• SMT策略基本思想及理论基础 [page::0]：报告假设“历史可以重复”，通过时域分形和Lyapunov指数分析，确认沪深300指数高频收益率序列具有分形特征，历史走势片段可被相似性匹配用于日内短线交易。

• SMT策略实证及交易框架优化 [page::0][page::1]：

- 初步在沪深300指数上进行20分钟频率回测，获得稳定收益；
- 应用于股指期货时基差波动影响显著，优化为利用上午指数走势匹配确定午后开仓方向，尾盘平仓；
- 加入动态止损机制后，累计收益率提升，最大回撤降低。

• SMT策略优势及运行机制剖析 [page::1]：

- 交易频率较低，适合尚无自动化系统的投资者手动执行；
- 作为模式识别型策略，隐蔽性强，扩展性佳；
- 随着历史数据库扩容，未来可应用于股指期货高频交易；
- 可结合融资融券支持对ETF等T+0品种做低频交易。

• SMT策略样本外长期表现及历史交易统计 [page::1][page::2]：

- 2010年4月起至2021年7月底回测，累计收益率达407.95%，最大回撤-8.17%，成功率约28.31%；


| 年度 | 回测交易次数 | 累积收益率 | 成功率 | 最大回撤 |
|------|--------------|------------|--------|------------|
| 2010 | 174 | 28.44% | 31.03% | -4.45% |
| 2011 | 244 | 24.24% | 34.84% | -4.47% |
| 2012 | 242 | 17.72% | 30.17% | -5.48% |
| 2013 | 238 | 27.64% | 33.19% | -4.33% |
| 2014 | 235 | 14.22% | 26.81% | -5.70% |
| 2015 | 229 | 29.25% | 19.65% | -7.59% |
| 2016 | 243 | 14.91% | 28.40% | -4.34% |
| 2017 | 244 | 10.25% | 34.84% | -2.00% |
| 2018 | 243 | -0.34% | 21.40% | -8.59% |
| 2019 | 244 | -3.74% | 26.23% | -7.21% |
| 2020 | 243 | 12.06% | 26.75% | -4.12% |
| 2021 | 140 | 5.35% | 25.71% | -4.38% |

- 虽成功率不高，但平均盈利率为0.70%，平均亏损率仅-0.19%，表明策略盈亏比有优势。

• 量化策略构建核心与应用前景 [page::0][page::1]：

- SMT策略核心为基于历史相似价格走势片段的时域分形匹配，预测未来走势方向；
- 适用范围包括股指期货、ETF低频交易，适合尚未实现程序化的机构投资者；
- 预计随着历史数据库不断丰富，未来更适合高频交易场景使用。

【广发金融工程】基于时域分形的相似性匹配日内低频交易策略（SMT）详尽分析报告

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1. 元数据与报告概览

报告标题：
《基于时域分形的相似性匹配日内低频交易策略（SMT）》

作者单位及发布机构：
广发证券发展研究中心—广发金融工程研究团队

发布日期：
2021年9月1日

研究主题：
该报告聚焦股指期货日内短线交易，提出并验证了一种基于“历史可以重复”假设，结合时域分形理论进行日内低频交易的量化策略——“相似性匹配交易策略（SMT）”。该策略通过在历史高频价格序列中寻找与当前交易段最相似的走势片段，推断未来短线价格走势方向，从而进行相应的买卖操作。

核心论点、评级及目标价：
本报告属于策略研究，强调基于“历史可以重复”且具有分形特性的市场行为，认为通过相似历史片段匹配具备统计显著性可预测性。报告未明确评级或目标价，核心信息在于提出并实证了SMT策略在沪深300指数（及延伸至股指期货）的有效性与可应用性。

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2. 逐节深度解读

2.1 交易策略基本思想与理论基础

关键论点：

• 基于历史可以重复的假设，认为过去走势形态会在短线内再次出现。

- 选取股指期货日内某时间段△t，根据历史数据库找到最相似的若干走势片段。

• 观察这些历史片段接下来的一定时间走势方向（上涨/下跌特征），从统计上判断未来短线趋势。

- 由此指导股指期货的开仓平仓操作，实现相似性匹配交易。

推理依据：
传统技术分析的“历史可以重复”假说广泛应用于中长期趋势研判，但日内股指期货时间尺度更短，该报告结合时域分形与混沌理论，通过计算沪深300指数高频收益率的Lyapunov指数，验证了收益率序列的分形性质——即市场短线走势虽表现出复杂混沌特征但仍存在可以重复的模式及可预测成分，支持策略的理论基础。

2.2 高频短线价格序列中的“历史可以重复”

关键数据与图解：

• 利用Lyapunov指数测量系统混沌或稳定性，图4（Lyapunov指数虚线斜率）显示沪深300高频收益率序列具有可重复且分形性质。

- Lyapunov指数被用来量化市场是否过于随机且不可预测，结果表明短线走势仍存在一定的可预测性空间。

意义解释：
Lyapunov指数为负斜率表明系统具有确定性且对初始条件敏感，但非完全混沌，证明技术分析“历史可重复”不仅适用于日线、周线，也同样适用于日内短线场景。

2.3 SMT策略的实证分析及改进

实证测试过程：

• 最初使用20分钟高频数据对沪深300指数进行回测，发现策略能稳定产生收益。

- 将策略应用于股指期货时效果下降，主要是由于基差（指数与期货价格差异）波动导致预测信号减弱。

• 通过降低交易频率，利用上午收益曲线匹配历史相似走势，确定午后期货开仓方向，并尾盘平仓，取得较好收益。

- 加入动态止损机制后，该策略累计收益率提升，且最大回撤降低，实现策略的风险收益优化。

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3. 图表深度解读

3.1 图4：沪深300指数收益率时间序列的Lyapunov指数

• 描述： 该图绘制了沪深300指数高频收益率时间序列对应的Lyapunov指数，虚线反映其斜率变化。

- 数据与趋势解读： 图中指数走势显示负斜率特征，表现出具有一定的确定性和分形结构，表明市场存在一定的可重复走势特性，且未表现为完全随机且混沌。

• 联系文本： 该图是支撑“历史可以重复”假设在日内高频市场成立的关键理论依据，为SMT策略的构建提供数学依据。

- 可能局限： Lyapunov指数的计算依赖于高质量数据及参数设定，且只反映局部短期特性，无法保证所有时间段普适性。

3.2 图7：SMT策略历史表现（累计收益率）

• 描述： 本图展示从2010年4月16日起，SMT策略的历史累积收益率曲线。

- 数据与趋势分析： 累计收益呈现持续上升趋势，累计收益率突破400%，说明整体策略在长时间跨度下具备良好盈利能力，体现了策略的长期有效性。局部亦有波动但趋势性上涨明显，具备稳健盈利潜力。

• 文本关系： 支撑报告对SMT策略盈利能力和实用性的陈述，并提供了实证跟踪的强力佐证。

3.3 图8：加入止损机制后的SMT策略回测效果

• 描述： 本图展示引入动态止损机制后，SMT策略在沪深300股指期货上的累积收益率表现。

- 趋势解读： 收益曲线稳健上升，波动幅度较小，最大回撤较低，表明止损策略有效控制风险，收益率得以提升，提升了策略的风险调整后收益。

• 文本联系： 佐证了报告中强调的通过止损机制优化策略风控能力的论断。

3.4 表27：SMT策略历史回测交易概况（累计至2021年7月）

| 项目 | 数值 | 备注 |
| -------------- | ----------- | ---------------- |
| 回测交易次数 | 2720次 | 全样本交易次数 |
| 盈利次数 | 770次 | 成功交易次数 |
| 盈利成功率 | 28.31% | 盈利/总交易 |
| 总体收益率 | 407.95% | 累计复合收益率 |
| 平均盈利率 | 0.70% | 单次盈利平均值 |
| 平均亏损率 | -0.19% | 单次亏损平均值 |
| 最大回撤 | -8.17% | 最大回撤比例 |

• 数据解释：

策略成功率仅为约28%，说明大多数交易是亏损的，但平均盈利幅度（0.70%）远大于平均亏损幅度（-0.19%），使得总体收益累计超过400%，符合胜少亏多的交易特点。最大回撤控制较好，风险在合理范围内。

3.5 表28：SMT策略分年度回测交易概况

| 年度 | 交易次数 | 累积收益率 | 成功率 | 最大回撤 |
| -- | -------- | --------- | ------ | ------- |
|2010| 174 | 28.44% | 31.03% | -4.45% |
|2011| 244 | 24.24% | 34.84% | -4.47% |
|2012| 242 | 17.72% | 30.17% | -5.48% |
|2013| 238 | 27.64% | 33.19% | -4.33% |
|2014| 235 | 14.22% | 26.81% | -5.70% |
|2015| 229 | 29.25% | 19.65% | -7.59% |
|2016| 243 | 14.91% | 28.40% | -4.34% |
|2017| 244 | 10.25% | 34.84% | -2.00% |
|2018| 243 | -0.34% | 21.40% | -8.59% |
|2019| 244 | -3.74% | 26.23% | -7.21% |
|2020| 243 | 12.06% | 26.75% | -4.12% |
|2021| 140 | 5.35% | 25.71% | -4.38% |

• 分析：

各年度策略表现波动明显，2010-2017年多数年份实现正向收益且回撤较小，2018-2019年阶段表现波动较大，出现微负收益，表明策略受市场环境影响较大。成功率整体维持在20%-35%区间，最大回撤均控制在单年不足10%水平，表明风险管理得当。

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4. 估值分析

本报告并未涉及传统意义上的估值（如DCF、市盈率等），其核心为量化交易策略设计与实证，主要强调策略的风险收益特征与交易表现，未涉及具体估值模型。

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5. 风险因素评估

报告明确指出：

• 模型建立在历史数据基础上，市场未来可能不发生与历史相似的走势，策略风险不可完全避免。

- 市场具有不确定性，模型只能在统计意义上期望提供优势，且表现受限于数据样本的完整性及质量。

• 基差波动曾显著影响策略效果，提示市场结构性风险或市场机制变化可能影响策略有效性。

- 策略成功率低，仓位管理和止损机制设计对控制风险尤为重要。

• 历史数据样本规模较小限制策略高频交易扩展，样本扩充是未来改进关键。

报告没有提供概率性的具体风险量化，但通过止损机制对损失进行缓冲，说明一定的风险缓释措施已被纳入。

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6. 批判性视角与细微差别

• 策略成功率低且亏损次数多： 成功率仅约28%，但盈利和亏损的幅度存在较大差异，这种情况在量化策略中较为常见，但依赖于精准的风险控制和资金管理，一旦执行上有失误可能导致较大风险。

- 基差带来的副作用： 报告指出股指期货上应用效果折扣明显，说明实际应用中跨品种基差风险显著，可能限制策略广泛应用。

• 历史可重复假设局限： 市场结构变化、流动性及突发事件可能破坏该假设，报告虽用分形理论解释但并未深入探讨可能的假设失效时的策略表现。

- 样本容量不足限制： 报告多次提到数据库样本限制，策略尚不能完全实现高频，后续大样本验证尤为关键。

• 策略隐蔽性与扩展性说法： 虽提及策略隐蔽性好、可扩展，但未直接给出如何规避市场效率等潜在风险的分析。

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7. 结论性综合

本报告提出并实证了一种名为“相似性匹配交易策略（SMT）”的日内低频量化交易策略，策略基于“历史可以重复”的分形假设，通过对沪深300指数高频收益率序列计算Lyapunov指数，确认其分形性质，理论上支持市场短线走势存在统计可预测成分，从而在交易中寻找历史相似走势片段实现未来短线涨跌预测。

实证结果显示：

• SMT策略自2010年至2021年表现出了累计超过400%的收益率，尽管成功率仅约28%，但凭借较高的单笔盈利率和止损机制，策略累计收益稳健，最大回撤控制在合理范围内。

- 引入动态止损机制后，收益曲线更加平稳，回撤进一步收窄，风险调整后性能提升。

• 策略交易频率较低，适合尚未完全实现程序化交易的机构进行半自动化操作，也适用于ETF等证券品种的低频操作。

- 目前因样本量不足及基差风险限制，策略难以应用于股指期货的高频交易；但随着数据积累，未来具有扩展空间。

图表方面，Lyapunov指数图有效佐证了策略的理论基础；累计收益曲线图和止损机制后性能显示了策略的实用性和风险控制能力；回测交易表格则展示策略风险收益的详细数据，揭示低成功率伴随高收益的典型量化策略特征。

总体来看，报告展现了利用时域分形和历史走势相似性匹配进行日内低频量化交易的可行路径，结合风险控制方法，实现了相对稳健的收益，提供了值得进一步探索和优化的量化交易思路。报告同时也较为诚实地披露了目前数据样本限制、基差风险及模型假设风险，提醒投资者理性对待。

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参考文献与数据源

• 广发证券发展研究中心，广发金融工程团队实证数据

- 天软科技提供的市场数据支持

• 相关广发金融工程研究报告（2012年、2021年相关月报）

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（本文引用内容均标注有对应页码，确保结论及数据可回溯：[page::0], [page::1], [page::2]）

报告