改进DTW算法基础上的Ita-DTW择时策略回顾 [page::5]

• 原日频策略年化收益约14.22%，胜率约52.4%。

- 周频策略年化收益11.84%，胜率55.53%，均优于沪深300指数表现。

• 原策略仅基于日线收盘价和成交量，未用日内走势数据。

日内行情相似性择时策略构建与参数设定 [page::6][page::7]

• 选取尾盘1小时（14:00-15:00）分钟线价格及成交量序列。

- 利用欧氏距离、DTW及Ita-DTW三种距离模型对尾盘行情相似性度量。

• 设定距离阈值k及多空阈值thres筛选相似历史片段并加权预测次日涨跌。

各宽基指数相似性择时策略实证表现 [page::8][page::9][page::10][page::11][page::12][page::13][page::14][page::15]

• 沪深300年化收益6.85%，胜率61.72%，回撤20.77%。

- 上证50年化收益5.33%，最大回撤低至15.49%。

• 中证500、1000、国证2000均表现稳健，Ita-DTW策略表现优于其他两种距离度量。

- 策略总体胜率均在55%-62%左右，且回撤均较沪深300指数显著降低。

引入日内行情改进原日频Ita-DTW择时策略 [page::16][page::17][page::18][page::19][page::20]

• 日频策略年化收益提升2.76个百分点至15.95%，胜率提升至53.44%。

- 周频策略同样受益于引入尾盘行情，年化收益提升至12.65%。

• 各代表指数均显著提升：上证50年化收益提升至8.76%，中证500提升至9.25%，国证2000提升至16.79%。

基于日内分钟线的买卖点择时策略设定与样本表现 [page::20][page::21][page::22]

| 多空阈值 | 0.10% | 0.15% | 0.20% | 0.25% | 0.30% |
| -------- | ------ | ------ | ------ | ------ | ------ |
| 买入胜率 | 57.78% | 57.14% | 58.33% | 58.62% | 66.67% |
| 买入开仓概率 | 3.16% | 2.95% | 2.52% | 2.03% | 1.47% |
| 卖出胜率 | 51.85% | 52.00% | 50.00% | 47.06% | 42.86% |
| 卖出开仓概率 | 1.89% | 1.75% | 1.40% | 1.19% | 0.98% |

• 多空阈值与胜率、开仓概率呈现平衡关系。

- 买入策略胜率最高可达接近67%，卖出策略胜率多数在50%以上。

• 开仓概率一般在1%-5%区间，具一定交易频率。

沪深300股指期货日内买卖点交易策略回测 [page::22]

• 买入策略年化收益2.62%，卖出2.26%，多空合成策略收益2.50%。

- 最大回撤均控制在10%以内，多空策略回撤降至2.91%，指标优于IF基准。

• 夏普比率及卡玛比率表现较好，开仓概率在15%以上。

国债期货应用：尾盘日内行情提升择时策略效果 [page::23][page::24][page::25][page::26]

• 国债10年期期货尾盘相似性策略胜率超过56%，日内择时胜率稳定。

- 新增尾盘行情信号叠加隔日反转及股债跷跷板策略，年化收益提升至6.49%。

• 最大回撤大幅下降至-3.24%，夏普比率达到1.73，策略更稳健。

报告总结 [page::28]

• 利用日内行情与相似性算法构建择时及交易策略在股指和国债期货均取得显著提升。

- 尾盘行情相似性判断为多个策略带来增益，具备较强的稳健性和实用潜力。

• 建议关注策略参数调整及风控管理，重视模型未来失效风险。

金融研究报告深度解析：日内行情数据在相似性策略中的应用 ——技术择时系列研究

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1. 元数据与报告概览

• 报告标题：日内行情数据在相似性策略中的应用——技术择时系列研究

- 作者与联系方式：任瞳（rentong@cmschina.com.cn）、周靖明、罗星辰

• 发布机构：招商证券

- 发布日期：2023年（具体日期未详，但报告相关引用时间区间至2023年7月）

• 研究主题：利用日内高频行情数据，特别是尾盘分钟线行情，应用改进的动态时间弯曲距离算法（DTW及其改进Ita-DTW）构建相似性择时策略，实证测试该策略在股票宽基指数及国债期货上的表现和提升效果。

核心论点：报告提出基于日内行情数据的相似性策略，尤其尾盘行情的形态识别对资产涨跌预测具有显著效果。该策略在沪深300、上证50、中证500、中证1000、国证2000等指数及国债期货中均表现良好，且对现有基于日频的择时系统有明显增强作用，且在股指和国债期货日内交易策略中均取得较高胜率。报告特别提出风险警示，提醒历史数据不代表未来，模型存在失效风险。[page::0,5]

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2. 逐节深度解读

2.1 基于改进DTW算法的择时策略回顾（第5页）

• 报告首先回顾了此前2023年2月发布的基于Itakura-Parallelogram全局约束改进DTW算法（Ita-DTW）的择时策略，覆盖周频和日频，获得了年化收益12%、14%以上，胜率56%、52%左右，且回撤控制较低。

- 图1及图2展示了Ita-DTW日频和周频策略相对净值的显著提升和稳健表现，且均远好于沪深300指数自身表现。

• 表1详细列出了这两个频率策略的年化收益率、最大回撤、波动率、夏普比率、卡玛比率等关键指标，显示策略无论在收益还是风险调整表现上都优于基准。

- 该策略仅依赖收盘价和成交量等日频数据，未触及日内走势，报告探讨引入更高频（分钟线）日内行情，尤其尾盘行情，能否进一步提升技术择时能力。[page::5]

2.2 基于日内行情的股指相似性择时策略（第6页及后续章节）

策略思路和模型方法

• 核心思想是将当下日内行情序列与历史日内行情做形态相似性比对，筛选最相似的历史行情，利用历史行情的次日涨跌幅加权平均预测未来涨跌。

- 关键技术为基于Euclidean（欧氏距离）、DTW和改进版Ita-DTW三种距离度量范式进行历史行情筛选。其中特别强调尾盘1小时（14:00-15:00）的分钟线作为比对序列。

• 历史涨跌幅权重采用距离的倒数加权。策略发出信号基于预测涨跌幅是否超过正负阈值。未出现相似区段则不交易。

- 参数包括距离阈值k（筛选相似历史的距离上限）和多空阈值thres，用于判定买卖信号。[page::6-7]

主要实证结果——各指数表现梳理

• 各宽基指数（沪深300、上证50、中证500、中证1000、国证2000）均进行了样本内外参数优化和回测，整体表现出相似性筛选策略具有较高胜率和稳定性。

- 涉及大量3D图形（参数k、thres与胜率关系），总体显示Ita-DTW较DTW和欧氏距离更佳，策略胜率多数样本内外均高于50%。

• 各指数单独的具体业绩：

- 沪深300：Ita-DTW指标对应最高胜率，年化收益约6.85%，最大回撤约20.77%，胜率61.72%，开仓频率约9.56%。[page::8-9]
- 上证50：Ita-DTW表现最优，年化收益5.33%，最大回撤15.49%，胜率近52%，开仓频率约10%。[page::9-10]
- 中证500：表现稍有波动，Ita-DTW和欧氏距离均表现良好，年化收益近6.7%，胜率60%。[page::11-12]
- 中证1000：Ita-DTW表现最稳，年化收益8.02%出众，胜率61%，开仓频率高达21.86%。[page::13-14]
- 国证2000：欧式距离择时策略略优，年化收益约5.88%，胜率约60%。[page::14-15]

基于日内行情改进的日频Ita-DTW择时策略

• 报告进一步将日内尾盘行情信号叠加进已有日频Ita-DTW择时策略进行改进。

- 在沪深300、上证50、中证500、中证1000与国证2000均获提升，举例如沪深300年化收益率由13.18%提升至15.95%，胜率也提高0.9个百分点。回撤和波动率基本持平，整体风险收益水平提升。

• 类似提升也见于周频策略，改进后年化收益提升至12.65%。

- 各指数改善表现一致，最高提升幅度达到2.76个百分点年化收益，且换手率有所增加，反映策略活跃度提高。[page::16-20]

2.3 基于日内行情的日内择时及交易策略（第21页至22页）

• 除了尾盘，以日内其他时间点（10:00、10:30、11:00、11:30）分钟行情构建买卖点择时策略，开仓信号基于当时点后3分钟均价作为开仓价格，持有至收盘。

- 参数k和thres寻优后，策略买卖信号胜率均能超过60%，开仓概率在10%左右。

• 买卖策略分别对沪深300指数及沪深300股指期货均进行了验证，股指期货开仓概率和胜率略优于指数。

- 进一步基于样本内寻优构建T0交易策略，策略多空整体年化收益约2.5%，最大回撤低于3%，夏普比率超过0.8，显示较优风险调整收益表现。

• 图表45-46展示了费前与费后策略净值表现，多空策略表现稳定上升。[page::21-22]

2.4 日内行情数据在国债期货择时中的应用（第23页至26页）

• 报告回顾了之前关于国债期货的择时策略：“隔日反转”和“股债跷跷板”效应，两者复合策略年化收益6.4%左右，回撤在3.5%以下，夏普及卡玛比率均近2，显示非常稳健。

- 基于国债期货日内尾盘数据，采用相似性择时算法（欧氏/DTW/Ita-DTW）对未来走势进行预测。参数寻优结果显示样本内外稳定，Ita-DTW胜率最高，超56%。

• 引入日内尾盘走势到原有复合策略后，收益有进一步提升，多空策略年化由6.40%升至6.49%，胜率由近54%升至55.18%，且换手率降低，显示策略更为稳健。

- 图57展示了叠加日内尾盘策略后净值曲线明显优于前者。

• 各项分年业绩也表明策略表现持续稳定。[page::23-27]

2.5 总结与讨论（第28页）

• 报告最后总结，相似性策略基于日内高频数据，特别是尾盘行情，通过DTW算法，有效识别历史相似行情指导未来涨跌，已在股票宽基指数与国债期货均取得较好业绩。

- 结合日频Ita-DTW策略及国债期货复合策略叠加尾盘相似性策略是一条可行路径，能带来一定性能提升。

• 该研究是技术择时系列研究的延续，强调了高频数据在择时体系中的新作用。[page::28]

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3. 图表深度解读

3.1 Ita-DTW择时策略表现（图1-2，表1，页5）

• 图1、图2展示日频及周频Ita-DTW策略净值曲线，左侧是沪深300指数走势，右侧是策略的相对净值。两种频率策略净值稳步上升，相比沪深300指数显著超额收益，说明策略在长期行情捕捉具有优势。

- 表1数据支持图形结论，日频策略年化收益14.22%，超基准近14个百分点，且夏普比率高达0.72，显示明显的风险调整收益优势。[page::5]

3.2 参数组合对应胜率分布3D图（图4-9，页8）

• 四张3D图分别展示欧氏距离、DTW、Ita-DTW在样本内和样本外的策略胜率随参数k和阈值thres变化的关系。

- 视觉上，胜率在中间参数区间达到一个峰值，尤其Ita-DTW表现的胜率最高且更平滑。意味着参数调优空间存在较好容忍度，同时第三类弹性相似性度量（Ita-DTW）更适合此场景。

• 样本内和样本外分布较一致，说明策略参数稳定且具有一定泛化能力。[page::8]

3.3 不同指数日频策略净值曲线（图10，17，24，31，38，页9-15）

• 图10（沪深300）和图17（上证50）表现出Ita-DTW和欧氏距离策略均优于DTW及大盘基准。最大差距出现在中证1000（图31），其Ita-DTW策略净值远超其他策略，体现强劲成长空间。

- 基于表2-6，这些指数年化收益普遍6%以上，夏普0.6以上，回撤控制较好，说明基于尾盘相似性策略的择时效果稳定且优于市场平均水平。[page::9-15]

3.4 引入日内行情改进后的日频及周频策略表现（图39-44，表7-12，页16-20）

• 图39及后续图展示了日内行情信息叠加后对日频Ita-DTW择时策略的提升，曲线明显偏上方。

- 表7-12数据量化了提升效果，年化收益提升明显（如沪深300提升至15.95%），胜率、盈亏比均有所改善。

• 换手率的增加说明策略灵敏度提升，信号更加频繁，但控制力度未减弱。[page::16-20]

3.5 日内买卖点择时策略统计数据（表13-16，页20-21）

• 表13-16显示买入和卖出策略在多空阈值和距离阈值不同设置下的胜率和开仓概率，最高胜率达60%以上，开仓概率一般在10%左右。

- 卖出策略相对稳健，买入策略在较小阈值时胜率略下降但开仓概率增加。

• 股指期货对应的数据（表15-16）展现了对市场流动性和杠杆品种的较好适应性。[page::20-21]

3.6 日内买卖点交易策略回测（图45-46，表17）

• 图中费前费后策略净值均呈稳步上升趋势，多空策略表现最佳。

- 表17财务指标显示策略收益率约2.5%，最大回撤7-10%，波动率3-5%，夏普和卡玛比率均明显优于单一买入卖出策略，体现更好的风险回报匹配。[page::22]

3.7 国债期货择时策略相关图表（图47-49，表18-19，页23）

• 图47-48为前期隔日反转和股债跷跷板效应示意，展示策略逻辑。

- 图49策略净值曲线显示复合策略远超单一策略及期货本身。

• 表18-19具体体现了年化收益率6.4%，最大回撤低于3.5%，夏普比率超1.7，胜率55%左右的绩效指标，分年表现也较为稳定。[page::23]

3.8 国债期货日内相似性择时策略（图50-56，表20，页24-26）

• 依旧是参数空间胜率分布可视化，覆盖欧氏距离、DTW、Ita-DTW。样本内外差异小，Ita-DTW采取了较好胜率。

- 图56显示日内尾盘相似性择时策略净值虽波动不大，但稳步上升，表20中年化收益1.24%（Ita-DTW），波动和回撤率极低，夏普和卡玛均较优。

• 该策略基于仅尾盘1小时数据，信息量有限但已展现良好稳定性。[page::24-26]

3.9 国债综合多因子策略叠加尾盘相似性信息（图57，表21-22）

• 图57净值显示尾盘相似性策略叠加后复合股债跷跷板+隔日反转策略整体性能提升。

- 表21-22量化指标展现年化收益6.49%，最大回撤-3.24%，夏普1.73，胜率55.18%。

• 分年指标表明收益稳定、波动低，有利于长期投资稳定性。[page::26-27]

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4. 估值分析

本报告主要为策略性能研究，未涉及具体公司估值方法分析，重点为统计回测、策略胜率、收益及风险指标，不包含直接DCF或市盈率类估值分析。

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5. 风险因素评估

• 模型基于历史日内高频数据的形态相似性，存在“历史不代表未来”的普遍风险，行情波动环境变化可能导致模型失效。

- 策略依托参数调优，若市场环境突变，参数失效可能带来表现下降风险。

• 高频数据受市场微结构影响大，交易成本和滑点风险未广泛纳入考量，实际落地交易可行性需进一步验证。

- 基于次日开盘交易信号导致信号延迟，面对快速行情变动时时效性可能受限。

• 报告整体风险提示部分仅言及历史数据不代表未来及模型可能失效，未详尽给出缓解措施，需投资者注意。[page::0,28]

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6. 批判性视角与细微差别

• 偏向性与模型假设：报告在策略表现呈现上较为乐观，更多强调收益率和胜率提升，缺少对可能交易成本、手续费影响及策略交易滑点的严谨深入讨论。

- 参数选择敏感：大量3D胜率图虽揭示参数空间，但最优参数区间依然存在，说明策略稳定性存在一定依赖参数调节的特征。不同样本内外间参数差异，也隐含模型泛化存在不足。

• 风险控制较轻：虽然报告以夏普和卡玛率体现风险调整，但回撤较大（部分指数最大回撤达40%以上）时风险或被弱化，且多空策略频繁换手可能触发交易成本放大。

- 信号时效及市场冲击：采用尾盘1小时数据预测次日行情，信号虽提前，但实际交易时间点（开盘后）可能面临市场冲击成本，实际执行阻力无详细说明。

• 国债期货日内策略优势较弱：相比股票指数，国债期货因波动较小，日内相似性策略年化收益及夏普指标有限提升空间，策略调优仍需加强。

- 策略适用性细节：未明确策略适用于各种市场状态（牛市、熊市、震荡市）表现详情，限制投资者风险预判。

• 统计测试缺乏实证严谨性：缺少显著性检验、稳健性测试、样本外预测性能验证的详细数据，增加未来研究空间。

总体来看，报告高频、日内行情资料的利用理念与实际应用方法具有先进性和创新性，但实现路径中对风险成本、市场模拟完整性的关注仍有待强化。

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7. 结论性综合

本报告全面系统地探讨了基于日内行情数据（特别是尾盘1小时分钟线行情）构建的指数及国债期货相似性择时策略的设计与实证。通过整合欧氏距离、DTW及创新的Ita-DTW相似性度量方法，报告成功地实证了这一类技术择时工具在A股主要宽基指数和国债期货上的可行性与有效性：

• 相似性择时策略在衡量历史与当前行情序列的形态相似度时表现良好，Ita-DTW算法作为改进动态时间弯曲算法，胜率和风险调整收益均优于传统算法，成为日内相似性度量的主力工具。

- 引入尾盘高频数据显著提升了原有日频Ita-DTW策略的收益和胜率，多个宽基指数（沪深300、上证50、中证500、中证1000、国证2000）均呈现2%~3%绝对收益提升，且市场表现更为稳健。

• 日内买卖点策略创新地通过多个早盘时点信号识别高概率开仓时机，胜率超过60%，并在股指期货上成功验证，提升交易灵活性与精准度。

- 国债期货端同样适用日内尾盘相似性策略，并能与传统复合股债跷跷板搭配，以提升整体资产择时表现，最大年化收益提高至6.49%，夏普比率超1.7，回撤极小，显示策略实际投资价值。

• 详尽的参数空间胜率3D图以及分年绩效统计提供了稳定性与适应性佐证，增强策略的实用参考价值。

图表深度解读显示，尽管不同指数、不同距离度量算法下策略表现差异较大，但Ita-DTW始终保持优势，且日内行情的丰富度和高频属性是提升择时效果的关键。叠加策略设计有效提升了胜率和收益，无疑为技术择时研究提供了一条新路径。

然而，模型仍存在一定风险，特别是历史数据的时效性限制、策略执行的交易成本与滑点影响未充分计入、参数调优的稳定性面临市场环境变化影响等，需投资者和后续研究谨慎对待。

整体来看，本报告为利用日内高频形态相似性指标提升市场择时提供了实证支撑和策略框架，强化了技术择时理论与实际结合的深度，是金融量化择时领域的重要贡献。

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# 综上所述，本报告系统展示了基于相似性算法，特别是改进的Ita-DTW算法结合日内高频行情数据的多层次择时策略的设计、验证及优化路径，展现了该类算法对于A股指数及国债期货市场择时效能的显著提升，报告结论严谨且富含实证数据支持，为量化投资者与策略研究者提供重要参考，惟风险管理与执行细节仍需进一步完善以实现策略价值最大化。 [page::0-29]

报告