美国假日效应在欧盟市场的应用

“在每个美国假日前一天的欧洲收盘时买入DAX指数（通过ETF、差价合约、基金或期货实现）。在美国假日当天的欧洲收盘时卖出。其他时间持有现金。”

资产类别：差价合约（CFDs）、交易所交易基金（ETFs）、期货 | 地区：美国 | 频率：每日 | 市场：股票市场 | 关键词：假日

I. 策略概述

研究表明，美国假日期间欧洲市场存在可预测的收益模式。策略在每个美国假日前一天的欧洲收盘时买入DAX指数（通过ETF、差价合约、基金或期货实现），并在美国假日当天的欧洲收盘时卖出。在其他时间保持现金头寸。这一策略利用了美国市场关闭期间欧洲市场的异常收益效应。

II. 策略合理性

学术研究表明，美国市场的关闭减少了全球金融市场的同步性，从而影响欧洲市场的交易行为和价格发现。这种“美国假日效应”通常在前一交易日纽约证券交易所（NYSE）收盘时为正收益的情况下更加显著。由于美国市场休市期间缺少美国投资者的交易活动，欧洲市场可能表现出异常的收益模式，从而为交易者提供了利用该效应获利的机会。

III. 论文来源

The Effect of US Holidays on the European Markets: When the Cat’s Away [点击浏览原文]

• Casado, Muga, Santamaria,

<摘要>

本文提供了欧洲股票市场在纽约证券交易所（NYSE）假日期间存在收益效应的证据，尤其是在前一交易日NYSE收盘呈现正收益的情况下，这种效应尤为显著。该效应足以通过交易指数期货获利。此异常现象无法通过季节性效应（如周几效应、一月效应或假日前效应）解释，也与行为金融模型预测的交易量和收益之间的正相关性不一致。然而，进一步的分析揭示了这种效应的特殊市场环境，并验证了其可预测性和可利用性。

IV. 回测表现

年化收益率	6.52%
波动率	N/A
Beta	0
夏普比率	N/A
索提诺比率	-0.451
最大回撤	N/A
胜率	59%

V. 完整python代码

from AlgorithmImports import *
class USHolidayEUMarkets(QCAlgorithm):
    def Initialize(self):
        self.SetStartDate(2012, 1, 1)
        self.SetCash(100000)           
        
        data = self.AddData(QuantpediaFutures, "EUREX_FDAX1", Resolution.Daily)
        data.SetFeeModel(CustomFeeModel())
        self.symbol = data.Symbol
        
    def OnData(self, data):
        if self.securities[self.symbol].get_last_data() and self.time.date() > QuantpediaFutures.get_last_update_date()[self.symbol]:
            self.liquidate()
            return
        calendar1 = self.TradingCalendar.GetDaysByType(TradingDayType.PublicHoliday, self.Time, self.Time)
        calendar2 = self.TradingCalendar.GetDaysByType(TradingDayType.Weekend, self.Time, self.Time + timedelta(days=2))
        
        holidays = [i.Date for i in calendar1]
        weekends = [i.Date for i in calendar2]
        
        # subtract weekends in all holidays
        public_holidays = list(set(holidays) - set(weekends))
        if data.contains_key(self.symbol) and data[self.symbol]:
            if not self.Portfolio.Invested and len(public_holidays) > 0:
                self.SetHoldings(self.symbol, 1)
            if self.Portfolio.Invested and len(public_holidays) == 0:
                self.Liquidate()
# Quantpedia data.
# NOTE: IMPORTANT: Data order must be ascending (datewise)
class QuantpediaFutures(PythonData):
    _last_update_date:Dict[Symbol, datetime.date] = {}
    @staticmethod
    def get_last_update_date() -> Dict[Symbol, datetime.date]:
       return QuantpediaFutures._last_update_date
    def GetSource(self, config, date, isLiveMode):
        return SubscriptionDataSource("data.quantpedia.com/backtesting_data/futures/{0}.csv".format(config.Symbol.Value), SubscriptionTransportMedium.RemoteFile, FileFormat.Csv)
    def Reader(self, config, line, date, isLiveMode):
        data = QuantpediaFutures()
        data.Symbol = config.Symbol
        
        if not line[0].isdigit(): return None
        split = line.split(';')
        
        data.Time = datetime.strptime(split[0], "%d.%m.%Y") + timedelta(days=1)
        data['back_adjusted'] = float(split[1])
        data['spliced'] = float(split[2])
        data.Value = float(split[1])
        if config.Symbol not in QuantpediaFutures._last_update_date:
            QuantpediaFutures._last_update_date[config.Symbol] = datetime(1,1,1).date()
        if data.Time.date() > QuantpediaFutures._last_update_date[config.Symbol]:
            QuantpediaFutures._last_update_date[config.Symbol] = data.Time.date()
        return data
# Custom fee model.
class CustomFeeModel(FeeModel):
    def GetOrderFee(self, parameters):
        fee = parameters.Security.Price * parameters.Order.AbsoluteQuantity * 0.00005
        return OrderFee(CashAmount(fee, "USD"))