以台積電ADR為例,探討以月線和季線為指標作多和做空台積電為策略的報酬率
大家往往都以日線,月線,季線來判斷股價走多頭和空頭,並利用均線指標來作為買進和賣出的依據(或理由),這種操作方式就短線上來看可能是正確的(會賺到錢),但若長期以這種自以為聰明有策略的方式操作是否會比買進持續持有的笨蛋投資法報酬率高呢？ 以下我們做兩個實驗,第一個實驗以月線和季線作為買賣指標,第二個實驗以日線和月線作為買賣指標
實驗一: 依照以下方式交易台積電ADR
黃金交叉:月線>季線
實驗一: 依照以下方式交易台積電ADR
黃金交叉:月線>季線
死亡交叉:月線<季線
交易策略:
- 月線-季線>0.5 則作多, all call, 全部的錢拿去做多
- 月線-季線<-0.5則做空, all put, 全部的其拿去做空
- -0.5 <月線-季線< 0.5, 全部的錢換成現金
樣本: 2007/1/1到2019/6/4的台積電ADR 對照組:2007/1/1全部的錢買進後就不再賣出,一直持有到2019/6/4
計算依照交易策略執行的報酬率與對對照組之間的差異
import numpy as np
import pandas as pd
from yahoo_historical import Fetcher
#取得台積電ADR自2007/1/1到2019/6/14的股價
data = Fetcher("TSM", [2007,1,1], [2019,6,14])
#整理表格
df=pd.DataFrame(data.getHistorical())
df.head()
df=df.set_index(['Date'])
df['Close'].plot(grid=True,figsize=(8,5))
#做出21天(一個月)和63天（一季度）的移動平均線
df['21d']=np.round(df['Close'].rolling(21).mean(),2)
df['63d']=np.round(df['Close'].rolling(63).mean(),2)
df[['Close','21d','63d']].plot(grid=True,figsize=(8,5))
#計算21d-63d的價差
df['21-63']=df['21d']-df['63d']
df['21-63'].tail()
#設定交易策略
#1. 月線-季線>0.5 則作多, all call, 全部的錢拿去做多
#2. 月線-季線<-0.5則做空, all put, 全部的其拿去做空
#3. -0.5 <月線-季線< 0.5, 全部的台積電股票換成現金
SD=0.5
df['Regime']=np.where(df['21-63']>SD,1,0)
df['Regime']=np.where(df['21-63']<-SD,-1,df['Regime'])
print("作多(1),做空(-1),持有現金(0)的天數：\n",df['Regime'].value_counts())
import matplotlib.pyplot as plt
df['Regime'].plot(lw=1.5)
plt.ylim([-1.1,1.1])
#daily log return
df['market']=np.log(df['Close']/df['Close'].shift(1)) #T日收盤價/(T-1)日收盤價後取log
df['strategy']=df['Regime'].shift(1)*df['market'] #依照交易策略進行
df[['market','strategy']].cumsum().apply(np.exp).plot(grid=True,figsize=(8,5)) #計算長期累積報酬率
實驗二: 現在我們來檢查另一種常見的交易策略:
交易策略:
交易策略:
- 日線在季線上則作多, all call, 全部的錢拿去做多
- 日現在季線下則做空, all put, 全部的其拿去做空
樣本: 2007/1/1到2019/6/4的台積電ADR 對照組:2007/1/1全部的錢買進後就不再賣出,一直持有到2019/6/4
計算依照交易策略執行的報酬率與對對照組之間的差異
按照實驗二的交易策略結果遠比實驗一和對照組(買進長期持有)還要糟很多！！
從結果看來,依照大家認知的交易策略(月線>季線則作多;月線<季線則做空)來操作台積電的長期報酬率遠遠落後買進不管的報酬率, 而且此計算還不包含買進賣出的交易成本與股息的發放, 因此按照過去大家熟知的操作方式來操作台積電的報酬率遠不及買進長期持有的報酬率,因此台積電的最佳投資方式應該為低點買進長期持有(笨蛋投資法), 若不知何時為底點則可採用分批定期定額方式買進 (分批買, 低點買, 有錢買)的策略.
