Ранжирование относительной силы

Ранжирование относительной силы (RSR) — это метод, используемый в области технического анализа и алгоритмической торговли для измерения эффективности акции или другого финансового инструмента относительно эталона или общего рынка. Концепция фундаментально основана на принципе, что акции, которые превзошли рынок в прошлом, с большей вероятностью продолжат делать это в будущем, в то время как отстающие, вероятно, останутся отстающими. Здесь мы углубляемся в тонкости ранжирования относительной силы, изучая его расчет, применение, преимущества и недостатки в алгоритмической торговле.

Расчет

Расчет ранжирования относительной силы можно разбить на несколько шагов:

Выбор временного интервала: Первый шаг — решить, за какой временной интервал будет оцениваться относительная сила. Распространенные временные интервалы включают 3 месяца, 6 месяцев, 12 месяцев и 52 недели.
Расчет относительной силы: Для каждой акции относительная сила (RS) рассчитывается путем деления эффективности акции за выбранный временной интервал на эффективность эталонного индекса (например, S&P 500). Математически это можно представить как:

[ \text{RS} = \frac{\text{Stock’s Price Change}}{\text{Benchmark’s Price Change}} ]

Результат обычно умножается на 100, чтобы сделать его более понятной цифрой.

Ранжирование акций: После того, как значения относительной силы рассчитаны для всех акций во вселенной, они ранжируются в порядке убывания, от наивысшего до самого низкого значения RS.
Присвоение рангов: Затем акциям присваивается ранг на основе их положения в отсортированном списке. Акции с наивысшими значениями RS получают наивысшие ранги, обычно в диапазоне от 1 до 100, если используются проценты.

Применение

Ранжирование относительной силы находит применение в различных инвестиционных стратегиях, включая:

Инвестирование в моментум: Инвесторы в моментум используют ранжирование относительной силы для определения акций, которые показали недавнее превосходство, делая ставку на то, что тренд продолжится.
Тактическое распределение активов: Инвесторы используют RSR для динамического перераспределения своих портфельных активов в классы активов или секторы, демонстрирующие более сильную относительную эффективность.
Скрининг акций: Трейдеры и инвесторы используют RSR как инструмент отбора для сужения вселенной потенциальных инвестиционных возможностей до тех, которые демонстрируют наиболее сильную относительную эффективность.
Управление рисками: Некоторые стратегии используют RSR как инструмент управления рисками, избегая инвестиций в неэффективные акции.

Преимущества

Использование ранжирования относительной силы в алгоритмической торговле предлагает несколько преимуществ:

Объективные критерии: RSR предоставляет количественную, объективную меру эффективности, лишенную субъективности и эмоциональных предубеждений.
Устойчивость эффективности: Эмпирические данные свидетельствуют о том, что акции с высокой относительной силой, как правило, поддерживают свое превосходство в течение определенного периода, повышая потенциальную прибыль.
Простота: Концепция и расчет RSR просты и легко реализуемы, не требуя сложного математического моделирования.
Универсальность: RSR может применяться к различным классам активов, что делает его универсальным инструментом для различных инвестиционных стратегий.
Повышенная доходность: Фокусируя инвестиции на высокоэффективных акциях, RSR потенциально может повысить доходность портфеля по сравнению с традиционными стратегиями покупки и удержания.

Недостатки

Несмотря на свои преимущества, существует несколько недостатков использования ранжирования относительной силы:

Запаздывающий индикатор: RSR основан на исторической ценовой эффективности и не всегда может точно прогнозировать будущую эффективность.
Переобучение: Стратегии RSR могут быть склонны к переобучению, если слишком много параметров оптимизируются на основе исторических данных.
Рыночные условия: Эффективность RSR может варьироваться в различных рыночных условиях. Например, во время медвежьих рынков акции с высоким RS также могут показывать низкую эффективность.
Транзакционные издержки: Частая ребалансировка на основе RSR может привести к высоким транзакционным издержкам, которые могут снизить прибыль.
Ограниченная область применения: RSR фокусируется исключительно на ценовой эффективности и игнорирует фундаментальные факторы, такие как прибыль, рост выручки и экономические показатели.

Реализация ранжирования относительной силы в алгоритмической торговле

Системы алгоритмической торговли могут реализовать RSR с использованием различных языков программирования и платформ, таких как Python, R и MATLAB. Вот базовый план реализации RSR на Python:

import pandas as pd
import numpy as np

def calculate_relative_strength(prices, benchmark):
    """
    Calculate the relative strength of stocks against a benchmark.

    Parameters:
    prices (pd.DataFrame): DataFrame containing stock prices with stocks as columns and dates as index.
    benchmark (pd.Series): Series containing benchmark index prices.

    Returns:
    pd.Series: Series containing the relative strength of each stock.
    """
    # Calculate percentage change over a specified period (e.g., 12 months)
    stock_returns = prices.pct_change(periods=252)
    benchmark_returns = benchmark.pct_change(periods=252)

    # Calculate relative strength
    relative_strength = stock_returns.iloc[-1] / benchmark_returns.iloc[-1] * 100
    return relative_strength

def rank_relative_strength(relative_strength):
    """
    Rank stocks based on their relative strength.

    Parameters:
    relative_strength (pd.Series): Series containing the relative strength of each stock.

    Returns:
    pd.Series: Series containing the rank of each stock.
    """
    return relative_strength.rank(ascending=False)

# Load stock price data and benchmark data
prices = pd.read_csv('stock_prices.csv', index_col='Date', parse_dates=True)
benchmark = pd.read_csv('benchmark_prices.csv', index_col='Date', parse_dates=True)['Benchmark']

# Calculate relative strength
relative_strength = calculate_relative_strength(prices, benchmark)

# Rank relative strength
rs_rank = rank_relative_strength(relative_strength)

# Output the ranked stocks
ranked_stocks = rs_rank.sort_values()
print(ranked_stocks)

В приведенном выше примере мы загружаем цены акций и цены эталонного индекса из CSV-файлов, рассчитываем относительную силу за предыдущие 12 месяцев, а затем ранжируем акции на основе их относительной силы. Этот скрипт служит основой для более сложных торговых алгоритмов на основе RSR.

Примеры из реального мира

Несколько финансовых учреждений и инвестиционных платформ используют RSR в своих торговых стратегиях:

Investor’s Business Daily (IBD): IBD популяризировал использование рейтинга относительной силы (RS Rating), который представляет собой процентильное ранжирование ценовой эффективности акции за различные временные интервалы.
Portfolio123: Эта инвестиционная платформа позволяет пользователям создавать пользовательские системы отбора и ранжирования акций на основе индикаторов относительной силы среди других фундаментальных и технических метрик.
AlgoTrader: Эта платформа алгоритмической торговли предоставляет инструменты для реализации стратегий моментума, которые включают ранжирование относительной силы.

Заключение

Ранжирование относительной силы — это надежный инструмент, который может помочь трейдерам и инвесторам определить высокоэффективные акции и реализовать эффективные торговые стратегии. Несмотря на свою простоту и эмпирическую поддержку, пользователи должны оставаться осторожными в отношении его ограничений и рассмотреть возможность дополнения его другими инструментами анализа и практиками управления рисками. Интегрируя RSR в системы алгоритмической торговли, трейдеры могут улучшить свой процесс принятия решений и потенциально достичь превосходных результатов.