赫斯特指数策略周期表现对比 [page::6][page::9][page::11][page::14][page::15][page::16]

| 周期 | 总收益率 | 年化收益率 | 夏普比率 | 卡玛比率 | 最大回撤% | 备注 |
|--------|----------|------------|----------|----------|-----------|---------------|
| 超短期 | 27.04% | 3.86% | - | 0.57 | 6.81% | 交易频次高，手续费侵蚀大，信号不稳定 |
| 短期 | 41.39% | 5.91% | - | 1.01 | 5.87% | 策略表现最佳，信号稳定，手续费影响减弱 |
| 中期 | 22.64% | 3.23% | - | 0.90 | 3.58% | 交易频次低但回撤控制好，收益率较低 |
| 长期 | 20.05% | 2.86% | - | 0.91 | 3.16% | 交易频次最少，收益空间有限 |

• 短期测试效果最佳，卡玛比率超过1，最大回撤和衰退期控制合理。

- 超短期受价格噪音和手续费影响较大，表现最弱。

• 中长期交易机会减少，单笔进出限制收益提升。

- 各周期策略在不同品种和板块上表现存在差异。 [page::6][page::9][page::11][page::14][page::15][page::16]

超短期策略单品种表现（净值走势及回测结果） [page::6][page::7]

• RB和TA品种表现较优，年化收益率均超过10%，TA回撤较大导致卡玛比率较低。

- 铜品种因手续费累积和低胜率，回测表现为负。

• 板块层面，农副产品回撤最小，但收益也相对较低。

- 价格波动剧烈和策略信号不稳定是超短期表现不佳的主要原因。 [page::6][page::7]

赫斯特指数的基本策略逻辑 [page::5]

• 赫斯特指数反映时间序列的长期记忆能力，大于0.5时应用动量策略（双均线），小于0.5时应用均值回归策略（布林带）。

- 双均线策略用金叉做多，死叉做空；布林带策略价格突破上轨做空，下轨做多。

• 两个策略均采用固定止盈止损比例。 [page::5]

超短期赫斯特指数边界优化研究 [page::16][page::17][page::18]

• 赫斯特指数在超短期呈轻度偏离0.5的分布，参数边界调整敏感。

- 不同品种对应最优边界不同，单一定界无法兼顾全部品种表现。

• 调整边界后，部分品种回测收益显著优化（如Y）,部分品种回撤和收益恶化（如TA、CU）。

- 由于超短期噪音严重和参数敏感性高，不推荐使用该周期赫斯特指数策略。 [page::16][page::17][page::18]

加仓逻辑优化中长期策略，提升盈亏表现 [page::20][page::21][page::22][page::23]

• 中长期单笔交易频次少，加入加仓逻辑通过盈利比例和策略信号动态加仓。

- 加仓策略显著提高总收益率，如RB和TA收益翻倍至226%、177%，年化收益率分别达18.35%、14.6%。

• 最大回撤随加仓扩大，但组合多品种多板块分散风险后回撤大为改善。

- 综合收益和风险控制卓越，策略卡玛比率达3.9，建议多品种布局以降低单品种风险。 [page::20][page::21][page::22][page::23]

风险提示及后续展望 [page::0][page::23]

• 本报告的资产配置及模型应用为回测示例，不构成策略推荐。

- 赫斯特指数在超短期应用存在高噪声干扰和高交易成本影响，使用需谨慎。

• 后续研究将考虑头寸调整和仓位灵活性等更复杂策略优化方案。 [page::0][page::23]

中信期货研究——期货择时系列（三）基于赫斯特指数的策略研究报告详尽分析

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一、元数据与报告概览

• 报告标题： 期货择时系列（三）基于赫斯特指数的策略研究

- 发布机构： 中信期货研究所

• 作者与联系方式： 魏新照，联系方式及资质详见封面

- 发布时间： 未明确具体日期，回测数据截至2022年6月

• 主题： 利用赫斯特指数对商品期货价格时间序列的长期记忆特性进行量化策略设计与回测，覆盖超短期到长期多时间周期策略测试和优化。

核心论点：
报告通过多周期（超短期、短期、中期和长期）利用赫斯特指数衡量商品期货价格时间序列的“长期记忆”或“反持续性”特征，设计复合量化策略，将动量策略（双均线）和均值回归策略（布林带）结合应用于不同分形状态。重点揭示了赫斯特指数在不同周期的表现差异及策略适用性，发现短期策略最优，超短期受噪音影响显著，长期交易机会稀少。为提升长期策略性能，增添了加仓逻辑，实现收益与风险的综合优化。最终得出在中长期多品种、多板块加仓配置的应用建议。

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二、章节逐节深度解读

1. 赫斯特指数介绍与计算（第3页）

• 赫斯特指数定义：衡量时间序列的自相关性和长期记忆能力。H=0.5代表随机游走，无时序记忆；H<0.5代表反持续性，即趋势有反复可能；H>0.5代表持续性，即趋势延续。

- 计算方法：基于经典的重标极差（R/S）分析，从时间序列划分多个子区间，计算各子区间内的极差与标准差比值，再用几何关系求指数H。

• 三种形式对应的投资策略：根据分形性质，持续性时用动量策略，反持续性时用均值回归策略，实现复合策略设计。

2. 回测标的及数据说明（第4-5页）

• 回测品种选择：覆盖黑色、有色、能源化工和农副产品四大板块，每板块选择单品种进行单品种测试，同时构建板块和全品种组合。

- 回测时间段：单品种2010-2022年，组合2015-2022年，数据包含日夜盘，主力合约数据。

• 数据粒度与判断周期参数：

- 超短期：1分钟bar，参数120，判断周期2小时
- 短期：5分钟bar，参数120，判断周期1.5交易日
- 中期：30分钟bar，参数100，判断周期8.5交易日
- 长期：30分钟bar，参数200，判断周期16.5交易日

• 费用和指标设定：手续费0.0001，收益率计算零无风险利率，指标包含年化收益率、卡玛比率、最大回撤等。

3. 基本策略思路（第5页）

• 根据赫斯特指数判断时间序列性质：

- H>0.5，序列持续性，采用双均线动量策略（短均线上穿长均线买入，反之卖出）。
- H<0.5，序列反持续性，采用布林带均值回归策略（价格突破上轨卖空，突破下轨买入）。

• 固定止损止盈退出。

- 策略重点结合两种对立的技术逻辑实现时序依赖性筛选。

4. 策略在不同周期的回测表现（第6-16页）

超短期（日内）策略回测（第6-8页）

• 图表3显示4品种（螺纹RB、豆油Y、铜CU、PTA）净值走势差异大，回撤大，且铜因手续费过高及策略胜率低导致回撤大和亏损。

- 图表4量化指标：
- RB、TA年化收益率均超10%，但TA回撤较大，卡玛比率较低（仅0.3）。
- CU亏损严重，年化收益率为负，手续费累积极高（98614元）。

• 板块层面（图表5、6）：

- 有色板块表现最差，手续费偏高影响显著。
- 农副产品波动相对平缓，最大回撤最低，但收益率也有限。

• 策略整体回测（图表7、8）：

- 全部品种加权收益率年化仅约3.9%，卡玛比率约0.57，最大回撤接近7%。

• 总结：超短期策略受噪音影响大，赫斯特指数分形能力差。高频交易手续费重，策略不推荐应用于超短周期。

短期策略回测（第9-11页）

• 图表9 &10：单品种净值中TA表现最佳，年化回报16.27%，其他品种回报提升明显，手续费负担相对减轻。

- 交易笔数较超短期明显减少，交易成本压力减轻。

• 板块层面表现均有提升，黑色板块卡玛比率最高达1.14，整体风险控制也有改善。

- 策略整体表现（图表13、14）：年化收益近6%，卡玛比率超过1，最高点，最大回撤5.87%，风险收益明显优于超短期。

• 结论：短期赫斯特指数分形能力最佳，信号稳定，适合实际应用，优势明显。

中期策略回测（第11-14页）

• 单品种（图表15、16）：

- RB、Y、CU表现稳定，TA表现下滑明显，年化回报普遍低于短期。
- 交易笔数锐减，手续费影响降低，但交易机会减少导致收益率下降。

• 板块表现（图表17、18）：

- 总收益率和年化收益率均较短期下降，最大回撤较好控制在10%以内。
- 卡玛比率普遍下降，收益受限。

• 策略整体（图表19、20）：

- 年化收益仅3.23%，最大回撤仅3.58%，风险低但收益受限。

• 分析：中期策略受限于交易频率低，盈利空间被压缩。

长期策略回测（第14-16页）

• 单品种（图表21、22）：

- CU表现在长期有所提升，因长期震荡噪音滤除，趋势更清晰。
- 其他品种表现较中期稍弱。

• 板块层面（图表23、24）：

- 化工板块最大回撤和收益率有所优化，卡玛比率最高达0.9。

• 策略整体（图表25、26）：

- 年化收益率仅2.86%，最大回撤3.16%，稳健但回报不足。

• 结论与中期类似，长期判断周期过长，盈利机会稀少。

5. 超短期参数优化研究（第16-20页）

• 赫斯特指数在超短期未按0.5对称分布，数据略偏左（均值约0.55，见图表27)。

- 研究调整赫斯特指数的分界值（比如0.55），尝试提升超短期策略胜率。

• 然而不同品种、不同时期最优分界值差异极大，优化效果差异显著（图表28-33）：

- Y品种得益最大，CU策略反而恶化且表现变差。
- 板块层面表现不一，稳定性差。

• 作者结论：由于赫斯特指数在超短期受到噪音影响极大且极差分析有限，分界敏感度高，调参复杂且滞后明显，因此不建议在超短期使用赫斯特指数决策。

6. 中长期加仓逻辑设计与应用（第20-23页）

• 针对中长期周期交易频率低、收益受限之缺陷，设计加仓策略。

- 加仓逻辑基于：当盈利率达到预设阈值且指标信号保持不反转时，增加与当前头寸方向一致的仓位。

• 双均线策略的反向信号为死叉或金叉反转，布林带策略为价格穿越均线方向反转。

- 加仓避免网格加仓风险，因长期趋势大且波动时仓位增加过大会加大回撤集中度和止损风险。

• 单品种测试（图表34、35）：

- 收益率明显翻倍，如RB年化收益达18.3%，TA年化14.6%。
- 最大回撤显著扩大（RB达52.79%），风险较高。

• 板块层面（图表36、37）：

- 多品种多板块组合最大回撤率明显缩小，卡玛比率提升至0.34-0.82。

• 策略整体（图表38、39）：

- 年化收益9.6%，最大回撤仅2.47%，极大提升卡玛比率达3.9。

• 作者建议中长期应用加仓策略需多品种板块分散风险，单品种多仓风险集中，易遭遇大幅回撤。

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三、图表深度解读概述

• 超短期（图3-8）：个别品种表现分化，手续费负担明显，图3净值走势波动大，图4显示铜亏损严重；整体仅小幅增长。各板块图5-6显示交易活跃但稳定性弱。整体净值走势（图7）上涨缓慢，年化收益低。

- 短期（图9-14）：整体净值向上趋势明显（图9、11、13），板块收益显著提升，卡玛比率提高，策略胜率增强，手续费影响明显缓解。

• 中期和长期（图15-26）：净值走势趋稳（图15、17、19与图21、23、25），交易减少带动手续费降低，单笔交易收益受限，最大回撤降低，总体收益率下降。CU长期净值明显改善，策略分形能力提升。

- 超短期参数调整（图27-33）：赫斯特指数分布（图27）偏离对称，调整边界（0.55）回测净值（图28-32）及结果（图29、31、33）表现不一，策略稳定性和普适性不足。

• 中长期加仓（图34-39）：加仓后净值快速上涨（图34、36、38），收益率显著翻倍且最大回撤扩大，组合多品种分散效应发挥，整体风险大幅下降，卡玛比率显著提升达到3.9。

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四、估值与策略性能评价

虽然本报告未专门展开估值方法论讨论，但核心财务指标出众—卡玛比率用以衡量单位回撤下的回报表现。从短期卡玛比率1以上显著优于超短期及长期，体现短期策略风控与收益平衡较佳。加仓策略卡玛比率复合值3.9极高，证明资金利用和仓位管理对风险补偿贡献巨大。

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五、风险因素评估

• 手续费影响： 高频交易（超短期）手续费叠加严重，压缩净收益。

- 信号噪音和分层准确性： 超短期赫斯特指数对噪音敏感，分层误判风险较大。

• 交易频率与机会： 中长期周期交易机会过少，潜在盈利空间有限。

- 加仓风险： 单品种加仓导致最大回撤显著扩大，易遭受大额亏损。需多品种分散配置降低集中风险。

• 模型参数敏感性和适应性： 分界值需动态调整，多品种多阶段参数最优值差异大，增加实操复杂度和潜在执行风险。

- 策略假设的稳健性： 所有回测为历史数据回测，未明确市场结构变化与极端事件影响。

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六、批判性视角与细微差别

• 周期适用性限制明显：策略在超短期表现差且调整困难，长期因交易机会稀少而收益不足，说明赫斯特指数策略对时间周期敏感，实盘使用局限大。

- 加仓提升收益带来更大回撤：揭示风险与收益的权衡，尤其是策略初期回撤率过大，可能导致部分投资者无法承受。

• 参数调节依赖强，执行复杂：特别是超短期调整边界分界值，实际操作中可能滞后且参数失效风险高。

- 策略假设过于简化：如固定手续费率，缺少对流动性风险、滑点、市场冲击的考虑，对实战有效性的影响未讨论。

• 缺少对组合策略相关性分析：组合策略回撤改善未量化分散程度与资产间相关性贡献，未来可扩展此方向。

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七、结论性综合

本报告系统而深刻地使用赫斯特指数对商品期货价格时间序列的长期记忆性质进行分形分析，结合双均线动量策略与布林带均值回归策略，实现了基于时序特征动态切换的复合策略框架。通过对超短期、短期、中期及长期多时间尺度的广泛历史回测，报告清晰揭示了赫斯特指数在不同周期的优势与局限：

• 在超短期（分钟级），策略受价格噪音干扰严重，赫斯特指数分层效能下降，交易频次极高导致手续费侵蚀回报，且分界值敏感度强，调参复杂，整体表现最差，不推荐使用。

- 在短期（1-2交易日），赫斯特指数的分形能力较强，信号稳定，策略综合表现最佳，年化收益率与卡玛比率均表现优异（年化收益达5.9%，卡玛比率1.01），风险与收益的平衡较好。

• 中期（8-9交易日）与长期（16-17交易日），策略受限于进场机会稀少而收益率下降，策略回撤虽较低，但盈利空间被严重压缩。

- 通过添加加仓逻辑（结合盈利阈值与趋势信号保持），显著提升了中长期策略的收益能力，单品种收益翻倍以上，年化收益率高达18%，但最大回撤扩大，风险上升。组合多品种多板块覆盖则有效缓解了单品种回撤风险，策略整体表现出色，卡玛比率达3.9，控制了整体风险，实现了非常优异的风险收益比。

报告深入图表支撑其结论，每个品种与板块的净值走势及回测具体指标的详尽披露充分展示了策略表现和其周期适应性。关于超短期赫斯特分界敏感性的深入讨论与实证图示（图27-33）为不推荐超短周期应用提供了充分证据，表明模型设计与参数适应性的重要性。

最后，报告指出本次研究中未涉及仓位浮动和调仓灵活性的进一步探讨，为后续研究预留空间。整体上，该报告在专业性、数据透明性和策略实践指导意义上表现优异，为利用赫斯特指数量化时序分形特性在商品期货择时交易中提供了系统框架和实证支持，同时实事求是指出了应用限制和风险管理要点，具有较强的行业参考价值。

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参考

报告中所有数据、图表与结论均来源于提供文本内容各页，页码标注详见正文。

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