本文用於介紹雲鏘投資中應用的最新策略：股指期貨多頭策略。該策略一直處於等待期，最近市場大幅下跌，觸發了該策略的啓動機制。20220321，已經爲該策略安排了部分資金正式用於實戰。
策略誕生
該策略誕生於 2020 年，當時發生了下面幾件事：
1、2020 年 3 月，疫情造成 A 股大幅下跌，其後開啓了一年的單邊上漲行情。
2、期間，我們研發了 YQ_V 等一系列技術指標，用於評測各類標的的當前價格位置、未來可能的最大跌幅。
3、期間我們還對風險收益計算軟件進行了幾次升級，使得其不但可計算風險調整後的理論收益預期，而且可對該預期進行 Beta 調優，計算出可對該標的使用哪一個最合適的 Beta 值，以得到最好的收益及夏普比率。
4、2020 年基金產品上線，加之疫情造成行情大幅波動，所以投研團隊多次討論 Alpha、Beta 的投資方案。
最終，我們設計出了純粹投資 Beta 的期貨策略。
策略介紹
本策略大部分時候處於等待期，只在上證50、滬深300、中證500等股指出現大跌時響應；此時，會使用技術指標、價值指標來評估標的所處於的歷史點位、以及可能的最大跌幅；如果認爲標的處於歷史低位，而且未來可能的最大跌幅有限，就會規劃好資金，加倉多頭；然後靜候未來在相對高點時賣出。
下面，對其中所使用到的技術組成部分進行簡單介紹：
技術指標：YQ_V 價格指標
該指標的算法，是基於標的的歷史 K 線及波動計算而得。目前已經將該指標集成進日常使用的幾個軟件中，並集成進量化系統中，方便查看及自動監控。
上圖中，最下面的 B_YQ_V_All 就是價格點位指標。該指標將 K 線的點位，經過統計與計算、整理，得到了 0-100 分的分值。得分越低，說明該處點位越低。而其中的 V_1 到 V_5 是不同維度計算出來的，而 V_Avg 是其平均值。
能看到，在 2015 年大牛市時，指標全線處於 100 分位值；而在 2020 年疫情時、2018 年等時間處，指標都處於 0 分值。而目前，該指標又再次處於 0 分值。
該指標只分析 K 線，所以在對標的進行分析時，只能用於單方面參考。同時，還應該使用更多的估值技術進行分析。
技術指標：最大跌幅指標
該指標也是經過 K 線統計計算而來。旨在通過標的的歷史 K 線，來分析標的的波動率，並判斷其極限跌幅位置。
如上圖中的 B_極限跌幅，就是此指標。
可以看到，該指標目前爲 -23.906%。表示經過歷史 K 線的波動率分析，在當前點位，未來較差的情況下，可能會再跌 -23.906%。
對於 A 股的波動率，歷史來看，都是比較大的。但是隨着市場越來越成熟，波動率會慢慢地降低下來。所以這也爲這個指標提供了一定的安全性。
風險調整後預期收益計算 & Beta 調優
投資是一個概率的遊戲。在投資之初，投資者往往會對投資目標進行一定的預估。這涉及幾個值：本金虧損概率、平均虧損比率、平均盈利比率。通過這些預估值，就能計算出該項投資的回報期望。
這樣，我們就編寫了第一版的風險調整後收益計算器。在這之上，我們又不斷升級，有了最新的收益預期計算器。其擁有了 Beta 調優的功能，能計算出特定的投資，在指定的槓桿成本之寶上，應該使用多少倍槓桿進行投資，可以獲得最好的預期回報及夏普比率。
例如，我們對在低點進行股指投資的三個預期值設置爲 20、10、20，對其進行 Beta 調優，如下圖所示：
可以看出，在沒有資金成本、槓桿成本的前提下，在 Beta < 6 時，該項投資槓桿越大，投資回報越大；而夏普比率也在5倍內槓桿時，在 0.7 附近。當 Beta > 6 時，槓桿越大，長期收益卻在下降。並在 10 時出現絕對虧損。
所以，槓桿並非越大越好。
期貨資金規劃
在有一個槓桿的大致範圍後。我們還需要考慮股指期貨的槓桿屬性。
目前，我所在的證券公司對滬深300股指期貨的保證金比率大概是 14 左右。而在交了保證金後，每天市場的波動，都會體現在資金餘額上。一旦餘額爲 0，會觸發強制平倉。而一旦平倉，則是整個投資完全失敗。
所以我們需要測算出合適的槓桿比率，使得策略在出現最大虧損時，也會有較多安全邊際，不會被強制平倉。
爲高效利用獎金，我們還可以結合現貨倉位進行統一規劃。如下圖所示，我們對一手期貨合約進行整體的資金規劃：
通過不斷調整數值，可以計算出合適的槓桿。以及極限情況下，還可能需要加倉多少資金。
通過目前的數據計算得出，槓桿大概處於 2-3 倍比較合適。
當前小結
上面講了本策略所涉及到的許多相關技術。
雖然經過上述計算，而且本策略只在股指大幅低估時啓用。今年 3 月，因爲戰爭等原因，股指大幅下跌，使得這個等待了兩年的策略，可以有真正實戰的機會。
另外，我們還需要注意：上述一些指標，皆爲量化技術指標，通過統計歷史數據而來。
量化技術，通過分析過去，而使得未來有一定的參考性。但需要注意的是：過去不代表未來；而且，過去的數據，往往會被未來突破。所以在使用時，我們會參考這些指標，並額外再給予更多的安全邊際。
量化，不是絕對正確。但是計算的過程，卻可以讓我們做到心中有數。