CMO指标及策略概述 [page::2]

• CMO由Tushar S.Chande提出，基于正负动量之差与和的比值计算。

- 基本交易信号：CMO上穿零线买入，下穿零线卖出。

• 策略参数以日频12为主，周频18，适用沪深300指数数据。

策略初步回测表现 [page::3][page::4]

• 参数12时，年化收益42.07%，累计收益899%，夏普率1.23。

- 多仓74次，胜率47%；空仓74次，胜率43%；平均持有期分别20日、16日。

• 周频参数18下年化收益53.33%，夏普率达1.56。

参数稳定性滚动测试 [page::5][page::6]

• 半年、一年滚动测试显示参数动态调整的年化收益为40%、35%左右，夏普率维持在1.1以上。

- 2006-2011年间，13参数被认定为最稳定，多年表现优异，绝对收益均在10%以上。

策略在不同市场行情表现 [page::7][page::8]

| 市场风格 | 参数 | 累积收益 | 年化收益 | 夏普率 | 多仓胜率 | 空仓胜率 |
| -------- | ------ | -------- | -------- | ------ | -------- | -------- |
| 牛市 | 12 | 219.8% | 79.87% | 2.63 | 71% | 25% |
| | 13 | 246.6% | 87.58% | 2.89 | 67% | 33% |
| 熊市 | 12 | 92.69% | 96.88% | 1.97 | 25% | 86% |
| | 13 | 109.06% | 114.85% | 2.34 | 23% | 79% |
| 震荡市 | 12 | 73.67% | 17.06% | 0.55 | 42% | 38% |
| | 13 | 96.37% | 21.26% | 0.70 | 50% | 41% |

• 策略在牛熊震荡各类市场均表现稳健，尤其参数13在回撤控制和收益稳定方面表现优异。

CMO策略改进与优化方案 [page::8][page::9]

• 针对指标在0附近反复穿越及钝化问题，策略调整为：

- CMO > m时买入，CMO < -m时卖出，CMO在(-m,m)时观望，m取5。

• 改进策略回测：

| 参数 | 收益 | 多仓次数 | 多仓胜率 | 空仓次数 | 空仓胜率 | 最大回撤 | 年化收益/最大回撤 |
|------------|-------|---------|---------|---------|---------|---------|------------------|
| 13 | 1086% | 74 | 47% | 75 | 47% | 34.95% | 1.31 |
| 13(m=5) | 970% | 66 | 56% | 75 | 44% | 29.12% | 1.50 |
| 16(m=30) | 646% | 54 | 48% | 53 | 51% | 18.19% | 1.98 |

• 提高m值显著降低回撤，改善风险收益比，但收益呈下降趋势，适宜根据投资偏好调节。

总结与策略展望 [page::0][page::8][page::9]

• CMO动量波动指标策略具备较强适应性和稳定性，多空仓平衡，适用于沪深300。

- 滚动测试和不同市场风格验证策略有效性，参数13稳定优异。

• 改进后的阈值策略有效减少回撤，提高年化收益/最大回撤比率，提升资金曲线稳定性。

- 建议结合市场趋势强弱进一步筛选交易信号，优化实盘应用。

金融工程报告详尽分析 — 技术指标系列（七）——CMO动量波动指标的运用

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1. 元数据与报告概览

报告标题：技术指标系列（七）——CMO动量波动指标的运用
作者及分析师：张斯会（执业证书编号：S0930512020001）、倪蕴韬（执业证书编号：S0930512070002）
发布机构：光大证券股份有限公司研究所
发布日期：未明确具体时间，但数据截止至2012年7月11日
研究主题：基于CMO动量波动指标开发并回测量化交易策略，分析其表现、参数稳定性与优化方向。研究标的为沪深300指数，覆盖2005年至2012年近7年时间的日频和周频数据。

核心论点和结论摘要：

• CMO指标策略（参数12）表现优异，实现了累计89.9倍收益（899%），年化收益42.07%，年化夏普率1.23，显示该策略具备较高的风险调整后收益能力。

- 参数13被认定为“最稳定参数”，在2006至2011年6年时间段内有4年为最优参数，整体表现亮眼，平均多年收益均超过10%。

• 不同市场风格（牛市、熊市、震荡市）中，CMO策略表现均优于沪深300指数，其中参数13在牛市和熊市中夏普率最高达2.89和2.34。

- 指标在0值附近易发生信号反复导致较大回撤，提出了一种改进策略设置阈值$m$去避免信号震荡，实现收益风险比的提升，最大回撤显著降低，年化收益/最大回撤达1.98。

• 整体来看，CMO策略稳定性和收益均具备竞争力，改进策略更适合风险控制。

该报告旨在展示CMO指标及其衍生策略的实用性与优势，并探讨其优化空间，提供投资者参考。

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2. 逐节深度解读

2.1 CMO指标介绍与算法（第2页）

• CMO（Chande Momentum Oscillator）指标由Tushar S. Chande提出，类似于RSI（相对强弱指数）的动量指标。

- 计算逻辑：首先计算每日价格动量，正动量记为up，负动量绝对值记为dn，分别对这两个序列进行n日滚动求和，最终指标定义为
$$
CMO = \frac{up - dn}{up + dn} \times 100
$$

• 使用说明包括：

- 当CMO上穿/下穿0线，形成买/卖信号。
- CMO值大于50视为超买状态，小于-50为超卖。
- 绝对值越大趋势越强，绝对值接近0表示震荡。
- 可利用CMO动量强弱增强趋势跟踪策略的判断，例如大趋势时操作，大震荡时转用交易区间策略。

该介绍阐明了指标计算和解读基础，为后续策略设计提供技术根基。[page::2]

2.2 策略回测与表现（第3-4页）

• 策略框架：

- 策略一为简单信号策略，CMO大于0买入，低于0卖出。
- 主要参数测试为周期12（日频）和18（周频），结果显示参数12表现最佳。

• 业绩表现（参数12，2005-09-01至2012-07-11）：

- 累计收益899%
- 年化收益42.07%
- 年化夏普率1.23
- 多头交易74次，胜率47%，平均持有期20天
- 空头交易74次，胜率43%，平均持有期16天

• 策略相较于沪深300基准指数（显著超越，具体基准数值见图表），在牛市和熊市均表现出强劲的收益能力和风险调整水平，空仓策略在熊市阶段尤为突出，空仓胜率达79%-86%。

- 周频数据显示参数18对应的策略表现收益率较高（年化53.33%），但多仓胜率较低，持有期更长，回撤控制也较好。

这些结果表明CMO指标在多个时间尺度上具有应用价值，且策略设置平衡了收益和风险。[page::3,page::4]

2.3 参数稳定性与滚动测试（第5-7页）

• 半年和一年滚动测试分别将一个区间内最优参数用于下一区间，以验证参数稳定性。

- 半年滚动测试累计收益557%，年化收益约40.69%，夏普率1.13，最大回撤约35.88%。

• 一年滚动测试累计收益453%，年化收益约40.6%，夏普率1.10，最大回撤34.95%。
• 参数波动详情（图表8/12）显示多数时间段参数集中于11至14之间，较为集中。

- 2006至2011年各年表现（参数13）：
- 2006年收益117%，最大回撤12.22%，年化收益/最大回撤超10
- 其它年份收益波动在11%-80%间，回撤控制合理
- 多仓胜率高达80%，空仓胜率则低但在熊市中空仓胜率显著提升。

该章节验证了策略在多年多个时间段的稳健性，参数13表现尤为稳定，能在不同市场环境中保持较好收益和控制回撤。[page::5,page::6,page::7]

2.4 不同市场风格表现（第7-8页）

• 牛市（2005.09-2007.10）

- 参数12累计收益219.8%，年化79.87%，夏普率2.63
- 参数13累计收益246.6%，年化87.58%，夏普率2.89
- 多仓胜率达67%-71%，空仓胜率较低（25%-33%）

• 熊市（2007.10-2008.11）

- 参数12累计收益92.69%，年化96.88%，夏普率1.97
- 参数13累计收益109.06%，年化114.85%，夏普率2.34
- 空仓胜率显著提高至79%-86%，空仓平均持有期较长

• 震荡市（2008.11-2012.07）：

- 参数12累计收益73.67%，年化17.06%，夏普率0.55
- 参数13累计收益96.37%，年化21.26%，夏普率0.7
- 多仓和空仓胜率均在40%-50%区间，收益和夏普率较上述两市风格低。

从中可见，CMO指标策略在牛熊市均表现优异，尤其在熊市中空仓策略有效控制风险，震荡市表现相对较弱但仍优于基准指数。参数13在不同市场稳定表现优于参数12。[page::7,page::8]

2.5 策略回撤问题及改进方向（第8-9页）

• 历史数据表明指标的钝化和在0附近震荡导致较大回撤，主要原因：

- 长期趋势后指标反应迟缓，价格逆向剧烈变化时延迟发信号
- 0附近频繁穿越导致买卖信号被反复诱发。

• 改进策略：增加阈值$m$，设定买入和卖出信号门槛，

- 当CMO $> m$ 买入，$< -m$ 卖出，处于$(-m,m)$区间为观望状态。

• 参数13和$m=5$的改进策略表现：

- 累计收益970%，年化收益略有降低但取得胜率提升和最大回撤降低，年化收益/最大回撤比提升到1.5。

• 进一步提高$m$（如30）仅在强趋势中操作，最大回撤进一步降低至18.19%，年化收益/最大回撤比达1.98，但收益下降明显（646%）。

该策略改进通过区间过滤抑制噪声信号反复，提高风险调整收益比，适合不同风险承受能力的投资者选择$m$参数。[page::8,page::9]

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3. 重要图表深度解读

3.1 图表1（第3页） — 参数12日频策略表现

• 三部分图分别展示累计收益、买卖信号示意、及最大回撤对比。

- 黑线为CMO策略累计收益，明显高于沪深300基准红线，尤其在2007年及之后差距显著。

• 信号图中绿色代表持多仓，红色代表空仓，交替变化符合市场节奏。

- 最大回撤指标显示，CMO策略最大回撤远小于基准，表明策略在波动较大时风险控制较好。

这张图直接视觉体现了CMO策略在2005-2012年间对基准的超额表现、信号生成和风险控制能力。[page::3]

3.2 图表2-3（日频主要指标表）

• 图表2列示参数12和14的核心交易数据，参数12收益899%，最大回撤仅29.76%，表现更优。

- 多仓/空仓次数均衡，胜率保持在43%-47%之间，持有期适中，有效平衡了交易频率和持仓时长。

• 图表3显示年化收益、标准差和夏普率对比，参数12夏普率1.23明显优于14参数的1.12，风险调整收益更好。

该数据细节支持选用参数12作为日频最优参数。[page::3]

3.3 图表4-6（周频表现）

• 图表4累积收益明显高于沪深300指数，达到12倍以上累积增长。

- 持仓胜率稍低，但持有期更长（多仓平均持有126天），回撤控制相对较好。

• 夏普率1.56显示风险调整收益优异。

周频适合长期持有者，表现出CMO指标的稳健性和趋势捕捉能力。[page::4]

3.4 图表7-14（滚动测试与参数稳定性）

• 走势图清晰示例半年、年间隔滚动参数策略表现均能持续跑赢市场，最大回撤均控制在30%-36%。

- 表中的参数选择稳定，大部分时间参数在11至14之间。

• 多空仓交易数据显示策略与市场切换敏捷，日胜率维持在52%-57%。

- 说明参数13在长期滚动检验中显示稳定性和收益的平衡。

此部分验证了参数的实际应用稳定性，降低了过拟合风险。[page::5,page::6]

3.5 图表15-21（不同市场风格业绩）

• 牛市中策略给出最高年化收益接近90%，对应夏普率近3，显著优于基准。

- 熊市阶段空仓胜率显著上升至79%-86%，显示策略有效控制风险，收益超百%。

• 震荡市中夏普率下降至0.55-0.7，收益波动加大，表现逊色，但管理得当。

- 该分市场表现评估确认CMO策略具备适应多样市场情景的能力。

该部分进一步证明策略的稳健和灵活性。[page::7,page::8]

3.6 图表22-23（策略改进比较）

• 引入阈值$m=5$的策略使多仓胜率提升至56%，空仓胜率为44%，最大回撤缩小至29.12%。

- 在阈值$m=30$的强趋势下操作，最大回撤降低至18.19%，年化收益/最大回撤指数达到1.98，极大提升风险控制能力。

• 此举收益相较于基础策略有所下降，但风险下降幅度更大，体现经典的风险收益权衡原理。

图表明确量化了调节阈值$m$后性能上的权衡，为投资者提供定制策略的依据。[page::9]

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4. 估值分析

本报告为技术指标策略研究，未涉及传统意义上的估值分析（如DCF、市盈率等），重点在于策略表现、回测、风险控制和参数优化。故无专门估值部分。

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5. 风险因素评估

• 策略回撤风险：指标0附近信号震荡易导致频繁交易和较大亏损。

- 指标钝化风险：持续行情导致指标对价格反应迟缓，突发反向走势时会引发较大回撤。

• 市场风格适应性风险：震荡市场表现逊色，收益和夏普率较牛市、熊市低，表明策略在无趋势时期效果不佳。

- 参数稳定性风险：滚动测试虽显示较好稳定性，但市场环境发生剧变时可能出现策略失效。

报告作者通过引入阈值和强趋势过滤机制提出缓解措施，提升风险收益比，适度缓解上述风险。[page::8,page::9]

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6. 批判性视角与细微差别

• 报告总体以数据和历史回测结果为依据，论述严谨，但对未来市场的变化和策略可能的失效情况讨论相对较少。

- 策略依赖过去7年数据，期间市场环境特征可能不完全适用于未来，尤其在结构性行情变化时表现未知。

• 对最大回撤的描述侧重于历史数值，未详细讨论重大极端风险或市场黑天鹅事件对策略可能造成的潜在冲击。

- 改进策略引入阈值$m$带来收益与风险权衡，但报告未深入探索动态调整阈值或结合更多指标复合使用的可能性。

• 多空仓胜率整体偏低（尤其空仓），但策略收益良好，暗示盈利模式更多依赖于收益率大小而非胜率，投资者需理解该机制。

总体来看，报告未明显存在内部矛盾，结论连贯，视角较为中肯，但对极端风险和未来适应能力仍可进一步深化。

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7. 结论性综合

本报告深入解析了CMO动量波动指标在沪深300指数量化交易中的应用与表现。主要结论如下：

• 策略性能突出且稳定：基于CMO指标的策略在2005-2012年间累积收益率高达899%，年化收益42.07%，日胜率约47%，夏普率1.23，显著优于沪深300市场基准。

- 参数13为最稳定参数：经半年和一年滚动测试及多年表现检验，参数13更适合长期应用，年收益超过10%，在牛市、熊市及震荡市均有出色表现。

• 多空仓策略平衡：策略通过多仓和空仓动态调整适应不同市场阶段，尤其在熊市中空仓胜率高达79%-86%，有效控制风险。

- 图表数据支持结论：多个图表详实展现了策略累计收益与回撤情况、参数稳定性及不同市场环境下的表现，均体现出策略较强的适应性和风险收益优势。

• 策略改进有效：通过设定阈值$m$过滤信号震荡，成功降低了最大回撤，提高了年化收益/最大回撤比至1.98，提供了更稳健的投资方案。

- 风险提示明确：指标在0值附近震荡带来的回撤风险及指标钝化问题被充分分析，且改进策略针对性强，有效缓解相关风险。

综上，CMO动量波动指标策略不仅在历史回测中展现出较高的收益和风险调整能力，其稳定性和韧性也使其成为长期投资者和量化策略设计者值得关注的工具。报告强调，投资者可根据自身风险偏好，调整阈值$m$以获得不同的收益风险配置。整体来看，CMO策略具备良好的实证基础和应用潜力。

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溯源标识：论述数据与结论均基于报告中具体数据表格及图表内容，详见引用页码。[page::0,2,3,4,5,6,7,8,9]

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附：部分核心图表示意说明示例

图表1：参数12日频策略累计收益、信号和回撤曲线

图表4：参数18周频策略累计收益、信号和回撤曲线

图表7：半年滚动测试累计收益及回撤

图表11：一年滚动测试累计收益及回撤

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整体报告为CMO动量波动指标的量化应用提供了全面、系统的分析，兼顾理论、实务和风险管理，具备较强的实操指导意义。

报告