(同濟大學(xué) 經(jīng)濟與管理學(xué)院，上海 200092)

一、引言和文獻綜述

現(xiàn)代金融體系中，期貨賦予了市場主體轉(zhuǎn)移價格風(fēng)險的手段，有助于促進金融體系和國民經(jīng)濟穩(wěn)定健康發(fā)展[1]。期貨市場還具有其他市場所不具備的獨特功能：首先，期貨存在規(guī)避風(fēng)險的功能。在市場經(jīng)濟中，供求要素的變動、市場競爭的日趨劇烈，使商品經(jīng)營會遇到多種風(fēng)險，如經(jīng)營風(fēng)險、價格風(fēng)險等，其中最常面臨的就是價格風(fēng)險。產(chǎn)品是否以預(yù)測價格銷售、原材料是否以較低的價格買入是困擾經(jīng)營者的首要問題。期貨規(guī)避風(fēng)險的功能為經(jīng)營者避免、轉(zhuǎn)移或分解價格風(fēng)險提供了良好方法，這也是期貨市場得以健康發(fā)展的重要原因。其次，期貨具有價格發(fā)現(xiàn)的功能。期貨買賣的參與者眾多，除會員之外，還有他們所代表的大量商品生產(chǎn)者、銷售者、加工者、進出口商和投機者等。這些成千上萬的買家和賣家匯集在同一市場競爭，能夠充分代表供求兩方的實力，有助于公平價格的達成。隨著期貨交易的不斷發(fā)展，尤其是隨著期貨交易在世界范圍內(nèi)拓展，期貨的價格發(fā)現(xiàn)功用越來越完善，期貨價格在更大范圍內(nèi)綜合反映更多的供求影響要素，能更精確地預(yù)測價格變動的趨向[2]。

進入21世紀(jì)以來，我國期貨市場進入規(guī)范發(fā)展階段，期貨交易規(guī)模不斷增長，期貨種類體系逐步完善，期貨市場的功用獲得充分發(fā)展。伴隨著期貨市場的穩(wěn)步發(fā)展、期貨中介機構(gòu)的實力和辦事效率進一步提高。尤其是股指期貨上市后，證券公司紛紛設(shè)立或控股期貨公司，快速提升了期貨公司的資金量。同時，期貨公司的運營領(lǐng)域也有所擴展。

程序化交易(program trading)，又稱“算法交易”(algorithmic trading)和“一籃子交易”(basket trading)，是指將交易思維與模型設(shè)計成計算機程序語言，經(jīng)過計算機主動執(zhí)行交易順序?qū)崿F(xiàn)交易[3]。伴隨著計算機技術(shù)的高速發(fā)展，程序化交易成為投資業(yè)與IT技術(shù)的最佳結(jié)合點，單純依賴投資經(jīng)理的職業(yè)閱歷以及手工操作的資產(chǎn)管理方式受到了來自市場風(fēng)險加劇、變動頻繁、資金規(guī)模擴大等現(xiàn)實挑戰(zhàn)，所以需要引入程序化交易來處理風(fēng)險管理、操作效率這些難題。程序化交易的發(fā)展建立在計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展、對沖基金的興盛以及報價形式的變化這三個方面技術(shù)進步之上。隨著計算機的運算速度不斷加快，投資者如今可以對復(fù)雜的股票組合剖析鉆研；而網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展，使投資者可以迅速地取得最新的行情信息，隨即給出買入或賣出信號。程序化交易在突破股票數(shù)量和資金量限度的同時，也突破了交易形式和交易種類的限度[4]。如今，股票、債券、期權(quán)、期貨，絕大多數(shù)交易品種或多或少地應(yīng)用程序化交易，交易目標(biāo)也從最初的指數(shù)套利，演化出非指數(shù)套利、高頻交易、趨向交易等多種形式。自從2007年廢止80A規(guī)定之后，在紐約股票交易市場上，程序化交易的日成交量達到了7.78億股，摩根士丹利、德意志銀行和高盛等金融機構(gòu)已成為程序化交易中最積極的參與者[5]。

期貨市場具有T+0交易、雙向交易、高頻交易的特點，程序化交易策略模型在期貨市場上得到了普遍運用。一些學(xué)者研究了程序化交易的相關(guān)問題。Ayesha等具體說明了算法交易的分類、特點和運用[6](P219)。Berkowitz等提出了VWAP算法具備減少交易成本的功能[7]。張戈等運用Copula函數(shù)描畫序列間下尾部相關(guān)性，檢驗資產(chǎn)價格風(fēng)險的高頻傳染，提出高頻數(shù)據(jù)的程序化交易策略，使用白糖和棉花期貨合約實證，證實我國期貨市場存在高頻風(fēng)險傳染的特點，基于此提出的程序化交易策略能夠取得較高的收益，并可有效地管理風(fēng)險[8]。方兆本等介紹了分時VWAP算法在A股市場的使用情況[9]。盧濤等論述了算法交易在中國市場上的運用前景[10]。包思等基于高頻交易策略建模的平穩(wěn)性特征，使用交易策略驗證模型的有效性[11]。丁鵬具體說明了算法交易模型的分類及代表模型，對投資者的買賣提供了理論上的支撐和交易思維的指引[12](P307-325)。

技術(shù)指標(biāo)類模型，使用期貨價格、成交量和持倉量的數(shù)據(jù)，通過相關(guān)計算公式產(chǎn)生一系列技術(shù)指標(biāo)并形成圖表，進而分析預(yù)測未來期貨價格的變動情況[13]。技術(shù)指標(biāo)分為兩大類，即趨向類指標(biāo)和擺動類指標(biāo)。趨向類指標(biāo)包含移動平均線(MA)和平滑異同移動平均線(MACD)；擺動類指標(biāo)包括相對強弱指標(biāo)(RSI)、商品通道指標(biāo)(CCI)、威廉指標(biāo)(WMS)、隨機擺動指標(biāo)(KDJ)、能量潮指標(biāo)(OBV)和心理線指標(biāo)(PSY)。程序化交易加大了金融市場的波動性，現(xiàn)有文獻對這些具體指標(biāo)在程序化交易中的運用研究相對不足。考慮到數(shù)據(jù)的可得性及指標(biāo)的認可程度，本文擬將相對強弱指標(biāo)(RSI)和商品通道指標(biāo)(CCI)模型運用于期貨程序化交易策略，分別構(gòu)建基于相對強弱指標(biāo)(RSI)和商品通道指標(biāo)(CCI)的期貨程序化交易策略模型，并運用大連商品期貨交易所的棕櫚油期貨品種進行策略模型的實證分析和參數(shù)優(yōu)化，以驗證模型的準(zhǔn)確性和實用性，并適當(dāng)優(yōu)化兩個模型的日期參數(shù)，以獲得更多收益，并進一步將模型應(yīng)用到其他期貨品種。

二、策略模型

(一)相對強弱指標(biāo)(RSI)策略模型

相對強弱指標(biāo)(RSI)由Wells Wilder于1978年在他的《技術(shù)交易系統(tǒng)新思路》一書中提出，用于某段時間內(nèi)價格的變化狀況預(yù)測價格的變化方位，并按照價格的漲跌幅度判別市場的強弱[14]。RSI的計算辦法為：RSI參數(shù)普遍用交易日天數(shù)，有5、9、14日。當(dāng)參數(shù)選為14日時，先獲得包含當(dāng)天在內(nèi)的以前15天的收盤價，用每一天的收盤價減去上一天的收盤價，取得14個數(shù)字。這14個數(shù)字中有大于等于零的，即收盤價比上一天高或相等，有小于零的，即收盤價比上一天低。計算公式如下：

(1)

(2)

(3)

從式(1)～(3)中能夠看出，M體現(xiàn)14天中價格向上變動的大小，N體現(xiàn)向下變動的大小，M+N體現(xiàn)14天中價格總體變動大小。RSI體現(xiàn)價格向上的平均變動幅度占總的變動幅度的百分比，RSI在0～100之間取值，市場強勢時占比大，市場弱勢時占比小，RSI能夠運用有差別的天數(shù)參數(shù)。差異周期的RSI在一起綜合運用，參數(shù)小的為短時RSI，參數(shù)大的為長時RSI，短時RSI大于長時RSI為多頭市場，短時RSI小于長時RSI為空頭市場。

由此可以得出一個交易策略為：短時RSI1由下向上穿過長時RSI2時，此時為買入信號，做多；短時RSI1由上向下穿過長時RSI2時，此時為賣出信號，做空。

(二)商品通道指標(biāo)(CCI)策略模型

美國股票專家Donald Lambert在20世紀(jì)80年代創(chuàng)造了商品通道指標(biāo)(CCI)，廣泛應(yīng)用于股票和期貨市場，與大多數(shù)單獨運用股票期貨的開盤價、收盤價、最高價或最低價而建立的各種技術(shù)指標(biāo)存在差異，CCI是一種特殊的技術(shù)分析指標(biāo)，按照統(tǒng)計學(xué)原理，引進價格與固定時期的股價平均區(qū)間的偏離水平的概念，在技術(shù)分析中特別強調(diào)了股價平均絕對偏離的重要性[15]。

CCI的計算方法為：CCI運用交易日的天數(shù)作為參數(shù)，常用的為14日，計算當(dāng)日收盤價、最高價和最低價三者的算術(shù)平均，這個值記為D，用D與D的Y周期平均值計算差值，該差值與D在Y周期內(nèi)的0.015倍的平均絕對偏差值做比值，此即為CCI的值。CCI有一個技術(shù)參考標(biāo)準(zhǔn)，與100相比較，當(dāng)CCI向上穿過100時，市場為強，當(dāng)CCI向下穿過100時，市場為弱。

由此可以得出一個交易策略：CCI向上穿過100時，此時買入做多；CCI向下穿過100時，此時賣出做空。

三、模型實證與優(yōu)化

(一)背景介紹

在提出相對強弱指標(biāo)(RSI)和商品通道指標(biāo)(CCI)程序化交易策略模型之后，需要運用實際數(shù)據(jù)進行測試與檢驗，以檢驗?zāi)Ｐ偷暮侠硇?，測試與檢驗時觀察的首要指標(biāo)有年化收益率、權(quán)益最大回撤比、夏普比率、勝率和平均盈虧比等。在測試中如發(fā)現(xiàn)問題，可以對模型進行進一步的改進與優(yōu)化，調(diào)整模型的參數(shù)，進而構(gòu)建更好的模型，更好地適應(yīng)各種期貨品種的特點，為投資者的交易預(yù)期收益給予充分保證。

本文之所以選擇棕櫚油期貨做期貨程序化交易策略模型的測試，主要基于以下考慮：

其一，棕櫚油作為一種熱帶植物油，是現(xiàn)今全球生產(chǎn)量和消費量最多的植物油種類，和大豆油、菜籽油合稱“世界三大植物油”[16]。東南亞和非洲是棕櫚油的主產(chǎn)區(qū)，產(chǎn)量約占全球棕櫚油總產(chǎn)量的88%，印度尼西亞、馬來西亞和尼日利亞是國際前三大生產(chǎn)國[17]。目前，中國是世界第一大棕櫚油進口國，棕櫚油消費量每年約為600萬噸，占市場總量的20%[18]。棕櫚油在全球普遍用于烹飪和食品加工業(yè)，作為食用油、松脆脂油和人工奶油來運用，很容易被人體消化[19]。棕櫚油是脂肪里的一個主要部分，性質(zhì)平穩(wěn)，是制作食品的重要原料。從棕櫚油的成分看來，它的高固體性質(zhì)甘油有助于防止食品氧化，同時，棕櫚油適應(yīng)酷熱的天氣，是糕點和面包廠產(chǎn)品的良好原料[20]。

其二，棕櫚油價格影響要素廣泛，投資題材多樣，是一個良好的期貨投資種類。影響棕櫚油價格的首要要素有中國市場對棕櫚油的需求變化狀況，馬來西亞、印尼產(chǎn)區(qū)的天氣、產(chǎn)出狀況，世界市場對棕櫚油的需求變化，向中國銷售的船運情況以及匯率變動等等[21]。此外，東南亞氣候、地質(zhì)災(zāi)害等，對棕櫚油價格發(fā)生非常規(guī)影響，本地政治形勢、出口國政策變動等也會對棕櫚油價格產(chǎn)生廣泛的影響。從用途的變動上來看，棕櫚油用途的擴大直接影響市場價格[22]。由于近兩年國際能源價格一直處于上升趨勢之中，棕櫚油作為生物柴油首要原料之一，其需求得到了快速增加，其價格也越來越受到原油等能源價格的影響[23]。

我國棕櫚油期貨于2007年10月29日在大連商品期貨交易所上市后，連同大連商品期貨交易所2006年1月9日上市的豆油期貨和鄭商所2007年6月8日上市的菜籽油期貨，三者構(gòu)成了中國油脂期貨市場體系，開拓了投資渠道。

(二)實證分析過程

本文運用文華財經(jīng)程序化交易軟件V8.2進行相對強弱指標(biāo)(RSI)和商品通道指標(biāo)(CCI)期貨程序化交易模型的公式編寫，在文華財經(jīng)程序化交易軟件V8.2中仿真計算，實證分析模型的有效性，具體測算過程如下：

1. RSI模型

選取2015年5月4日到2015年11月27日之間交易日的大連棕櫚油期貨日線主力合約連續(xù)數(shù)據(jù)進行實證分析，初始選擇的RSI模型日期參數(shù)為9日和14日。測試模型中的初始設(shè)置如下：初始資金為1萬元，交易保證金為8%，不考慮手續(xù)費和滑點的情況，使用自動過濾模型，每次開倉1手，當(dāng)1手平倉完畢后再重新開倉。模型測試結(jié)果如表1所示：年化收益率是184.61%，模型的盈利較高，是一個高收益的模型；權(quán)益最大回撤比為38.91%，相對偏高，但還在可控程度；夏普比率為7.74，保持在一個較高水平，反映了風(fēng)險水平較低；勝率為45%，在一個合適的范圍中；平均盈虧比為2.67，盈虧比率較高，盈利的比虧損的要多。運用此模型可以實現(xiàn)盈利，但需要將權(quán)益最大回撤比率降下來。

表1 RSI模型在棕櫚油期貨中的測試結(jié)果

RSI模型的權(quán)益在穩(wěn)步提升，盡管在模型的初始階段，由于策略還在調(diào)整適應(yīng)中，權(quán)益遭受了一定虧損，但之后權(quán)益隨著時間的推移步步提高，模型的表現(xiàn)愈發(fā)穩(wěn)健，尤其在最后階段，權(quán)益達到了直線上升，模型從初始權(quán)益的10000元提高至20520元，盈利能力較強。

2. CCI模型

選取2015年6月1日到2015年12月11日之間期貨交易日的大連棕櫚油期貨日線主力合約連續(xù)數(shù)據(jù)進行測試，初始選取的CCI模型日期參數(shù)為14日。測試模型中的初始設(shè)置如下，初始資金為1萬元，交易保證金為8%，不考慮手續(xù)費和滑點的情況，使用自動過濾模型，即每次開倉1手，當(dāng)1手平倉完畢后再重新開倉。

模型測試結(jié)果如表2所示：年化收益率是215.61%，模型的盈利較好，是一個高收益的模型；權(quán)益最大回撤比為42.18%，相對偏高，但還在可控程度；夏普比率為5.03，保持在一個較高水平，反映了風(fēng)險水平較低；勝率為50%，恰好一半，在一個適合的程度中；平均盈虧比為3.01，盈虧比率較高，可見盈利的比虧損的要多。運用此模型可以盈利，但需要將權(quán)益最大回撤比降下來。

表2 CCI模型在棕櫚油期貨中的測試結(jié)果

CCI模型的權(quán)益在穩(wěn)步提升，盡管在模型的初始階段，由于策略還在調(diào)整適應(yīng)中，權(quán)益遭受了一定虧損，但之后權(quán)益隨著時間的推移步步提高，模型的表現(xiàn)愈發(fā)穩(wěn)健，尤其在最后階段，權(quán)益有一段時期直線上升。模型從初始權(quán)益的10000元提高至22680元，盈利能力較強。

(三)參數(shù)優(yōu)化

1. RSI模型

RSI模型在2015年5月4日到2015年11月27日之間交易日的大連棕櫚油期貨日線主力合約連續(xù)數(shù)據(jù)的測試中取得了非常不錯的收益，初始模型選擇的RSI模型日期參數(shù)為9日和14日。可以對日期參數(shù)進行優(yōu)化，以達到更好的測試結(jié)果，獲得更高的收益。以年化收益率最高為目標(biāo)調(diào)整參數(shù)，這里設(shè)定短期RSI模型的日期參數(shù)范圍為5～10日，長期RSI模型的日期參數(shù)范圍為11～15日，短期RSI模型的日期參數(shù)始終小于長期RSI模型的日期參數(shù)。使用文華財經(jīng)程序化交易軟件V8.2中的參數(shù)優(yōu)化功能進行計算，設(shè)定參數(shù)的上下限：短周期為5～10日，長周期為11～15日，步長值為1，設(shè)定參數(shù)關(guān)系條件為短周期小于長周期。

最終計算得出短期RSI模型的日期參數(shù)為8日，長期RSI模型的日期參數(shù)為13日，將新參數(shù)放入模型中再計算。RSI模型運用新參數(shù)測試結(jié)果如表3所示：年化收益率是227.42%，模型的盈利水平較高，是一個高收益的模型，相比初始參數(shù)年化收益率184.61%更大；權(quán)益最大回撤比為38.91%，相對偏高，但還在可控范圍并和初始參數(shù)模型持平；夏普比率為9.73，保持在一個較高水平，反映了風(fēng)險水平較低，好于初始參數(shù)模型的7.74；勝率為50%，在一個合適的范圍中，高于初始參數(shù)模型的45%；平均盈虧比為2.82，盈虧比率較高，也優(yōu)于初始參數(shù)模型的2.67。相比初始參數(shù)模型，使用新的參數(shù)，模型的年化收益率、夏普比率、勝率和平均盈虧比都有了提高，權(quán)益最大回撤比和初始參數(shù)模型持平。RSI模型在使用新參數(shù)后可以獲得更高的收益。

表3 RSI模型在新參數(shù)和初始參數(shù)棕櫚油期貨中的測試結(jié)果

使用新日期參數(shù)的RSI模型權(quán)益在穩(wěn)步提升，盡管在模型的初始階段，由于策略還在調(diào)整適應(yīng)中，權(quán)益遭受了一定虧損，但之后權(quán)益隨著時間的推移穩(wěn)步提高，模型的表現(xiàn)愈發(fā)穩(wěn)健，尤其在最后階段，權(quán)益出現(xiàn)了直線上升。模型從初始權(quán)益的10000元提高至22960元，證明了該模型是一個高收益的模型，盈利能力較強。相比使用初始參數(shù)模型的最終權(quán)益20520元，新參數(shù)模型的最終權(quán)益達到22960元，獲得了更多收益。

2. CCI模型

CCI模型在2015年6月1日到2015年12月11日之間交易日的大連棕櫚油期貨日線主力合約連續(xù)數(shù)據(jù)的測試中取得了非常不錯的結(jié)果，初始模型選取的CCI模型日期參數(shù)為14日。可以對日期參數(shù)進行優(yōu)化，以達到更好的測試結(jié)果，獲得更高的收益。以年化收益率最高為目標(biāo)調(diào)整參數(shù)，這里設(shè)定CCI模型的日期參數(shù)范圍為1～30日。使用文華財經(jīng)程序化交易軟件V8.2中的參數(shù)優(yōu)化功能進行計算，設(shè)定參數(shù)的上下限為1到30日，步長值為1。最終計算得出年化收益率最高時的CCI模型的日期參數(shù)為15日。將新參數(shù)放入CCI模型中再計算，結(jié)果如表4所示：年化收益率是223.14%，模型的盈利水平較高，是一個高收益的模型，相比初始參數(shù)年化收益率215.61%更大；權(quán)益最大回撤比為39.40%，相對偏高，但還在可控范圍，低于初始參數(shù)的42.18%，比初始參數(shù)要好；夏普比率為5.20，保持在一個較高水平，反映了風(fēng)險水平較低，好于初始參數(shù)模型的5.03；勝率為50%，在一個合適的范圍中并和初始參數(shù)持平；平均盈虧比為3.16，盈虧比率較高，也好于初始參數(shù)模型的3.01。相比初始參數(shù)模型，使用新的參數(shù)，模型的年化收益率、夏普比率、平均盈虧比都有了提高，勝率和初始參數(shù)模型持平，權(quán)益最大回撤比低于初始參數(shù)模型。CCI模型在是使用了新參數(shù)后盈利能力進一步得以增強，權(quán)益最大回撤比下降，風(fēng)險降低了。

表4 CCI模型在新參數(shù)和初始參數(shù)棕櫚油期貨中的測試結(jié)果

使用新日期參數(shù)的CCI模型權(quán)益在穩(wěn)步提升，盡管在模型的初始階段，由于策略還在調(diào)整適應(yīng)中，權(quán)益遭受了一定虧損，但之后權(quán)益隨著時間的推移逐步提高，模型的表現(xiàn)愈發(fā)穩(wěn)健，尤其在最后階段，權(quán)益經(jīng)歷了一段直線上升時期。模型從初始權(quán)益的10000元提高至22760元，盈利能力較強。相比使用初始參數(shù)模型的最終權(quán)益22680元，新參數(shù)模型的最終權(quán)益為22760元，獲得了更多收益。

四、結(jié)論和啟示

(一)主要結(jié)論

本文選取大連棕櫚油期貨日線主力合約連續(xù)數(shù)據(jù)并通過文華財經(jīng)程序化交易軟件V8.2進行了測試，初始選擇的RSI模型日期參數(shù)為9日和14日，CCI模型日期參數(shù)為14日，得到如下結(jié)論：

1.RSI和CCI模型測試結(jié)果表明年化收益率、夏普比率、勝率和平均盈虧比都較高，權(quán)益最大回撤比在合適水平，模型是一個盈利的模型，具有較高的穩(wěn)定性和實用性，比較而言，CCI模型的收益率更高。

2.在對模型參數(shù)進行優(yōu)化以后，RSI模型日期參數(shù)調(diào)整為8日和13日，運用新的參數(shù)進行計算，模型的年化收益率、夏普比率、勝率和平均盈虧比都有了較大提升，權(quán)益最大回撤比和初始參數(shù)模型持平。CCI模型日期參數(shù)調(diào)整為15日，使用新的參數(shù)進行計算，模型的年化收益率、夏普比率、平均盈虧比都有了提高，勝率和初始參數(shù)模型持平，權(quán)益最大回撤比低于初始參數(shù)模型。RSI和CCI模型在使用了新參數(shù)后，能夠取得更多的收益，降低了風(fēng)險。

(二)啟示

使用RSI和CCI模型在大連商品期貨交易所的棕櫚油期貨品種中進行程序化交易計算并進行參數(shù)優(yōu)化，發(fā)現(xiàn)RSI和CCI模型是兩個優(yōu)秀的模型，可以在各個期貨品種中進行廣泛應(yīng)用，具體研究建議如下：

1.可以對RSI和CCI模型進行擴展研究?？梢赃M一步優(yōu)化模型的結(jié)構(gòu)，針對差異的期貨品種，開發(fā)適應(yīng)性的模型，進一步增強期貨程序化交易的有效性，使模型更好地把握期貨程序化交易的內(nèi)涵，更好地為期貨程序化交易服務(wù)。

2.可以進一步調(diào)整RSI和CCI模型的參數(shù)。不同模型參數(shù)對期貨程序化交易的各個指標(biāo)有顯著影響，可以進一步分析參數(shù)與指標(biāo)的關(guān)系，找出其中的規(guī)律，為投資決策提供參考。

3.可以將RSI和CCI模型運用到其他期貨品種。中國期貨市場蓬勃發(fā)展，期貨品種也越來越多，RSI和CCI模型不僅適用于棕櫚油期貨，也可以廣泛應(yīng)用于其他期貨品種。在各種期貨品種應(yīng)用的同時，也可以針對不同期貨品種的特點調(diào)整日期參數(shù)，以在程序化交易中取得更高的收益。

4.我國期貨市場在快速發(fā)展的同時也面臨許多問題，期貨市場投機成分過重，缺乏期貨風(fēng)險管理手段，大部分種類存在近月合約不活躍，市場價格變動較大，少數(shù)種類流動性較差。應(yīng)加快市場培養(yǎng)，開發(fā)更多產(chǎn)品和交易形式，擴展衍生品市場的風(fēng)險管理功用，進一步優(yōu)化市場參與者結(jié)構(gòu)，推動商業(yè)銀行、境外機構(gòu)投資者加入中國期貨市場。