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金融工程研究 Page 1
证券研究报告—深度报告
金融工程[Table_Title]
金融工程专题研究
数量化投资
2017年05月15日
[Table_BaseInfo]
相关研究报告：
《单向波动率差值择时之二：RPS分级靠档
减少交易次数》-20160318
《单向波动率差值择时之三：基于成分股波动
率差值指数择时》-20160318
《单向波动差值实现绝对收益》-20160531
证券分析师：黄志文
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专题报告
单向波动差值择时之五：基于幅
度过滤等方式的交易频率改进
RPS计算时，采取平滑化RPS处理；
上下坡过滤；
加入正负波动差值个数比例来优化信号；
长期信号突变保持机制；
空跳多信号过滤；
幅度过滤的方法
用六种方法进行改进，幅度过滤是最理想的处理方法，不仅降低了交易次
数，也提高了策略收益。次之为加入波动差值正负比例，另外长期信号突
变保持机制效果也相对不错

在上面围绕幅度过滤的处理方法中，我们发现方法处理的存在叠加效应

另外次序也会影响模型的收益。HS300指数上双重叠加效应和三重叠加效
应明显

幅度过滤应用于所有指数后，单向波动差值择时策略的交易次数都能够明
显减少，策略收益基本都能有所改善或基本不变。达到了我们预期的处理
效果。（2）在HS300、上证综指、深证综指、上证50指数上，均发现双
重叠加效应和三重叠加效应。但在中证500、中小板、创业板该效应不明
显

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目录
原模型回顾.........5
波动率分解：.......5
基于单向波动差构建择时策略：...........5
策略改进参考基准：.......5
原模型改进流程总述.....6
改善目标：...........6
改进方法的总述：...........6
策略改进评价标准：.......7
分策略回测结果.8
RPS平滑化处理结果分析..........8
上下坡过滤处理结果分析...........9
波动差值正负比例处理结果分析.........10
长期信号突变保持机制处理结果分析.13
空跳多信号过滤处理结果分析.15
幅度过滤处理结果分析.17
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