20251013-民生证券-量化专题报告：基于走势形态预测的股指期货T0策略
1. 股指期货 T0 策略的范式
1.1. 策略概述与载体优势
T0 策略，即日内回转交易策略，其核心是在单个交易日内完成买卖操作，从而实现极低的隔夜风险暴露。作为一种另类绝对收益策略，股票 T0 策略的历史表现（年化收益率 5%-20%，最大回撤约 1%）证明了其高风险调整后收益的特性，在当前低利率环境下正受到越来越多的关注。
股指期货是实施 T0 策略的理想载体，其核心优势包括：
• 原生T+0机制: 股指期货允许在同一交易日内自由开仓和平仓，无需持有底仓或融券，从而能够有效规避市场 Beta 暴露，专注于获取绝对收益。
• 高流动性: 主力合约如 IF（沪深300）、IC（中证500）和 IM（中证1000）的日均成交额达到百亿级别，为策略提供了充足的容量和交易空间。
• 低交易成本: 相对于股票交易，股指期货的交易费用和冲击成本通常更低，这对于需要频繁交易的 T0 策略至关重要。
• 杠杆效应: 保证金交易制度为策略提供了免费的资金杠杆，能够有效放大策略收益。
• 盘口稳定性: 与商品期货相比，股指期货受到其成分股交易者的共同影响，整体盘口价格稳定性更高，交易滑点的影响也相对更小。
1.2. 核心范式：微观结构 vs. 中低频动量/反转
所有股指期货 T0 策略的内核都是预测未来极短时间内的价格方向。基于此，策略范式主要分为两大类：
• 基于订单簿的微观结构策略：
◦ 此类策略通过分析买卖盘口的挂单量、价格分布、订单流等高频数据，来预测短期价格的走势。其交易频率通常较高，旨在捕捉微观市场信号。
◦ 具体应用包括识别隐藏的“冰山单”，或通过刻画深度不平衡（Depth Imbalance）来判断买卖力量的相对强弱。
• 中低频动量/反转策略：
◦ 这类策略建立在金融时间序列的统计规律之上，交易频率通常为中低级别。
◦ 动量策略：旨在捕捉价格运动的短期惯性。当一波强劲趋势形成时，策略会顺势而为，以期趋势在短期内延续。
◦ 反转策略：认为市场参与者往往会对信息或价格波动做出过度反应，导致价格偏离短期公允价值。策略旨在捕捉这种偏离后大概率发生的修正性回调或反弹。
由于高频交易在国内期货市场限制较多，本报告的重点是探索结合深度学习的中低频动量/反转策略。
2. 方法论：基于 K-Shape 算法的日内走势聚类
2.1. 时间序列聚类的挑战
将每日的走势归纳为典型特征，本质上是一个金融时间序列的聚类问题。传统的聚类算法大多基于欧式距离，但这并不适用于刻画走势模式的相似性。理想的算法需要能够捕捉波形的特征，而忽略具体出现的时间、幅度和速度。这意味着算法必须克服时间序列的平移不变性（相似模式在一天中的不同时间出现）、缩放不变性（相似模式但振幅不同）以及周期不变性（相似模式但速度不同）。
2.2. 算法选型：K-Shape 的优越性
DTW+K-Means 是一种经典的解决方案，它通过动态时间规划（DTW）算法来衡量两个时间序列的相似性，能够克服局部的平移和缩放问题。然而，该算法存在两个主要缺点：一是计算复杂度高，达到 O(NM)；二是其簇中心的计算方法（如DTW Barycenter Averaging, DBA）容易受到异常值的影响，导致聚类效果不佳。
相比之下，K-Shape 算法在金融时间序列聚类中表现出显著的优越性，其核心优势在于：
• 它采用一种名为“基于形状的距离”（Shape-Based Distance, SBD）的度量标准。该标准通过计算归一化后序列的互相关（cross-correlation）来衡量相似度，天然具有平移不变性和缩放不变性。
• 算法在计算前会对输入序列进行 z-score 标准化处理，以确保缩放不变性。
• 其计算复杂度可通过卷积定理和快速傅里叶变换（FFT）优化至 O(m log(m))，计算效率远高于 DTW。
鉴于 K-Shape 在计算速度和金融序列匹配上的综合优势，后续分析将采用此算法对指数日内形态进行聚类。
2.3. 三分类模型：趋势上涨、趋势下跌与震荡
在实践中，过于复杂的走势分类（如8类或20类）意义不大。实证发现，即便采用复杂的分类，模型的预测信息也仅能粗略地区分趋势的强弱，无法预判盘中具体的折返路径。复杂的走势模式（如“深V”反转）出现概率较低，难以形成有效的聚类。
因此，最终将日内走势形态聚类简化为三类：趋势上涨、趋势下跌与震荡。这种三分类模型具有极高的实用价值，因为它能够直接指导后续交易策略的适配：在预测为趋势市时调用趋势策略，在预测为震荡市时调用反转策略或选择不交易。
3. 预测增强与实证结果
3.1. 走势预测：混合神经网络模型
为预测次日的走势类型，我们构建了一个混合神经网络模型。其架构如下：
• 输入: 输入数据分为两类。第一类是截面量价特征，包含开盘10分钟特征、前五日的日内走势特征和日线特征等；第二类是时序量价特征，包含过去240分钟（前一日230分钟，今日开盘10分钟）的OHLCVA面板数据。
• 处理: 截面特征通过一个全连接层（MLP）进行处理，以挖掘更丰富的特征。时序特征则通过一个门控循环单元（GRU）层进行处理，以捕捉时间序列的动态信息。
• 整合与输出: 两部分处理后的特征被拼接（Concat）在一起，输入至最终的 MLP 层进行特征组合与决策，并采用 Softmax 激活函数输出三分类（趋势上涨、趋势下跌、震荡）的预测概率。
通过在上证50、沪深300、中证500、中证1000四个主要股指上进行每季度滚动训练，该模型能够将预测胜率从随机的 33% 左右提升至 40% 左右。
3.2. 策略增强：结合日内 ATR 突破
我们引入经典的日内 ATR 突破策略作为基线策略。该策略利用波动率的聚集效应，以前一日的平均真实波幅（ATR）为基准设定开仓、止盈和止损阈值。这是一个纯粹的趋势策略，其理论上的局限性在于不适用于震荡市场环境。
结合前述的走势形态预测，我们可以动态地适配和增强该基线策略。通过在样本内进行最优参数搜索，我们设计了如下的参数调用规则：
预测走势类型
策略动作
Class1 (趋势上涨)
K_up=0.25, K_down=0.5, sLoss=0.25, sProfit=0.5
Class2 (趋势下跌)
K_up=0.5, K_down=0.5, sLoss=0.25, sProfit=0.5
Class3 (震荡)
当日不做交易
3.3. 样本外实证表现
在 2023年1月至2025年6月 的样本外区间进行回测，交易费率设定为单边万分之2.5。策略表现如下：
策略配置
年化收益率
最大回撤
四合约等权
11.19%
3.62%
IM 单合约
34.83%
7.89%
对于 IM 单合约，该增强策略的年化收益率从基线策略的 31.33% 提升至 34.83%，展示了预测模型对基策略的有效增强作用。
4. 总结
在当前低利率环境下，股指期货 T0 策略因其低风险暴露和高风险调整后收益的特性，具备显著的配置价值。本报告提出了一个基于走势形态预测的股指期货 T0 策略技术框架，其核心三部曲如下：
• 走势分类：采用 K-Shape 算法对历史日内走势进行聚类，将其客观、高效地归纳为趋势上涨、趋势下跌和震荡三类基本形态。
• 走势预测：构建 MLP+GRU 混合神经网络模型，结合截面与时序数据，将三分类预测的胜率从随机水平提升至 40% 左右。
• 策略适配：将预测结果与日内 ATR 突破基策略相结合。根据预测的走势类型，动态调整策略参数或选择当日不交易，从而有效过滤掉不适合基策略的交易环境。
最终，该框架在四合约等权配置下的样本外回测中，取得了年化11.19%的收益和3.62%的最大回撤，证明了此技术框架的有效性与潜力。
未来展望
该框架具有较强的开放性，未来仍有两个主要角度可继续探索：一是通过输入更多维度的信息（如宏观面、市场情绪面、Level2高频数据等）来提升走势类型预测模型的准确率；二是在现有趋势策略的基础上，开发专门适配震荡市的反转类日内CTA基策略，以充分利用被当前策略过滤掉的震荡交易日，从而获取更多收益来源。
