如何做一个靠谱的趋势判断模型？

学习复盘

昨天的文章提到了在优化【四维轮动策略】过程中，我对黄金的研究和思考。

本来今天想接着写红利低波的，但想想写多了大家也腻，也有点“打广告”的嫌疑。

那今天就换个角度，聊聊我最近在研究的另一件事——趋势判断模型。

一、从问题出发

8月底以来，我的大仓位主要集中在ETF动量轮动策略上。其实这个策略的底层逻辑，就是依靠系统对趋势的判断来执行交易。

但策略系统只会展示冰冷的数字，并不会告诉我——哪个指数的趋势在增强，哪个又在衰退。

于是我就想，能不能用一种方法，只要把数据往上一套，就能看出市场的脉搏在哪。

说实话，刚开始的时候确实有点迷茫。各种指标、各种周期、各种算法，看得越多越混乱。

于是我决定从最简单的地方入手——先搞清楚，趋势到底是什么。

我先用最传统的方法：20日均线、60日均线、偏离率。

这套思路简单、直观，也确实能捕到一部分趋势。

比如价格突破20日线、偏离率转正时，多头往往启动；跌破60日线时，趋势大多转弱。

它的好处是能看懂，也能算，但问题也明显：反应滞后，震荡期假信号太多。

二、让趋势更真实

后来我发现，趋势“假”，多半是量没跟上、时间没延续、市场参与面太窄。看起来在涨，其实只是震荡里的假动作。

比如下图的两个突破，看成交量，就能准确识别真假。前者未放量，后者成交量是前一日的4倍。

真正的趋势，不只是价格在涨，而是“量在配合、广度在扩张”。

换句话说，价格突破时，成交量要跟着放大，上涨的板块或个股要越来越多。

于是我在原来的表格里加了两列——成交量确认、广度确认。只有两项都为“是”，才承认那是真趋势。

结果一加，这张表忽然变得有逻辑了：它开始能区分“真突破”和“假反弹”。

三、让模型更聪明

我不满足，又继续做优化。

以前的均线周期都是固定的，比如20日、60日。但市场不是一成不变的，有时候波动大，有时候平静，用一把尺子去量，总会出错。

研究后，我发现可以再设一个“自适应参数”：当波动率高时，均线周期自动变短；当市场稳定时，周期延长。这个调整看起来不起眼，但能让信号更平滑，震荡期误判明显减少。

做到这一步，就可以把整套逻辑整理成一张趋势表了。

每天更新几行数据：收盘价、成交量、均线，系统就能算出偏离率、趋势方向、成交确认，最后给出一句话判断——确立多头、确立空头、震荡中。

四、未来要做的

你以为优化完成了吗？nonono，还远远不够，其实还能做“工程化优化”

比如：信号集成、自适应阈值、市场状态机、广度+跨资产确认、仓位与风险预算、胜率提升器、执行与摩擦、检验体系、容错与冷却、可解释层……等等等等

学无止境啊……

我打算先做出来一个简化版的趋势表，大概就像下面这样的，然后再一步步优化。

等完善之后，会在公众号上每天更新，让大家也能清楚地看到市场到底在往哪里走。

今日操作

1、新ETF轮动策略，无操作，今日收益率-0.49%。

转债轮动策略，已清仓。

账户今年累计收益率+47.11%；2024年累计收益率+18.92%；2023年累计收益率+29.98%。

数据观察

可转债等权指数，今天涨幅1.02%，中位数132.259元，位于一星级估值区，依然高估。