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“以史為鑒”是資本市場中在量化和主動研究中常用的分析手段。本次，我們將基于相似性算法，討論如何利用歷史相似階段的收益走勢形成風(fēng)格輪動的指標(biāo)信號。經(jīng)過驗(yàn)證，相似性信號能有效指導(dǎo)大小盤和成長價(jià)值輪動策略，并且能對我們之前提出的基于賠率和勝率的風(fēng)格輪動框架形成一定邊際改善。
　　首先，本文梳理介紹了四種彈性度量算法。其中，DTW允許時(shí)間序列非線性對齊，通過尋找最優(yōu)彎曲路徑解決時(shí)間軸偏移問題，但存在計(jì)算量大和過度扭曲的風(fēng)險(xiǎn)；DTW-S引入Sakoe-Chiba帶狀約束，限制路徑在對角線附近移動，能提升過度扭曲并提高計(jì)算效率；SBD算法形狀匹配抗干擾能力強(qiáng)，計(jì)算效率優(yōu)異，但局部模式識別能力弱，僅能衡量序列全局輪廓的相似性；MSM算法操作設(shè)計(jì)直觀，但受到關(guān)鍵參數(shù)的影響較大。
　　在模型構(gòu)建中，我們對比了分別基于絕對收益和相對收益視角，構(gòu)建相似性匹配的風(fēng)格輪動策略有效性。根據(jù)測試結(jié)果，相對收益視角明顯優(yōu)于絕對收益視角。原因在于：絕對收益視角下兩個(gè)風(fēng)格的最相似歷史階段可能不匹配；而相對收益視角直接定位風(fēng)格相對狀態(tài)，避免了在模糊估計(jì)結(jié)果上做精確比較的過程。
　　進(jìn)一步，我們比較了多種相似性算法的有效性，整體來看DTW系列算法整體表現(xiàn)最為穩(wěn)健，相互間差異不大；MSM算法在大小盤策略中相對偏弱；SBD算法在成長價(jià)值策略中表現(xiàn)不佳。結(jié)合主觀邏輯來說，允許當(dāng)日行情在3日內(nèi)完成相似走勢（DTW-S-2D）比允許在5日內(nèi)完成（DTW-S-4D）更為合理。
　　在閾值方面，我們以近五年樣本數(shù)據(jù)的均值加兩倍標(biāo)準(zhǔn)差作為相似度下限的篩選標(biāo)準(zhǔn)。經(jīng)過比較，該閾值受標(biāo)準(zhǔn)差倍數(shù)參數(shù)影響并不敏感。此外，考慮到時(shí)間維度也是歷史是否重演的影響因素之一，我們引入時(shí)間衰減函數(shù)后，發(fā)現(xiàn)對大小盤輪動策略能形成有效性改進(jìn)。
　　最后，我們將前述相似性信號納入我們在往期報(bào)告中提出的賠率勝率框架之中。根據(jù)結(jié)果，加入相似性指標(biāo)能使大小盤策略的年化超額收益從16.76%提升至18.13%，信息比率從1.85提升至2.01；能使成長價(jià)值策略的年化超額收益從13.79%提升至15.27%，信息比率從1.11提升至1.23。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示：本報(bào)告結(jié)果通過歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、建模和測算完成，在政策、市場環(huán)境發(fā)生變化時(shí)模型存在失效的風(fēng)險(xiǎn)，不構(gòu)成任何投資建議。