD因子分年度表现 . 10 表5：UTD因子、传统换手率因子的多空对冲绩效指标（回看40、60日） . 10 表6：沪深300、中证500成分股多空对冲绩效指标. 11 4 / 12 东吴证券研究所 请务必阅读正文之后的免责声明部分 [Table_Yemei] 金工专题报告 1. 前言 本篇报告为东吴金工“技术分析拥抱选股因子”系列研究的第四篇，在上一篇报告《量价配合视角下的新换手率因子》中，我们从技术分析提出的经验法则里受到启发，对传统换手率因子进行了改进。在文中，我们曾简要回顾传统换手率因子Turn20（每月月底计算过去20个交易日的日均换手率，并做市值中性化处理），其选股逻辑为：过去一个月换手率越小的股票，未来一个月越有可能上涨；而换手率越大的股票，未来越有可能下跌。 下图2展示了2014/01/01-2021/01/31期间，传统换手率因子Turn20在全体A股中的表现，年化ICIR为-1.96；10分组严格单调，多空对冲的年化收益为28.93%，信息比率为1.77，月度胜率为63.41%，整体表现较为稳健。 图2：传统换手率因子Turn20的10分组及多空对冲净值走势 数据来源：Wind资讯，东吴证券研究所 但在上一篇报告中，我们也曾提到，换手率因子的逻辑并不完全正确。比如我们做了一个简单的测算：每月月底，按照换手率因子Turn20对所有股票进行10分组后，计算下个月，每个组内成分股月收益的横截面标准差，最后所有月份取平均值。具体结果如下图3所示，其中分组1换手率因子值最小，分组10因子值最大。可以发现，随着换手率因子的逐渐增大，10组股票的组内收益标准差呈现递增的形态。这个结果表明，在换手率最大的分组中，组内成分股未来收益的差异较大，既有大跌的股票，也有大涨的股票；但从换手率因子的逻辑来看，这组股票整体偏空，因此我们误判了许多未来大涨的样本。 5 / 12 东吴证券研究所 请务必阅读正文之后的免责声明部分 [Table_Yemei] 金工专题报告 图3：传统换手率因子10分组的组内收益标准差 数据来源：Wind资讯，东吴证券研究所 作为系列研究的第四篇，本文承接上一篇报告的研究方向，仍然对换手率因子进行探索。与上一篇报告仅用日频数据、配合价格信息的方法不同，本篇报告将借助成交量的分钟数据，对传统换手率因子进行改进。在报告最后，我们将努力呈现一个效果更好的新因子。 2. 换手率分布均匀度因子的构建 在东吴金工推出的“波动率选股因子”系列报告中，我们曾基于分钟价格数据，构建信息分布均匀度UID因子（详见专题报告《“波动率选股
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