投本比策略探討

利用投本比來篩選股票，已經不是新鮮的事情，

很多交易者在5年前就使用這個條件作為濾網，作為主觀交易的短線操作，

本篇來撰寫出投本比策略，訂定選股的條件，回測績效是否可以上線。

簡單的投本比介紹網址：https://enjoyfreedomlife.com/investment-and-foreign-investment/

投本比的計算方式：

= 投信買賣張數 ÷ 資本額 ÷ 10 ÷ 1000

= 投信買賣張數 ÷ 股票發行總張數

• 股票發行總張數 = 資本額 ÷ 每股股票基本價格（10元/股）÷ 1000（股/張）

一、分別探討的主條件如下：

1.投本比>x，x測試0.1~0.5，每0.05間隔回測

    (1)很明顯投本比是很效的主條件，累積績效vs時間，明顯趨勢向上。

    (2)回測結果投本比>0.2 結果較佳，這邊可以看出一個重點，即使在2021年初回測時，

        條件0.2 & 0.25為績效的前兩名，至今還是表現最佳前兩名，表示至今持續有效果。

2.投本比>投本比.shift(1)+投本比.shift(2)

    (1)這是一個很重要的濾網，概念就是之前投信都沒有買超這檔股票，甚至還賣超，在            今天突然轉買，也表示投信的成本也可能在這附近。

    (2)結果績效有效大幅提升，其中投本比>0.15 & >0.2較佳。

3.投信買超的張數佔總成交量的比例>y，y測試0.01~0.10，每0.01間隔回測

    (1)這也是常使用的一個籌碼條件，想表達投信買超的張數要佔總成交量一定比例以上，

        這樣才表示他是裡面的主力，才有後續推動的力道。

    (2)但結果導入這個條件，反而降低績效，後續在綜合討論能不能降低MDD。

二、先用這些的主條件(條件1+條件2)，跑績效回測

    1.回測結果非常好，沒加入濾網年化報酬率+67%、MDD就-35.4%，sharpe ratio > 2，

        唯一缺點為MDD偏高，後續透過濾網來降低。

    2.目前2022年報酬率目前還是負的，但今年為空頭年只做多的策略表現已經算好。

三、探討加入濾網降低MDD

    1.因為是短線交易，當初買入的原因消失就出場，所以出現投本比<-0.2就隔天開盤出場。

        (回測過投本比< x，測試-0.1~-0.25，也是-0.2較佳)

    2.全市場多頭排列濾網(ma5>ma10>ma30)，非常有效降低MDD，但績效也下降一些。

    3.站上季線濾網，導入MDD沒明顯改變，反而提升年化報酬。

    4.測試濾網(投信買賣超+外資買賣超)>0，總不能投信進場點火，結果外資還在倒貨，

        但導入結果反而不好。

    5.投信買超的張數佔總成交量的比例>y，有其他濾網相互作用下，反而提升一點績效，

        也降低一點MDD。

四、停損停利探討

    1.原本利用MAE_MFE分析停損範圍，但短線交易我想要用touched_exit，

        所以模組無法分析，停損就直接跑1~10%回測，結果越大停損越好。

        可能原因我有設定投本比轉負出場，且此策略只持有3天。

    2.停利也進行1~10%回測，結果以8%較佳。

五、結論

    1.原本主條件績效就很好，導入濾網也有效降低MDD，加入停利條件有效提升績效，

        年化報酬率76.9%，sharpe ratio：3.3、MDD：-12.9%，

    2.流動性測試完全沒問題。

備註：

1.如果不用即時停損停利，daily mean會降至55% sharpe ratio 2.4，老實說還是很好的策略。

2.確認了report.trades，發現exit_date & trade_price@exit_date不是紀錄在即時停損停利，反而是隔日開盤價出場，詢問了finlab老師，說明為trades顯示錯誤，但是sim的daily mean都是正確的。