核心观点 - 报告针对原始日内动量策略存在的交易执行困难、平仓过早、收益回吐三大问题进行了系统性改进，提出了“日内动量策略2.0”版本 [1] - 改进策略通过采用5分钟均价成交、延迟平仓和阶梯止盈三大技术，显著提升了策略的可执行性、收益风险比和胜率 [1] - 改进策略在多个高波动宽基指数和行业指数上表现优异，并能通过持有50% ETF底仓的方式实现多空交易，为指数化配置提供了有效的收益增厚工具 [1][2][3] 策略回顾与原始问题 - 原始策略基于“粘性供需失衡”理论，通过计算过去14天每分钟价格位移的平均值来定义“噪声区域”，当价格突破噪声区域边界时发出开仓信号 [10][11] - 开仓信号仅在每日10:29、11:29、13:59三个时点判断，以避免边界附近频繁交易，但平仓信号一旦触发则立即执行 [11][13] - 原始策略在样本外跟踪中暴露出三个关键问题：以信号发出后下一分钟开盘价成交难以实现；平仓条件过于严格导致过早平仓；日内价格反转导致收益回吐 [1][10] 策略改进方案 - **改进一：提高交易可执行性** 将成交价由信号发出后下一分钟开盘价改为信号发出后5分钟的成交量加权平均价或时间加权平均价，以更贴近实际交易 [1][19] - **改进二：延迟平仓以提升收益** 通过两种方式实现延迟平仓：(1) 放松平仓条件，做多时将平仓线由上边界和VWAP的较大值改为较小值，做空时则相反 [24]；(2) 收窄退出边界，在计算平均位移时乘以一个小于1的系数m（如0.7）[28] 结合两种方法效果更佳，在测试期内（2013.01.25-2025.10.10）将中证500指数的策略年化收益率从13.2%提升至19.4%，胜率从40.6%提升至51.6% [37][38] - **改进三：阶梯止盈以降低回撤** 当开仓后收益率超过一个基于历史平均日内波动的阈值时，提前平掉50%的仓位以锁定部分利润，剩余仓位按原规则平仓 [42][45] 将阶梯止盈与延迟平仓结合后，策略在保持高收益的同时有效控制了回撤，年化收益率达18.9%，最大回撤为6.6%，夏普比率和Calmar比率分别达到2.10和2.86 [46][47] 改进策略在各类指数上的表现 - **主流宽基指数** 改进策略在中证500指数（2013.01.25-2025.10.10）上取得18.9%的年化收益率，且每年均为正收益 [2][47] 在中证1000指数（2014.11.07-2025.10.10）上取得24.6%的年化收益率，夏普比率和Calmar比率均超过2.5 [53][56] 但在上证50和沪深300指数上失效，推测因这些指数定价效率较高，信号发出后若不能快速成交则容易失效 [61][62] - **高波动宽基指数** 改进策略在创业板指（2013.01.25-2025.10.10）和科创50（2020.08.12-2025.10.10）上表现良好，年化收益率分别为17.6%和15.7%，显著跑赢指数本身，且每年均取得正收益 [63][64][65] - **高波动行业指数** 改进策略在机器人、中证全指半导体、国证芯片等高波动行业指数上表现优异，年化收益率分别为25.9%、14.5%和12.5% [70][71] 尤其在机器人指数上，胜率达54.0%，夏普比率和Calmar比率分别高达2.44和4.84，最大回撤仅5.3% [70][71] 在指数下跌或震荡年份，策略的收益增厚效应更为明显 [71] ETF上的应用与组合策略 - **宽基ETF应用** 通过持有50% ETF底仓的方式执行多空信号 [3] 应用于中证500 ETF（2013.03.15-2025.10.10）和中证1000 ETF（2016.11.04-2025.10.10），相较单纯买入持有50%底仓，年化超额收益率分别为10.1%和9.2%，最大回撤也得到降低 [3][79][80] 多头信号的交易频率、收益率和胜率普遍优于空头信号 [82][83] - **行业ETF组合策略** 筛选22只规模大于50亿元、流动性好的行业ETF，以50%总仓位等权配置作为底仓，月末再平衡 [85][89] 将改进策略应用于该组合（2015.12.31-2025.10.10），年化收益率为10.4%，跑赢单纯买入持有底仓组合（7.4%）约3个百分点，同时最大回撤从44.8%大幅降至15.2%，年化波动率从20.6%降至10.8% [3][90][91] 该策略在组合下行期间能显著减少亏损，改善投资体验 [91]