大家好，我是橙哥！在金融市场中，动量策略（Momentum Strategy）一直是量化交易的重要组成部分。其核心思想基于历史价格表现，即价格趋势具有延续性，市场的强势表现可能会持续，而弱势表现也可能会延续。这一策略假设历史上涨的资产未来可能继续上涨，而下跌的资产可能继续下跌。
然而，近年来，随着贸易战的持续影响，加之加密货币市场 的迅速崛起，使得市场环境变得更加复杂，给动量策略的有效性提出了新的挑战和机遇。在这种复杂的市场环境中，动量策略不仅依赖于历史价格的延续性，还需要综合考虑宏观经济因素、政策变化和市场情绪。特别是加密货币市场，它具有高度的波动性，且受全球政治经济因素的影响较大，因此，动量策略必须灵活调整，以应对这些快速变化的市场条件。
随着量化交易的发展，结合多个技术指标、优化策略和资金管理已成为提高动量策略成功率的重要手段。本文将详细探讨一个基于KST（Know Sure Thing） 与HMA（Hull Moving Average） 的动量策略。通过对策略的优化过程和回测结果的详细分析，本文提供一个循序渐进的策略优化框架，帮助投资者在不确定的全球加密市场中实现五年70倍的盈利目标。请在本文文末获取文章的完整源代码。
一、初始策略构建
最初的量化策略基于两个技术指标：KST（Know Sure Thing） 和HMA（Hull Moving Average） 。其中，KST是一个经典的趋势跟踪指标，而HMA则是一种改进型的移动平均线。
1. KST指标
KST（Know Sure Thing）指标是一个通过多个周期的价格变化率加权计算的动量指标。其计算方法如下：
在该指标中，KST 通过四个不同周期的价格变化率（ROC） 加权得出，反映市场的趋势和动能。我们使用该指标生成买入和卖出信号：
•买入信号 ：当KST线突破其信号线时，表示市场可能进入上涨趋势。 •卖出信号 ：当KST线跌破信号线时，表示市场可能转为下跌。
2. HMA指标
Hull Moving Average（HMA）是一种减少滞后并提高灵敏度的改进型移动平均线。通过计算两组不同周期的加权移动平均线（WMA），HMA能够有效地捕捉市场波动。其计算公式如下：
HMA利用两条不同周期的加权移动平均线，首先计算两者的加权平均，再通过平方根的周期对结果进行平滑，以减少传统移动平均的滞后性。
3. 策略信号
基于上述两个指标，我们构建了如下的交易信号：
•买入信号 ：当KST线高于其信号线，且收盘价高于HMA时，我们触发买入信号。 •卖出信号 ：当KST线低于其信号线，且收盘价低于HMA时，我们触发卖出信号。
二、回测结果：初始策略的表现
我们选取ADA币作为测试标的，初始策略在2020年1月1日至2024年12月31日的回测结果如下：
•初始资金 ：100,000 USD •最终资产价值 ：3,411,998.86 USD •总回报 ：3312% •最大回撤 ：78.57% •胜率 ：45% •平均盈利交易 ：46.73% •平均亏损交易 ：-10.96%
从回测结果可以看出，尽管该策略的总回报非常高，但最大回撤却较为严重，接近80%，这意味着在一些市场波动剧烈的情况下，策略可能会出现较大的亏损。因此，虽然该策略表现优异，但仍然存在较大的风险。
三、第二次改进：优化参数设置
为了提升策略的表现，我们决定对KST和HMA的参数进行优化。我们通过回测不同的KST周期、HMA平滑周期，来寻找更适合市场的参数组合。
1. 参数优化
我们调整了KST指标的周期和加权系数，使其对市场趋势更加敏感。同时，我们改进了HMA的平滑周期，以减少滞后性。
2. 改进后的回测结果
优化参数后的回测结果如下：
•最终资产价值 ：5,204,971.14 USD •总回报 ：5204% •最大回撤 ：69.70% •胜率 ：50% •平均盈利交易 ：260.11% •平均亏损交易 ：-14.49%
与初始策略相比，优化后的策略不仅回报提升，而且最大回撤显著下降。这表明参数优化成功地提高了策略的敏感性，并有效降低了风险。
四、第三次改进：引入资金管理与风险控制
尽管通过参数优化，策略的回报和风险控制有所改善，但我们发现，在面对极端市场波动时，策略的回撤仍然较大。因此，我们决定引入资金管理 和风险控制 措施，进一步提升策略的表现。
1. 风险控制措施
我们引入了以下风险控制规则：
•止损策略 ：对每笔交易设置止损点，避免过度亏损。 •仓位管理 ：根据账户余额和市场波动调整每笔交易的仓位，降低单笔交易对账户的影响。
2. 改进后的回测结果
引入风险控制和资金管理措施后的回测结果如下：
•最终资产价值 ：7,102,971.43 USD •总回报 ：7102% •最大回撤 ：66.79% •胜率 ：50% •平均盈利交易 ：264.23% •平均亏损交易 ：-11.93%
通过风险控制和资金管理，策略的最大回撤进一步减少，且回报保持稳定，表明资金管理措施有效地降低了策略的风险，提升了策略的适应性和稳定性。
五、总结与展望
通过逐步优化参数、引入资金管理和风险控制措施，我们成功地提升了基于动量的量化策略的表现。在优化过程中，我们不断关注回测结果中的最大回撤，并通过多种方式将风险控制在可接受的范围内。
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声明：本文内容仅供教育和研究目的，不构成投资建议。股市有风险，投资需谨慎。在做任何投资决策前，请充分了解相关风险并咨询专业人士。