【西部量化】另类ETF交易策略：日内动量——指数化配置系列研究

本文基于指数的日内动量效应，设计了一个简洁而明确的ETF交易策略，并在上证50、沪深300、中证500和中证1000这4个ETF上，取得了较好的业绩表现。

【报告亮点】

1、根据粘性供需失衡（sticky demand/supply imbalances）引起的日内动量效应，提出一套较为完整的交易规则。

2、将该交易规则应用于上证50、沪深300、中证500和中证1000这4个指数及其ETF，均展现出良好的收益风险特征。

3、在持有50%仓位ETF的假设下，通过日内动量策略可产生较为稳定、持续的收益增强。

【主要逻辑】

主要逻辑一、日内动量效应显著存在于A股主要宽基指数之上。

以中证500指数为例，2013.01.25-2024.07.31，日内动量策略的年化收益为26.8%，相对中证500指数的年化超额收益为14.9%。夏普比率2.11，最大回撤11.5%，Calmar比率2.32。设置更加严格的止损规则后，策略的年化收益小幅降至24.0%，但年化波动率显著降低，夏普比率提升至2.63。最大回撤从11.5%大幅降至5.5%，calmar比例达到4.38。

主要逻辑二、根据指数信号，可构建有底仓的ETF日内动量增强策略。

假设底仓仓位为50%，当策略发出做多（空）信号时，买入（卖出）50%仓位至平仓信号触发或收盘。相对以同等仓位买入持有，叠加日内动量策略可在上证50ETF、沪深500 ETF、中证500 ETF、中证1000 ETF上分别产生2.7%、4.2%、7.7%和11.9%的收益增强，相应的信息比率分别为0.33、0.72、1.42和2.50。

主要逻辑三、根据目标波动率确定杠杆倍数，将日内动量策略用于股指期货。

策略在IH、IF、IC和IM上分别取得5.3%、6.9%、10.9%和14.4%的年化收益，夏普比率在0.27-0.81之间。和ETF的结果相比，表现逊色不少。我们认为，这可能是因为，（1）股指期货与指数在分钟级别的波动上有着一定差异；（2）股指期货对新信息的反应通常领先于现货；（3）股指期货大部分时间处于贴水状态；（4）平今仓的手续费较高。

风险提示：本报告使用历史数据测算完成，存在模型失效风险；本报告涉及的基金仅作为测算样例，不构成投资建议。

01

引言

自1993年Jegadeesh 和 Titman提出并证明动量效应以来，动量策略被广泛研究与应用。随着高频数据可获得性的增加以及相关技术的进步，对动量效应的研究也逐渐拓展到日内领域，并被证明同样存在。

学术界对动量效应存在的原因至今仍有诸多争议，但较有说服力的解释之一是价格对新信息的反应不足。即，需要一定的时间逐步消化和反应新信息，从而形成动量。造成反应不足的原因可能有，

1.处置效应，即卖出盈利头寸而继续持有亏损头寸。这种行为产生的资金流动可能会减缓利好（利空）消息后，股价的抬升（下跌）速度。

2.投资者的注意力有限，或是获取信息的成本较高。

3.无法快速交易导致价格发现的速度变慢。

Zarattini C, Aziz A和Barbon A在论文《Beat the Market: An Effective Intraday Momentum Strategy for S&P500 ETF (SPY)》中介绍了一种由粘性供需失衡（sticky demand/supply imbalances）引起的日内动量效应，并以此为基础，设计了一个简洁而明确的ETF交易策略。本文参考其逻辑，对上证50、沪深300、中证500、中证1000进行测试，发现了相同的规律。随后，我们将策略应用于这4个指数对应的ETF和股指期货，并取得了良好的业绩表现。

02

日内动量策略

2.1 初始策略

• 噪声区域

日内动量策略通常源自买卖双方的力量在一段时间内，存在持续且显著的不平衡。但由于股票市场的噪声水平较高，故我们需要定义一个买卖双方力量平衡时，价格的正常波动区域，并称之为噪声区域。若价格在噪声区域中波动，则认为不存在日内趋势。

一种合理的假设是，当日内走势接近过去若干天相同时间段的平均走势，则可以认为市场处于供需平衡状态。由此，我们可按如下步骤定义t日的噪声区域。

1. 计算过去14天每个分钟时点hh:mm的价格位移（相对开盘价的收益率绝对值）：

2. 取过去14天hh:mm时点的位移平均值：

3. 考虑到隔夜跳空缺口往往也预示着某种供需失衡，因此进一步结合昨收盘价，将t日hh:mm时点的噪声区域的上、下边界分别定义为：

4. 则t日hh:mm时点的噪声区域为：

如果此时的价格位于噪声区域内，则说明供需处于平衡状态；当价格突破噪声区域的上边界，说明存在大量买入需求，价格可能进一步上升；当价格突破噪声区域的下边界，说明存在大量抛售压力，价格可能进一步下降。

• 交易规则

我们以分钟K线的收盘价突破噪声区域边界作为开仓信号。具体地，当收盘价在噪声区域内，认为是合理波动，不存在趋势，无信号；当收盘价在噪声区域上边界（UpperBound）上方，认为向上趋势形成，发出做多信号，并以下一分钟的开盘价开多仓；当收盘价在噪声区域下边界（LowerBound）下方，认为向下趋势形成，发出做空信号，并以下一分钟的开盘价开空仓。

由于是日内的动量策略，我们不持仓过夜，因此设定如下的平仓规则。当分钟K线的收盘价突破当前仓位的对向边界或是当日收盘，则平仓。具体地，若当前是多头仓位，而价格突破噪声区域下边界（LowerBound），以下一分钟开盘价平仓；若价格一直在下边界之上，以当日收盘价平仓。反之，若当前是空头仓位，而价格突破噪声区域上边界（UpperBound），以下一分钟开盘价平仓；若价格一直在上边界之下，以当日收盘价平仓。

为避免价格在噪声边界附近震荡时，信号过于频繁。我们规定，仅在1小时K线，即每日的10:29、11:29、13:59，三个时点上，判断是否开仓。不过，为了及时止损，一旦在收盘前触发平仓信号，则立即以下一分钟的开盘价平仓。

以下两图展示了中证500指数2013.03.05和03.12的分钟价格走势、噪声区域及开平仓信号。例如，2013.03.05 09:33，收盘价向下突破噪声区域下边界，但由于不在规定的3个时点上，故暂不开仓。直到10:29，价格仍在下边界之下，因而以10:30的开盘价开仓做空。随后，当日的价格一直保持在下边界下方，最终以收盘价平仓。

再如，2013.03.05 10:07，收盘价向上突破噪声区域上边界，同样因不在规定的3个时点上，故暂不开仓。10:29，收盘价仍在上边界之上，因而以10:30的开盘价开仓做多。11:19，价格向下突破噪声区域下边界，触发平仓信号，以11:20的开盘价平仓。此外，11:20的收盘价虽在下边界之下，但因不在规定的3个时点上，故暂不开仓做空。11:29，价格仍在下边界之下，以11:30的开盘价开仓做空。随后，一直持有到当天收盘平仓。

• 简单回测

按照上述规则，我们对2013.01.25-2024.07.31期间的中证500指数进行回测，假设交易费用为单边万分之一。如下表所示，该日内动量策略（下称初始策略）的年化收益为26.8%，相对中证500指数的年化超额收益为14.9%。夏普比率2.11，最大回撤仅为11.5%，Calmar比率高达2.32。

策略每一年均能取得正收益，除2013年外，年内的最大回撤都小于10%。而且，除2014和2021年跑输中证500指数外，其余年份均获得正超额。

2.2 改进策略1：调整止损规则

虽然全区间内，策略效果颇佳，但在某些市场状态下，却也容易面临较大的单日亏损。如图4所示，2015.06.30，中证500指数在开盘至10:29的一个小时内快速下跌，致使策略在10:30开仓做空。随后，中证500指数出现V型反转，并于13:03突破上边界，触发平仓信号，但已遭遇大幅亏损。即便下午策略发出做多信号，也于事无补，最终当日的亏损高达8.6%。2022.03.16的情况类似，上午10:29，中证500指数跌至噪声区域外，策略开空仓。随后，指数同样出现V型反转，导致当日亏损3.7%。

因此，我们考虑设置更严格的止损规则，而最直接的方法就是将同向边界作为止损线。即，做多（空）时价格回到上（下）边界时平仓。另一方面，有诸多研究表明，成交量加权平均价格（VWAP）也是一个有效的识别日内供需平衡变化的指标。因此，我们将其与噪声区域的边界结合，得到最终的止损线。

做多时，止损线为上边界和VWAP两者的较大值。即，

做空时，止损线为下边界和VWAP两者的较小值。即，

使用新的止损规则后，2015.06.30 11:18，中证500指数触及尚在下边界下方的VWAP，发出止损信号，当日亏损由原来的8.6%大幅减少至1.3%（图6）。2022.03.16，策略分别在10:29和11:29两次发出做空信号，但都因指数迅速触及下边界而立即止损，当日亏损由原来的3.7%减少至1.0%（图7）。此时，VWAP在下边界上方。

调整止损规则后，中证500指数日内动量策略（下称改进策略1）年化收益24.0%，较初始策略有小幅下降，但年化波动率显著降低，夏普比率由原来的2.11提升至2.63。更为值得一提的是，最大回撤从11.5%大幅降至5.5%，calmar比例达到4.38。

如下表所示，改进策略1依然在所有年份都获得了正收益。截至07.31，2024年的收益为11.0%。虽相较于初始策略，大部分年份的收益略有下降，但最大回撤得到显著改善。除2015和2022年略高于5%以外，其余年份皆在5%以内。

2.3 改进策略2：根据波动率设置杠杆倍数

既然改进策略1的收益风险比较为突出，那么一个很自然的想法是通过一定的杠杆，在保证风险可控的基础上，进一步放大收益。具体地，我们先设定目标波动率σtarget和最大杠杆倍数levmax，再计算指数过去14天的波动率σindex,t。那么，t日的杠杆倍数levt为：

在下文的测试中，我们设置目标波动率σtarget为2%，最大杠杆levmax为4。

加入杠杆后，中证500指数日内动量策略（下称改进策略2）年化收益大幅提升至42.3%，最大回撤9.1%，年化波动率13.7%，夏普比率和calmar比率进一步提升至2.98和4.63，平均杠杆倍数为1.87。

如下表所示，除2021年以外，改进策略2都取得了两位数的正收益，且绝大部分年份的最大回撤均在5%附近。截至07.31，2024年的收益为19.0%。

2.4 其他主要宽基指数的回测

由上文可知，不论是初始策略，还是调整止损规则和设置杠杆的改进策略，都在中证500指数上有着良好、稳定的表现。于是，我们将上述策略进一步应用于上证50、沪深300和中证1000等主要宽基指数上。

如表7-9所示，改进策略1依次取得7.9%、11.9%和31.7%的年化收益，夏普比率分别为0.80、1.34和3.24。加入杠杆后，收益和夏普比例进一步提升。总体来看，策略效果优异。尤其是在波动较大、定价效率相对较低的中证1000指数上，表现更加突出。带杠杆的改进策略2的年化收益、夏普比率和calmar比例分别高达50.9%、3.53和7.29。

由以下4图可见，日内动量策略在中证500和中证1000指数上的收益稳定性颇佳，未出现持续的失效。相对而言，在上证50和沪深300指数上，策略都曾遭遇一段较为长期的回撤。我们认为，这可能是因为上证50和沪深300定价效率相对更高、波动更小，因此动量效应更弱、策略收益空间也更小。

进一步考察分年度收益，策略应用于上证50和沪深300时，在两个指数表现较为强势的2017和2024年，录得负收益。而对于中证1000指数，策略每一年均可获取10%以上的收益，绝大部分年份更是超过20%，展现出较强的绝对收益属性。

如下表所示，和大部分短周期择时或交易策略类似，改进后的日内动量策略虽然胜率仅在33%-43%之间，但盈亏比却能达到3左右，呈现出鲜明的低胜率、高盈亏比的特征。

03

日内动量策略在ETF上的应用思考        

尽管日内动量策略在指数上的应用效果良好，但是指数毕竟不可直接投资。为将策略落地，我们尝试将其应用于跟踪上述宽基指数的ETF之上。

3.1 指数信号直接用于ETF

我们忽略ETF做空和T+0交易的潜在限制，考察指数信号直接用于ETF的结果。测试对象皆为4个指数对应的规模最大、流动性最好的ETF，交易成本同样设为单边万一。

由表15-18及图14-17可见，各ETF的回测结果均与指数接近。改进策略1应用于上证50ETF、沪深300ETF、中证500ETF和中证1000ETF的年化收益分别为9.7%、12.0%、22.3%和31.6%，夏普比率分别为0.98、1.27、2.25和3.49。类似地，日内动量策略在中小盘指数ETF上的收益风险比和稳定性都更优。

3.2 ETF做空和T+0交易的可行性方案

既然指数的信号在对应ETF上依然有着良好的效果，那么只需解决ETF做空和T+0交易，便可使策略具备实践价值。首先，做空ETF存在如下方法。

1)融券做空。选择融资融券标的的ETF，先融券卖出ETF，随后在二级市场买入ETF还券。

2)反向ETF。市场上确有一些设计为反向跟踪某个指数的ETF，如，XI南方沪深三百（7333.HK）就是反向(-1x)跟踪沪深300指数的ETF之一。

3)构建底仓。若已有一定仓位的ETF，可以通过先卖出、再买入的方式变相“做空”。

其次，ETF的T+0交易存在如下方法。

1)融券T+0。选择融资融券标的的ETF，先融券卖出ETF，随后当日在二级市场买入ETF还券。

2)跨一、二级市场交易。先在一级市场申购ETF，后在二级市场卖出ETF份额；或先在二级市场买入ETF份额，后在一级市场赎回。

3)构建底仓。若已有一定仓位的ETF，日内买卖不同部分的ETF，可实现变相的“T+0”交易。

综上所述，在A股市场上，可以同时实现ETF做空和T+0交易的方案有融券和构建底仓。考虑到融券的成本较高，故本文尝试通过构建底仓的方式应用日内动量策略，最终实现相较于买入持有ETF的增强。

3.3 有底仓的ETF日内动量策略

假设底仓仓位为50%，当策略发出做多信号时，用剩余的50%仓位买入ETF至平仓信号触发或收盘，再行卖出；当策略发出做空信号时，卖出已有的50%仓位至平仓信号触发或收盘，再买入ETF，回到50%仓位。即，日间始终保持仓位不变，试图通过日内交易相对买入持有ETF产生增强。由于该模式下无法使用杠杆，因此我们只测试改进策略1。此外，日内完成一次交易后，持有的均是当日买入的仓位，无法再行交易，故回测时只取每天的第一个信号，交易成本同样设为单边万一。

如下表所示，相对以50%仓位买入持有，叠加日内动量策略可在上证50ETF、沪深500 ETF、中证500 ETF、中证1000 ETF上分别产生2.7%、4.2%、7.7%和11.9%的收益增强，相应的信息比率分别为0.33、0.72、1.42和2.50。

图18-21展示了50%仓位+日内动量策略的累计超额收益。整体表现较为稳定，但在中证500ETF和中证1000ETF上的效果相对更佳。而由表20的分年度收益可见，绝大部分年份都能取得正超额。即便跑输，负超额也都在2%以内。在买入持有中证500ETF和中证1000ETF的基础上，叠加日内动量策略，每一年都能获得不同幅度的收益增强。

尽管通过持有底仓的方式，实现了变相“做空”，但这么做的收益有多大呢？为此，我们将多头和空头的收益分拆，考察两者各自的贡献，具体结果如下表所示。多头收益表现整体优于空头，多头年化收益相对空头更高，且在沪深300、中证500、中证1000上多头回撤更低，夏普比率和calmar比率也更高。

无论是绝对收益还是相对收益，策略均体现出低胜率、高盈亏比的特征（表22）。其中，绝对收益的盈亏比能达到3左右，相对收益的盈亏比也在2-3之间，中证1000ETF上的相对胜率为56.0%。相应地，每次交易的收益分布呈较为明显的右偏（图22-25）。

如图26-29所示，策略发出做多信号的次数略多于做空，且胜率和取得正收益时的平均值也更高。

下图进一步展示了策略在指数上涨/下跌年份的胜率和平均超额收益。从中可见，上涨年份的超额收益更高，而下跌年份的胜率占优，后者体现出该策略的防御属性。

04

当股指期货遇见日内动量        

股指期货天然具备做空和T+0交易的属性，并可以灵活地运用杠杆，还不受日内交易次数的限制。因而，可将指数发出的信号直接应用于相应的股指期货连续主力合约。需要注意的是，由于股指期货平今仓手续费为万分之2.3，结合万分之0.23的开仓手续费，我们将交易成本小幅提高至单边万1.5。

表23-26展示了策略在IH、IF、IC和IM上的收益风险特征，带杠杆的改进策略2的年化收益分别为5.3%、6.9%、10.9%和14.4%，夏普比率在0.27-0.81之间。

和ETF的结果相比，策略应用于股指期货后，表现逊色不少。我们认为，这可能是因为，（1）股指期货与指数在分钟级别的波动上有着一定差异，而ETF与标的指数走势往往能更好地保持一致性；（2）股指期货对新信息的反应通常领先于现货，用现货的信号指导期货交易存在明显的滞后；（3）股指期货大部分时间处于贴水状态，进一步压缩了空头端的收益空间；（4）平今仓的手续费较高，也对带杠杆的改进策略2收益产生了约9-10个点的磨损。

改进策略2在不同股指期货上的累计净值都呈现较为剧烈的波动（图31-34），无法获取正收益的年份也较ETF的结果要更多（表27-30）。

如下表所示，初始策略的胜率均达到50%及以上，但盈亏比并不高，仅在1.16-1.34之间。改进后，胜率降至1/3附近，但盈亏比大幅上升至2.51-2.85之间，依然展现出低胜率、高盈亏比的特征。

05

总结

Zarattini C, Aziz A和Barbon A在论文《Beat the Market: An Effective Intraday Momentum Strategy for S&P500 ETF (SPY)》中介绍了一种由粘性供需失衡（sticky demand/supply imbalances）引起的日内动量效应，并以此为基础，设计了一个简洁而明确的ETF交易策略。本文参考其逻辑，对上证50、沪深300、中证500、中证1000进行测试，发现了相同的规律。

我们首先定义了一个买卖双方力量平衡时，价格的正常波动区域，并称之为噪声区域。当分钟收盘价在噪声区域内，认为是合理波动，不存在趋势，无信号；当收盘价在噪声区域上边界（UpperBound）上方，认为向上趋势形成，发出做多信号；当收盘价在噪声区域下边界（LowerBound）下方，认为向下趋势形成，发出做空信号。日内动量策略不持仓过夜，因此平仓规则设为，分钟K线的收盘价突破当前仓位的对向边界或是当日收盘。

以中证500指数为例，2013.01.25-2024.07.31期间，日内动量策略的年化收益为26.8%，相对中证500指数的年化超额收益为14.9%。夏普比率2.11，最大回撤仅为11.5%，Calmar比率高达2.32。策略每一年均能取得正收益，除2013年外，年内的最大回撤都小于10%。

设置更加严格的止损规则后，策略年化收益24.0%，较初始策略有小幅下降，但年化波动率显著降低，夏普比率由原来的2.11提升至2.63。更为值得一提的是，最大回撤从11.5%大幅降至5.5%，calmar比例达到4.38。策略依然在所有年份都获得了正收益，而且除2015和2022年的最大回撤略高于5%以外，其余年份皆在5%以内。

忽略ETF做空和T+0交易的潜在限制，将指数信号直接应用于上证50ETF、沪深300ETF、中证500ETF和1000ETF。年化收益分别为9.7%、12.0%、22.3%和31.6%，夏普比率分别为0.98、1.27、2.25和3.49，与指数的测试结果接近。

假设底仓仓位为50%，当策略发出做多（空）信号时，买入（卖出）50%仓位至平仓信号触发或收盘。相对以同等仓位买入持有，叠加日内动量策略可在上证50ETF、沪深500 ETF、中证500 ETF、中证1000 ETF上分别产生2.7%、4.2%、7.7%和11.9%的收益增强，相应的信息比率分别为0.33、0.72、1.42和2.50。绝大部分年份都能取得正超额，即便跑输，负超额也都在2%以内。

通过目标波动率确定杠杆倍数，日内动量策略在IH、IF、IC和IM上分别取得5.3%、6.9%、10.9%和14.4%的年化收益，夏普比率在0.27-0.81之间。和ETF的结果相比，表现逊色不少。我们认为，这可能是因为，（1）股指期货与指数在分钟级别的波动上有着一定差异，而ETF与标的指数走势往往能更好地保持一致性；（2）股指期货对新信息的反应通常领先于现货，用现货的信号指导期货交易存在明显的滞后；（3）股指期货大部分时间处于贴水状态，进一步压缩了空头端的收益空间；（4）平今仓的手续费较高，也对带杠杆的改进策略2收益产生了约9-10个点的磨损。

本报告使用历史数据测算完成，存在模型失效风险；本报告涉及的基金仅作为测算样例，不构成投资建议。

证券研究报告：《另类ETF交易策略：日内动量——指数化配置系列研究(1)》

对外发布日期：2024年8月9日

报告发布机构：西部证券研究发展中心

说明：本公众号发文仅为报告内容的摘要，完整报告请参见上文所述报告的原文。

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