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模型概述
　　設(shè)計(jì)原理：模型假定標(biāo)的價(jià)格走勢相對參考標(biāo)的存在反復(fù)的偏離-回歸循環(huán)，且偏離程度是存在極限的，但并不要求單次偏離-回歸的時(shí)間周期存在明顯的規(guī)律性，即單純的空間型策略。此外，已有樣本區(qū)間已經(jīng)包含多個(gè)完整的偏離回歸過程，則通過對已有數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)和測試，可以找到一個(gè)相對合理的閾值，當(dāng)價(jià)格低于該值的時(shí)候，則表明當(dāng)前價(jià)格偏離已經(jīng)處于接近極限的位置，繼續(xù)下行的空間有限，可以進(jìn)行買入建倉，而后耐心持有等待回歸即可?？紤]削弱樣本區(qū)間的選擇帶來的指標(biāo)不穩(wěn)定，我們選擇相對指數(shù)的回撤值進(jìn)行處理，獲取閾值。
　　作用標(biāo)的：申萬一級(jí)通信指數(shù)相對值（基準(zhǔn)為滬深300指數(shù)）
　　標(biāo)的的數(shù)據(jù)預(yù)處理規(guī)則：歸一化
　　模型信號(hào)維度：多
　　具體算法：
　　計(jì)算區(qū)間內(nèi)申萬一級(jí)通信指數(shù)收盤價(jià)相對滬深300指數(shù)的值cl。
　　計(jì)算cl在區(qū)間內(nèi)的回撤序列W。
　　計(jì)算W中單次回撤期間的最大值。
　　對于所有單次回撤最大幅度，做降序排列，得到序列S，對S求和，得到T。
　　對S做逐步累加，當(dāng)累加和達(dá)到或超過T的80%時(shí)，停止累加，將S中并未參與累加的值去除，則S保留下來的數(shù)值序列為S1.
　　使用迭代法對S1中的元素做進(jìn)一步篩選，即對S1重復(fù)上述兩個(gè)步驟直到迭代結(jié)果不再發(fā)生改變，則認(rèn)為得到了有效回撤集合C。
　　將C中的最大值的80%作為閾值，當(dāng)W大于該閾值時(shí)，信號(hào)為1（買入），W為0時(shí),信號(hào)也為零（平倉），其余情況，則令信號(hào)為前值。
　　跟蹤區(qū)間：2010年1月4日-2025年3月18日
　　結(jié)果評估：
　　區(qū)間策略總收益：95.62%
　　標(biāo)的買入并持有收益：30.75%
　　總超額：64.87%
　　最大回撤：54.89%
　　最長回撤時(shí)間：1038交易日
　　模型策略適用情況總結(jié)：模型后期策略凈值保持上漲趨勢，通信指數(shù)相對值最后一期回撤較長，且未納入統(tǒng)計(jì)；由于策略使用統(tǒng)計(jì)回溯的方式，所以在樣本內(nèi)處于優(yōu)勢，考慮到在樣本內(nèi)實(shí)際納入統(tǒng)計(jì)的有效區(qū)間應(yīng)該為截止到歷史最高值前，之后的回撤并未納入統(tǒng)計(jì)，可以看到最新一期回撤大于前期回撤，這就表明，當(dāng)前價(jià)格走勢出現(xiàn)統(tǒng)計(jì)樣本外的情況，意味著統(tǒng)計(jì)樣本之外的情形出現(xiàn)，我們認(rèn)為該策略對于通信指數(shù)的配置價(jià)值判斷參考價(jià)值不大。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示：歷史數(shù)值測試結(jié)果不代表未來收益，消息面較強(qiáng)的市場環(huán)境對于模型的實(shí)際效果將造成較大的影響。