基于日经、澳日和原油的全球资本流动模型

熟悉global-trading的人对日经、澳日和原油这三个品种的含义应该不陌生，我们这里简单介绍一下选取这三个标的的原因。

首先是日经JPN225。1990年以日本泡沫破裂之后，日经就不再是日本上市公司的衡量，它已经沦为了全球资金流动的风向标。我们选择日经而不去选择标普，一个重要原因就是美国股市的长期斜率（美国企业所给到的长期投资回报）是比较高的，我们希望衡量的是全球资金流动，也就是投机部分的波动。那么日经和vix是非常不错的标的。

而AUDJPY这一品种，由于衡量的是上游原材料国货币和下游投资国的货币关系。澳洲在整个全球经济架构中，无论是大宗商品、资本流动、企业盈利，它的汇率波动在整个经济反馈中是最末端最敏感的一个点。而日元具备明显的套息属性和对风险偏好的敏感的特点。我们从过往30年的波动可以看出，澳日的水平可以直观地衡量全球的风险偏好，反映每一次的风险点。每一轮澳日从60-100的上行过程都反映着全球从复苏到反馈，从出清到再度过热，伴随的是低波动率，而从100回到60的下行过程反映着的是风险偏好（杠杆）的收缩，全球过热到出清，伴随的是高波动率。

原油则是利率预期的前瞻。利率变动预期会直接反映在油价上。因为油价对利差的影响将会驱动整个新兴市场的经济反馈机制。而利率传导到融资成本，到资本支出，也将传导到页岩油的产出。

所以我们希望用这样的三组标的物，去回归从利率传导到杠杆水平和全球资本流动的这样一个过程。

以USOUSD为因变量，以JPN225和AUDJPY为自变量。红色为WTI的实际走势，红色的是用日经指数和澳日汇率回归出来的WTI_predict。

我们把二者做差，得到WTI的残差图。

我们把日经、澳日和原油这三个品种的散点图，配合策略模型在三维空间进行了呈现。点击这里观看高清三维模型视频。

可以看到三维一阶模型在三维空间中是一个平面，而散点则散乱分布在平面两侧，我们假设偏离平面就会存在回归需求，那么散点越偏离平面，我们就配置相应的投资组合去向平面回归。散点越靠近平面，我们就平掉相应的获利头寸。通过这样的重复操作即可从中套利。

有的小伙伴可能会怀疑，你用过往的所有数据去做回测模型，再用交易软件去按照模型回测已有的数据，这难道不是过度拟合吗。没错，尤其是对于属性不同的标的物来说，后面的回归难免用到高阶的多项式回归，过度拟合是绕不开的话题，那么我们应该怎么规避过度拟合的问题呢？我们首先来验证一下把过去五年的数据拆分成4/5的训练集和1/5的测试集，来和上面两张图作对比，看一下前四年的回归效果在第五年的表现。

下图中的竖线就是训练集和测试集的分割线。

我们看到整体的差别并不明显，说明这样的回归模型可信度是相对高的。

那么是不是所有的模型在回归过程中都是这样的表现的呢？其实不然。我们之前的文章有做过关于市面上出现的五币回归策略分析。我们尝试利用EURUSD、USDJPY、AUDUSD、NZDUSD、USDCAD这五种直盘货币对进行回归。

但是可以明显看到后面的测试集效果是变差的，也就是说尽管所有的品种在做回归分析的时候都会得出一个结果，但是并非所有的结果都是可信的，分析过程很可能是抓到了局部特征就当成整体特征，而实际上这种分析是错误的。

所以各位在做量化分析的时候一定要注意是否有过度拟合的问题，不同的模型有很大差别，所以博主目前也无法告诉各位一个标准的方法去应对过度拟合。

我们把这一策略写成了ea放在mt5上面的测试，可以看到这个模型的表现还是很不错的，在2016.10-2019.03将近两年半的时间里，最大净值回撤35.28%的情况下，收益率达到了435%。这个战绩还是很不错的。各位也可以选择降低风险敞口，那么净值回撤率和收益率都会按比例相应降低。点击这里查看网页版回测报告。

详细的交割记录请点击这里