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外汇投资与期货投资的区别

13、在线外汇交易的发展

1997年以来，随着互联网的发展，在线外汇保证金交易已经风靡世界，成为外汇交易的流行方式，不仅银行间交易已开始采用在线方式，个人也越来越多的通过互联网参与外汇交易市场。

在线外汇交易的发展，打破了地域的局限，使得原来必须依赖本地经纪商才能参与外汇交易的个人和小型机构投资者，可以更加方便的进行外汇投资。

2000年12月，美国通过了《期货现代化法案》，这一法案要求所有外汇交易商必须在美国期货协会（NFA）和美国商品期货交易委员会（CFTC）注册为期货佣金商（FCM），并接受上述机构的日常监管，在期限内不符合资格或没有被核准的外汇业者将被勒令停止营业。这一法案的出台，使得在线外汇保证金交易走上了规范发展的轨道。

目前，已经通过美国CFTC（商品期货交易委员会）注册的外汇交易商有（按通过时间先后）FXCM、MGFG、GAINCAPITAL、CMS-FOREX等。

14、中国外汇交易市场的历史与现状

在1992年-1993年期货市场盲目发展的过程中，多家香港外汇经纪商未经批准即到大陆开展外汇期货交易业务，并吸引了大量国内企业、个人的参与。

由于国内绝大多数参与者并不了解外汇市场和外汇交易，盲目的参与导致了大面积和大量的亏损，其中包括大量国有企业。

1994年8月，中国证监会等四部委联合发文，全面取缔外汇期货交易（保证金）。此后，管理部门对境内外汇保证金交易一直持否定和严厉打击态度。

1993年底，中国人民银行开始允许国内银行开展面向个人的实盘外汇买卖业务。至1999年，随着股票市场的规范，买卖股票的盈利空间大幅缩小，部分投资者开始进入外汇市场，国内外汇实盘买卖逐渐成为一种新兴的投资方式，进入快速发展阶段。据中央电视台报道，外汇买卖已经成为除股票之外最大的投资市场。

与国内股票市场相比，外汇市场要规范和成熟得多，外汇市场每天的交易量大约是国内股票市场交易量的1000倍，所以尽管在交易规则上不完全符合国际惯例，国内银行开办的个人实盘外汇买卖业务还是吸引了越来越多的参与者。

总体来看，国内绝大多数的外汇投资者参与的是国内银行的实盘交易，而保证金交易，由于国内尚未开放，以及国家的外汇管制政策，国内投资者尚需待以时日。

15、何为交叉汇率？

在国际市场上，几乎所有的货币兑美元都有一个兑换率。一种非美元货币对另外一种非美元货币的汇率，往往就需要通过这两种对美元的汇率进行套算，这种套算出来的汇率就称为交叉汇率。交叉汇率的一个显著特征是一个汇率所涉及的是两种非美元货币间的兑换率。

16、如何计算外汇交叉报价？

计算交叉汇率的方法主要有以下几种：

（1）同为直接报价货币

买入价卖出价

USD/JPY: 120.00 120.10

(交叉相除) 买入价卖出价

DEM/JPY = 66.33 66.43

USD/DEM: 1.8080 1.8090

（2）同为间接报价货币

买入价卖出价

EUR/USD:1.1010–1.1020

（交叉相除）买入价卖出价

EUR/GBP = 0.6873 0.6883

GBP/USD:1.6010–1.6020

（3）直接报价货币与间接报价货币

买入价卖出价

USD/JPY: 120.10 120.20

(同向相乘) 买入价卖出价

EUR/JPY = 132.17 132.40

EUR/USD: 1.1005 1.1015

17、外汇汇率中的”点”（基本点）指的是什么？

按市场惯例，外汇汇率的标价通常由五位有效数字组成，从右边向左边数过去，第一位称为“X个点”，它是构成汇率变动的最小单位；第二位称为“X十个点”，如此类推。

如：1欧元 = 1.1011 美元； 1美元 = 120.55日元

欧元对美元从1.1010变为1.1015, 称欧元对美元上升了5点

美元对日元从120.50变为120.00，称美元对日元下跌了50点。

18、固定汇率与浮动汇率

固定汇率指一国货币同另一国货币的兑换比率基本固定的汇率。在19世纪初到20世纪30年代的金本位制时期、第二次世界大战后到70年代初以美元为中心的国际货币体系，都实行固定汇率制。固定汇率并非汇率完全固定不动，而是围绕一个相对固定的平价的上下限范围波动。如二战后以美元为中心的固定汇率制度，国际货币基金各成员国货币兑美元的官定比价就是平价，各成员国货币汇率只能在平价上下1%波动，由中央银行出面干预。

浮动汇率指一国货币同他国货币的兑换比率没有上下限波动幅度，而由外汇市场的供求关系自行决定。1971年8月15日，美国实行新经济政策，任由美元汇率自由浮动，到1973年，各国普遍实行浮动汇率制度。也正是从那时开始，外汇市场随着各种汇率的不停的浮动而不断发展。

浮动汇率按政府是否干预，分为”自由浮动汇率”和”管理浮动汇率”两种。在现实生活中，政府对本国货币的汇率不采取任何干预措施，完全采取自由浮动汇率的国家几乎没有。由于汇率对国家的国际收支和经济的均衡有重大影响，各国政府大多通过调整利率、在外汇市场上买卖外汇以及控制资本移动等形式来控制汇率的走向。

19、香港联系汇率制

香港于1983年成功实行的联系汇率制度。从1983年10月17日起，发钞银行一律以1美元兑换7.8港元的比价，事先向外汇基金缴纳美元，换取等值的港元“负债证明书”后，才增发港元现钞。同时政府亦承诺港元现钞从流通中回流后，发钞银行同样可以用该比价兑回美元。实行联系汇率制度后，维护稳定的汇率成为香港货币政策的唯一目标。从诞生以来，联汇制良好运作了16年，使香港避免了亚洲货币贬值危机。更为香港经济带来短期和中期的联系。

20、外汇投资与股票投资的区别

外汇保证金交易有许多股市比不上的优点：

1、股市只能在白天的特定时段内交易，一般为早9:30到下午4:00。尤其是如果您还有自己的工作，那么您将面临两难的境地–要么放弃工作，要么退出交易。而外汇保证金交易则每周5天，全天24小时均可以进行交易，您可以在业余时间的晚上投入到保证金交易中。

2、股市中有成百上千种股票，那么选股将是一件很难的事情。而汇市中，货币组合非常有限，这可以使您集中精力于这几个货币组合，并很快抓住他们的脉动。

3、股市的交易量比汇市小很多，而且数以千万计的非职业的投资者影响市场的正常运做，使预测市场的运动变得更难。而汇市是全球最大的金融市场，也包括很多大的参与者–银行、投资基金、公司和其他金融机构。所以，无论多少个人投资者参与到汇市，对价格的影响微乎其微。

4、股市的另一个缺点就是在熊市时，投资者无法作为，只能被套。在经济蓬勃发展的时候绝大多数投资者都能获利，但是经济发展是交替的，当发展被衰退所代替时，投资者只能持仓不动。而在汇市，无论经济是发展还是衰退，投资者都可以获利，这就是外汇保证金的作空机制。

21.、外汇投资与期货投资的区别资金流动性高

即期外汇市场的每日交易量高达一点四兆美元，使得外汇市场成为全世界最大、资本流动性最高的金融市场。其他金融市场的大小与交易量和外汇市场比较起来，就显得逊色多了。如果您用每日交易量只有三百忆美元的期货市场做例子，对资金流动性的程度就会有比较清楚的概念。外汇市场永远是流动的，无论何时都可以进行交易或是停损。

二十四小时无休

外汇市场是一个二十四小时不间断的市场，美东时间的星期日下午五点，外汇交易就从澳洲的悉尼开始了，然后七点由日本东京开盘，接着凌晨两点开始的英国伦敦，最后就是早上八点的美国纽约。对投资人而言，不论何时何地发生任何消息，投资人都可以即时的做出反应。投资人也可对进场或出场的时间有弹性的规划。

相对于美国的外汇期货市场而言，例如芝加哥商品交易所或是费城交易所，营业时间就有一定的限制。以芝加哥商品交易所而言，营业时间是美东时间的上午八点二十分开始到下午两点为止，因此，如果任何伦敦或是东京重要的消息不在营业的时间内公布，则第二天开盘就会变的很混乱了。

成交的质量与速度

期货市场的每笔交易都有不同的成交日、不同的价格或是不同的合约内容。每一个期货的交易员都有以下的经验，一笔期货的交易往往要等上半个小时才能成交，而且最后的成交价一定相差甚远。虽然现在有电子交易的辅助及限制成交的保证，但是市价单的成交仍是相当的不稳定。外汇交易商提供了稳定的报价和即时的成交，投资人可以用即时的市场报价成交，即使是在市场状况最繁忙的时候，无法成交的情况。在期货市场中，成交价格的不确定是因为所有的下单都要透过集中的交易所来撮合，因此就限制了在同一个价位的交易人数、资金的流动与总交易金额。而外汇交易商的每个报价都是执行的,也就是说只要投资者愿意即可成交!不会出现有价而不成交的情况!

外汇交易免佣金

在期货市场进行买卖，除了价差之外，投资人还必须额外负担佣金或手续费。所有的金融商品都有买价与卖价，而买卖价之间的差异就定义为价差，或是成交的成本。一直到今天，因为缺乏透明度，期货市场不合理的价差依旧是存在的事实。现在，投资人可以藉由线上交易平台所即时显示的买价与卖价，用来判断市场的深浅度以及真正的交易成本。外汇交易的价差比期货买卖还要低很多，特别是盘后的交易，因为期货的投资人容易受到流动性低而遭致很大的损失。

交易大百科(M系列)——管理型期货(Managed Futures)

管理型期货

管理型期货策略是一种另类投资方法，涉及投资专业管理的期货合约组合。期货合约是在未来某个日期以固定价格买卖资产的协议。

管理型期货策略可用于交易各种资产类别，包括股票、债券、货币和商品。这些策略通常由商品交易顾问 (CTA) 或专业对冲基金执行，他们采用系统的、基于规则的交易方法来利用价格趋势和市场低效。

管理型期货为投资者提供了多元化、与传统资产不相关的潜力以及在各种市场环境中获利的能力。

什么是商品交易顾问 (CTA)？

商品交易顾问 (CTA) 是专业资产管理人，他们专门使用系统的、基于规则的方法交易各种金融和商品市场。

CTA 管理客户资产（通常在管理期货基金内），通过采用多种交易策略在不同的市场环境中产生回报。

CTA 主要交易期货合约，即在未来的预定价格和日期以预定价格买卖特定资产的标准化协议。这些合约可以基于各种基础资产，包括大宗商品（如农产品、金属和能源）、货币、股票和固定收益工具。

CTA 通常受美国商品期货交易委员会 (CFTC) 监管，还必须在全国期货协会 (NFA) 注册。这些监管机构确保 CTA 遵守严格的道德和专业标准、保持透明的报告做法并以客户的最佳利益行事。

管理型期货策略的主要特点管理型期货策略的优势

管理型期货策略的挑战

总结：

总之，管理型期货策略是一种另类投资方法，专注于通过系统、基于规则的方法交易多元化资产类别。该策略提供了投资组合多元化、与传统资产不相关的潜力以及在各种市场条件下获利的能力。

然而，管理型期货可能很复杂，需要专业知识才能有效实施。此外，投资者在评估管理型期货策略时必须仔细考虑费用、成本和短期表现不佳的可能性。

文华财经遭众期货公司抵制 停用风险迅速升级

经济观察网 记者 陈姗 近日来，期货行业里，一场关于期货公司与文华财经交易软件的“激战”悄然升级。1月10日晚间，随着多家期货公司一纸公告，陆续宣布自1月17日夜盘开始关闭文华财经交易软件，将这场对抗推向白热化阶段。

据悉，目前，文华的产品已经打入40家证券公司、146家期货公司和1510家投资管理公司。据中期协数据显示，中国期货市场2019年累计交易额达290.61万亿元。因多年深耕期货市场，文华财经在期货行业已经形成垄断地位，超过九成的期货交易客户都在使用文华财经，其产品和服务形成了较强的用户粘性和使用习惯。

期货公司纷纷表示，由于文华客户端软件不符合证监会监管穿透式监管要求，所以面临停用风险。据记者不完全统计，截止目前，至少有永安期货、南华期货、海通期货、中信期货等超过20家期货公司发布了相关公告，其中不乏头部公司。多位期货圈人士在接受经济观察网采访时表示，文华财经利用垄断公司的地位反噬合作商的利益，店大欺客，逐渐演变成当前“墙倒众人推”的局面。

风波持续发酵

这场风波发酵自一个多月前。

据了解，2019年11月20日，上期所、大商所、郑商所统一发布《关于落实穿透式监管相关要求的通知》，要求期货公司做好中继代理软件管理和认证工作，对于符合监管规定的中继代理软件，开通准入权限。

随后1月3日，广州期货在公告称，“经排查，文华财经交易软件暂不符合监管的要求，我司将继续跟进了解文华财经交易软件整改情况，若其在2020年1月21日前仍无法满足监管要求，将面临停用的风险。”随后，美尔雅期货、西部期货相继跟进。

针对各期货公司的提示性公告，文华财经回应称，实际情况是文华财经已经新出了解决方案三，并且已经发到各个期货公司，并称部分“小期货公司不想投入，拒绝升级而已。仅仅个别不想升级的小期货公司客户，会受到影响”。公告中“小期货”公司的说法似乎激怒了多家期货公司，也引起了行业的热议。虽然文华在其后的公告中似有妥协，但其公告中的措辞和强硬的态度背后，一场风波正在酝酿。

一位不愿具名业内人士表示，本次事件表面上看是穿透式监管下的合规问题，但其实最终还是钱的问题。为了落实看穿式监管的问题，文华财经给出了一系列解决方案，但是产生的成本则要转嫁给期货公司，相关收费高达百万元以上。

某期货公司金融机构事业部总经理告诉经济观察网，文华财经软件在期货行业里数一数二，其功能齐全，同时培养了具有高粘度的用户习惯，但其患上了垄断公司的病，做大之后反过来侵蚀合作商的利益。

据悉，2015年11月，文华财经报送了IPO材料，申请在创业板上市，2017年4月预披露更新，但在2018年4月终止审核。

被指“吃相难看”

“软件是做得不错，就是吃相太难看。“一位刚刚卸载了文华财经的期货交易者对经济观察网表示，该软件的收费行为已经让其不能接受。据悉，2018年9月25日，“文华财经随身行”软件发布通知，随身行APP的交易模块自2018年10月10日开始收费。收费方式有充值卡扣费和包年两个标准，充值卡扣费为0.2元/手，包年收费为720元/交易账号/年。

上述投资者还向记者爆料，文华财经这两年分割软件功能收费，APP下单要收费，模拟试用等各个环节也要收费，还被传出涉嫌倒卖数据和信息泄漏等问题。“以后或许会用文华做技术分析和复盘，下单交易还是算了吧，没有安全感了。”该投资者如是说。

也有投资者表示理解，“文华财经公司收费也是正常、合理的，毕竟别人是以盈利为目的的公司，而不是慈善。“

记者注意到，在文华财经被期货公司集体抵制同时，其他软件商闻风而动，纷纷趁机抢占市场。如同花顺、咏春纷纷发布公告，以“免费”关键词来吸引用户。各家期货公司也亮出了自家已符合监管要求的交易终端软件。

一位期货交易者对经济观察网表示，“软件使用是习惯问题，易星，快期、咏春也不错，用期货公司的软件也可以。”

至于此次文华事件给行业带来的影响，前述某期货公司金融机构事业部总经理认为，未来交易软件市场会进一步分化。一方面给了其他软件商发展的空间和机会，但之后可能很难再有哪家能再一家独大；另一方面，也给了期货公司自主研发的决心，期货公司会普遍和证券公司一样自主开发app，将个人交易模块嵌套进去。

1月17日的期限只剩下短短几天，这场关于期货公司与软件商之间的对抗将如何收尾还不得而知。截至目前，文华财经方面还未对此次事件作出回应。

管理期货策略跟-圈叉图股指期货日内交易实证资料.pdf

年度策略会报告管理期货策略之-圈叉图股指期货日内趋势交易实证 证券分析师：秦国文 证券投资咨询执业资格证书编码：S098051108000112月14 日 目 录 管理期货策略 圈叉图概述及其绘图方法 实证检验 迅速止损放飞盈利  期货管理策略 Managed Futures期货管理策略Managed Futures11 Aug 31135 100年个月 年至今年年年 天波动率 Dow Jones Credit Suisse AllHedge 指数-2.88% -4.59% -4.64% 3.24% 11.10% 40.64%5.10%Convertible Arbitrage 可转换债券套利-3.46% -5.39% -3.63% 0.53% 10.67% 17.76%5.00%Emerging Markets 新兴市场-3.45% -2.40% -0.51% 6.79% 24.78% 59.88%5.20%Event Driven 事件导向-5.31% -8.98% -9.47% -1.50% 1.51% 27.18%7.70%Fixed Income Arbitrage 固定收益套利-0.66% -0.81% 0.92% 3.03% 8.92% 45.02%5.10%Global Macro 全球宏观-1.84% -5.05% -7.49% 4.27% 13.55% 44.63%7.00%Long/Short Equity /-3.56% -4.97% -4.48% 4.71% 11.13% 38.19%8.60%多空股票策略Managed Futures 管理期货1.03% 1.61% 1.46% 5.68% 19.16% 62.50.10% CSI 300 Index 300-4.22% -5.16% -9.00% -1.94% 19.03% 112.65%22.50%沪深 指数 World Equities 世界股票指数-7.26% -10.59% -5.38% 12.08% -9.94% -10.87%22.20% World Bonds 世界债券指数1.91% 2.77% 4.09% 1.45% 16.51% 28.44%2.60%•资料来源：Dow Jones index, Credit Suisse Website、国信证券经济研究所整理，截至11年8月底 期货管理策略Managed Futures • 通常是定量研究/分析(Quantitative Research/Analysis) • 通常是算法驱动(Algorithm Driven) – 模式驱动下的投资策略 • 通常是半自动或全自动的电脑驱动由DMA执行 • 总是有严格的风险管理框架– 严格的止损(stop loss)和风险资本控制 (capital at risk) • 通常是高流动性，短期或没有锁定期(lock-up) • 风险/回报率通过控制杠杆的方式是可调整（控制波动率级别level of volatility ）–根据投资者的需要 • 通常管理策略策略与传统的资产类别（股票及债券）及其它投资策略相关性 较低，与标准普尔500指数（SP 500 ）相关性为-0.1，标准普尔高声商品 指数(SP GS Commodity Index ）相关性为0，DJ世界指数（DJ World Index ）相关性为-0.04期货管理策略Managed Futures 主要的管理期货投资策略类型1类型2类型3类型4无风险中立（delta 总类跟踪短期趋势短期逆转模式探测neutral)短期，日内短期，日内中期短期至中期 没有持仓过夜  没有持仓过夜 过夜持仓 时限 只持有几分钟到 只持续几分钟  只持续几分钟到 持有几天到几个几天到几小时几小时月 方向性买卖 方向性买卖或 反趋势系统由价 Delta中性套利或delta 中性套利格行为和市场情相对价值交易 方向性买卖或相对价值交易绪的改变触发， 无方向性的长-短 交易持仓  来自日内趋势 找出短期内市场及重要的支撑和仓，来自短期市利润活动，市场的低阻力水平是由专场效率低落的和效率和事件驱动有的定量模型决套利的机会的机会定 资料来源：天软资讯、国信证券经济研究所整理，截至11年11月16 日 跟踪短期趋势 •跟踪短期趋势：一般是日内交易，不持仓过夜，跟踪趋势方向性。 •ACD交易法则、圈叉趋势突破策略等。•资料来源：天软资讯、国信证券经济研究所整理， 短期逆转 •短期逆转：一般是日内交易，不持仓过夜，反趋势系统由价格行为和 市场情绪的改变触发，其中重要的支撑和阻力水平由转悠的定量模型 决定。 • “枢轴点PivotPoint”交易系统就是短期逆转交易策略的一种。•资料来源：天软资讯、国信证券经济研究所整理， 模式探测 •模式探测：持有几分钟至几日不等，模式探测策略一般是方向性买卖 或delta 中性套利或相对价值交易，找出短期内市场活动，市场的低 效率和事件驱动的机会。 • “支持向量机预测模型”、“神经网络”和“小波分析”等属于模 式探测类型交易策略。 图：支持向量机– 非线性分类面图：小波分解图示 资料来源：天软资讯、国信证券经济研究所整理资料来源：天软资讯、国信证券经济研究所整理 无风险中立Delta Neutral •无风险中立：持仓过夜，持有几天到几个月不等。Delta中性套利或 相对价值交易；无方向性的长-短仓，来自短期市场效率低落的和套利 的机会。 • “股指期货期限套利”和“国信Alpha套利模型” 等属于无风险中 立类型。•资料来源：天软资讯、国信证券经济研究所整理，  圈叉图概述及其绘图方法 圈叉图概述 • 圈叉图(又称为Point and Figure Chart，点数图，OX图)，出自维克托·德维 利尔斯1933年出版的 《点数图法预测股价变化》一书。是用圈“O”和叉“X” 来表示价格升跌的一种图表。 • 与K线图、量价图等图表截然不同，注重价格在一定价位上的表现，而不记 录价格随时间的变化过程，也不考虑成交量的情况。 • 圈叉图的作图规则，是由“价格单位”确定的。每当标的价格上升达到一个 价格单位的幅度时，就用一个“X”表示；当下降达到一个价格单位的幅度时， 就用一个“O”表示。 • 主要特点：缺乏时间尺度，并忽视价格的微小变化，只是通过预先确定的点 数将价格的变动方向记录在图表上，以此观察市场的情况和新的运动方向。 • 在制图中并不计时间和数量，所以变动很小的价格可能会仍然保留在非常狭 小的价格范围之内。 • 技术分析者可用圈叉图来寻找价格主要变化方向的趋势和轨迹，并且能通过 圈叉图来精确地判断出支持及阻力位。上证K线图 •上证指数圈叉图2011年6月至1011年12月 •资料来源：通达信行情上证圈叉图 •上证指数圈叉图2011年6月至1011年12月 •资料来源：通达信行情 圈叉图中的重要参数 •价格单位：每一方格代表的标的价格。如股指期货可以设臵O和X为1个指数整 数点，橡胶期货为5个点，沪铜期货为10个点等。 •转折值因子：也可以看做价格反转的敏感度，转折值因子为作圈叉图时的一 项指标，当标的价格反向运动的值小于敏感度指标时，不往右边另开一列记录 反向运动。针对不同的标的转折值因子设臵可能差别较大，如股指期货建议设 臵3至7个指数整数点，白糖期货交易可以设臵为5至10个点。 •在绘画制点数图时，如何设定每一方格的代表值十分重要，它直接支配着整 张图在将来是否能发挥其测市功能，因此要适当地设定“每格代表值”及多少 格升跌才开始“转势”。“价格单位”增大即代表波幅较小的环节不予理会， 因为在一个成熟的市场，价格频繁、反复上落是市场的规律，要剔除它对市场 价格动向的干扰，可将“格值”提高。特别是对于期货交易来说，成交量大和 换手率高的情况下，多空的反复博弈容易产生短时间内价格的噪音波动。 绘制圈叉图的方法– 盘中价位圈叉图 •最早的OX图的绘制是以完整的盘中价位行情来更新的，一个价位接一个价位画下 来，而到了后来为了方便起见，引申出了新的方法，开始有了只以应用每日的最高 价与最低价来简化的绘制方法，同时加入了转折值得应用。 •到了现在，转折的格子数目与格子刻度的大小（即上述的两个参数）都可以随投 资者依据不同商品与自身的投资情况而调整，以便于取得最佳的OX图图形。 图：IF1111，11月11 日OX图，转折值5，价格单位2图：IF1111，11月11 日OX图，转折值3，价格单位1 资料来源：天软资讯、国信证券经济研究所整理资料来源：天软资讯、国信证券经济研究所整理绘制圈叉图的方法– 盘中价位圈叉图•11月10 日圈叉图与K线图对比 图：IF1111，11月10 日OX图图：IF1111，11月10 日K线图 资料来源：天软资讯、国信证券经济研究所整理资料来源：天软资讯、国信证券经济研究所整理 绘制圈叉图的方法– 高低位圈叉图 图4：高低位OX图绘制流程示意•开始时先找出每日行情的最高价与最低价，然后判断现在图形上最后一行是O或X的记号，若此时是上升的X记号，则判断是否当日的最高价可以使最后的X柱再往上延伸出一格以上，若是足够延伸一格以上，则画出所该延伸的X记号后，便可以跳过去再往下处理下一天的价位行情（此为日频率数据的情况下）。而若是最高价不足以使现有的X柱往上延伸的话，则比较当日的最低价位是否低过X柱最高处超过转折值数值，如果是得话，则在X柱的右边下一行中，往下填入反转的O记号，直至当日最低价所属的方格为止。•在下降的O记号处理方式上同理。 资料来源：天软资讯、国信证券经济研究所整理， 圈叉图的优缺点与功能 •优点： •可灵活调整格数大小与反转格数，可以适合任意标的任何类型投资者的需要。 •交易讯号有规则，具机械性，结合程序化交易使用不容易受主观情绪的影响。 •由于不存在时间轴的概念，可以用较小的空间记载较长时间股价的变动。 •缺点： •因为在价格持续上扬和价格持续下跌时都无需转行，因此只是考虑价格行为 而忽略了时间因素；另外也忽略了成交量的数据，形成分析欠全面。 •功能： •圈叉图表现多空强弱的情况与变化，很容易指出其突破点。许多在K线图上的 表现不很明显的，均可在圈叉图上明显表现，特别适用于期货等交易量大还手 频繁容易出现价格噪音的交易品种。 •可以观察中长期大势与个别货币价格变动方向，对分析大趋势。  圈叉图策略实证检验 模型说明 •每天从股指期货开盘9:15开始实时获取最新的交易数据，读取数据绘 制OX图，并记录在OX图标上，策略所需观察的盘中特征有以下两种， 分别是： •顶部序列，即绘制圈叉图后，每一次上行X柱的顶点按先后顺序排成 的序列； •底部序列，即绘制圈叉图后，每一次下行O柱的最低点按先后顺序排 成的序列。 • 交易方法： 1 ）开仓；2 ）止损反向开仓；3 ）普通止盈；4 ）最大回撤止盈；5 ） 收盘前平仓 圈叉图策略开平仓示例 图：2010年7月1 日空头开仓情况图：2010年12月10 日多次开平仓 资料来源：天软资讯、国信证券经济研究所整理资料来源：天软资讯、国信证券经济研究所整理 模型模拟运作的假设 • 时段：从2010年4月至2011年11月 • 数据频率：15秒 • 策略：OX图价格突破型趋势策略 • OX价格单位：1个指数点 • 转折值：5个指数点 • 交易标的：沪深300期货（按持仓数划分的主力合约） • 风险仓位：每天100%投资比率（100% exposure ），没有杠杆 • 滑价及佣金假设：1tick滑价和每张期货开平仓佣金200人民币 • 无风险利率：夏普比率（Sharpe Ratio ）的无风险利率假设为2%模拟统计（2010年6月至2011年11月）图：Ox策略累计净值与同期沪深300净长仓累计净值OX投资组合 每日获胜概率53.24% 每月获胜概率88% 年化波动率(Annualized Volatility) 33.50% 年均回报(Annualized Return)102.40% 最大日跌幅(Daily Max Drawdown)-3.60% 最大月跌幅(Monthly Max-3.50% Drawdown) 夏普比率(Sharpe Ratio)3 盈利盈利系数(Porfit Factor)1.76资料来源：天软资讯、国信证券经济研究所整理，截至11年11月16 日 模拟统计（2010年6月至2011年11月）图：OX图价格突破趋势策略收益资料来源：天软资讯、国信证券经济研究所整理，截至11年11月16 日上图中的柱状线为每日的盈亏点数，在胜率高于50%的情况下平均每笔盈利点数大于平均每笔亏损点数，即盈利系数大于1且远大于1时，策略效果将十分理想。曲线为策略的累积收益点数，直线用作描绘收益率的线性特征。 模拟统计-每月回报（2010年6月至2011年11月） 图：空头开仓情况2010年7月1 日月度收益胜率35090.00%30080.00%25070.00%20060.00050.00040.00%5030.000.00%-5010.00% -1000.00% 资料来源：天软资讯、国信证券经济研究所整理，截至11年11月16 日 •在策略运行的19个月份里有17个月份实现盈利，亏损的仅为2个月，月度胜率高达89%。按每月的情 况来看，平均月胜率达到57.64%，19个月中仅有3个月胜率低于50%。 •在每次的入场持仓后，策略的成功概率完全由我们如何管理它而定。如果我们设臵一个较小的盈利 和较大的止损，盈利的概率就很高，但平均盈利对平均亏损的比例却很小。相反，较大的盈利设臵 对于较小的止损会产生较低的成功可能性，但平均盈利对平均亏损的比例却很大。在我们的历史验 证中，平均盈亏比例和胜率都较为理想。模拟统计-月度统计（2010年6月至2011年11月） 表：策略月度统计图：OX图价格突破趋势策略收益 合约月度 盈利亏损开仓 盈利亏损 盈利胜率 代码收益 次数次数次数 点数点数 系数 IF1005325128 60.00%55 563 -238 2.37 IF1006319136 68.42%49 527 -208 2.53 IF1007234119 55.00%38 381 -147 2.59 IF10082281212 50.00%41 410 -182 2.25 IF1009431011 47.62%38 253 -210 1.20 IF1010197102 83.33%20 209 -12 17.42 IF1011177911 45.00%69 496 -319 1.55 IF1012324177 70.83%66 598 -274 2.18 IF11011791312 52.00%52 535 -356 1.50 IF110217085 61.54%27 307 -137 2.24 IF1103256138 61.90%42 440 -184 2.39资料来源：天软资讯、国信证券经济研究所整理，截至11年11月16 IF110427109 52.63%33 169 -142 1.19日 IF1105271310 56.52%34 179 -152 1.18 IF1106-1128 60.00%24 176 -177 0.99在385个交易日中，OX策略收益率大于3% IF1107-50911 45.00%31 188 -238 0.79 IF11081381211 52.17%39 298 -160 1.86的有47个交易日，其中沪深300指数在这 IF1109931110 52.38%34 238 -145 1.6447个交易中有40个交易日的收益率绝对 IF111089136 68.42%29 284 -195 1.46值大于1%，有28个交易日沪深300收益率 IF1111281110 52.38%35 220 -192 1.15绝对值大于2%。–短期趋势跟随策略。 数据来源：天软资讯，国信证券经济研究所整理参数敏感性分析（转折值、止损、止盈） 表5：参数优化表21941067 52.5% 83.8% 31.1% 2.63 5 10 302211950 53.3% 84.4% 30.6% 2.69 5 10 40策略统计指标风险指标参数24201132 56.3% 92.4% 31.7% 2.85 5 15 20 策略区间 交易年化 年化波 夏普 转折 止 止胜率2548922 57.1% 97.3% 33.0% 2.89 5 15 30 总收益次数回报 动率 比率 值 损 盈2317791 57.1% 88.5% 32.7% 2.65 5 15 40 22651629 54.0% 89.0% 35.8% 2.43 3 10 202587987 54.3% 98.8% 32.5% 2.98 5 20 20 19451320 51.9% 76.4% 36.6% 2.03 3 10 302680774 55.6% 102.4% 33.5% 3.00 5 20 30 19421147 52.5% 76.3% 37.1% 2.00 3 10 402426665 54.5% 92.7% 33.0% 2.75 5 20 40 20421356 50.6% 80.2% 37.6% 2.08 3 15 2013701144 52.0% 52.3% 28.4% 1.77 6 10 20 18251071 50.9% 71.7% 37.3% 1.87 3 15 301060939 50.5% 40.5% 29.3% 1.31 6 10 301563825 51.8% 59.7% 31.0% 1.86 6 10 40 1931927 50.4% 75.9% 38.5% 1.92 3 15 4022331011 58.6% 85.3% 30.0% 2.78 6 15 20 18721093 51.7% 73.5% 37.2% 1.92 3 20 201795813 57.1% 68.6% 30.4% 2.19 6 15 30 1511825 51.9% 59.4% 37.0% 1.55 3 20 302163704 57.8% 82.6% 31.8% 2.54 6 15 40 2031713 52.5% 79.8% 38.4% 2.02 3 20 402128886 57.1% 81.3% 31.0% 2.56 6 20 20 17531503 52.7% 68.9% 32.2% 2.08 4 10 202002694 57.6% 76.5% 31.1% 2.40 6 20 302388606 56.8% 91.2% 32.8% 2.72 6 20 40 23201183 50.9% 91.1% 36.2% 2.46 4 10 308241001 52.8% 31.5% 24.9% 1.19 7 10 20 22651047 51.4% 89.0% 35.1% 2.48 4 10 40363824 51.8.9% 25.7% 0.46 7 10 30 21081266 54.5% 82.8% 34.5% 2.34 4 15 20874720 52.5% 33.4% 27.0% 1.16 7 10 40 25841005 53.0% 101.5% 38.1% 2.61 4 1