关于算法:R语言改进的股票配对交易策略分析SPYTLT组合和中国股市投资组合

置信大家都据说过股票和债券的多元化投资组合。改良的股票配对交易策略基本上应用了一种后退的办法（参考文章中的概念），即最大化夏普比率，偏差于稳定率而不是收益率。也就是说，它应用 72 天的挪动窗口来最大化投资组合的不同权重配置之间的总收益，标准差进步到 52 的幂。说得艰深一点，在 1 的幂数下，这是根本的夏普比率，在 0 的幂数下，只是一个动量最大化的算法。

这个策略的过程很简略: 每个月从新均衡 SPY 和 TLT 之间 5% 的倍数，之前最大化了以下数量(在 72 天窗口中返回稳定率 ^2.5)。

以下是获取数据和计算必要数据的代码:

require(quantmod)

getSymbols(c("SPY", "TLT"), from="1990-01-01")

for(i in 1:21) 

  weightSPY <- (i-1)*.05

  config <- Return.portfolio(R = returns, weights=c(weightSPY, weightTLT)

  period <- 72

接下来，建设权重的代码：

 weights <- t(apply(monthlyModSharpe, 1, findMax))


weights[is.na(weights)] <- 0

也就是说，在每个从新均衡的日期(每月的月末)，简略地采纳使每月批改的夏普比率计算最大化的设置。接下来是收益体现:

Performance(stratRets)

后果如下:

具备以下股票曲线：

并不完满，但相比之下，它的成分如何呢，咱们来看看。

 apply.yearly(Components, Return.cumulative)

以下是一些常见的统计数据:

简而言之，这一策略的体现仿佛远远好于上述两种成分。咱们来看看股票曲线的比拟是否反映了这一点。

事实上，尽管它的确在危机中呈现了上涨，但过后这两个工具都在上涨，所以看起来这个策略在蹩脚的状况下获得了最好的成果. 以下是年度收益。

yearly(Return.cumulative)

然而，从 2002 年整体上看，尽管该策略很少会像两个中更好的体现一样，但它总是比两个中更差的表现出色 – 不仅如此，即便在一个体现差的时候，该策略在回测的每一年中都获得了踊跃的体现，例如 2008 年的 SPY，以及 2009 年和 2013 年的 TLT。以下是 SPY 在策略中的权重。

 weightSPY <- do.call(rbind, weightSPY)


TimeSeries(alig, date.format="%Y", ylab="SPY 权重", main="SPY-TLT 配对中 SPY 的权重")

股票数据获取及整顿

## [1] "GZMT" "MSYH"

组合收益体现后果如下:

退出比拟项 - 非组合下的单只体现

年化收益率比拟

通过累积收益率、日收益率和最大回撤率，以及年化收益率比拟，能够发现采纳优化办法的投资组合显著优于传统的投资策略。

当初，尽管这对某些人来说可能是一个独立的策略，但在我看来，动静地从新加权两个具备负相关性的收益流，与它们造成的成分相比，可能会产生一些较好的后果。此外，模仿理论组合收益率所采纳的办法很乏味，不是简略地依附一个数字来总结两种工具之间的关系，毫无疑问，这种办法作为一种个别的后退办法，有着宽泛的利用。

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原文链接：http://tecdat.cn/?p=22034

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