“该策略每日交易欧元/美元，在欧盟交易时段做空，在美国交易时段做多，扣除1个点的点差，利用交易时段之间的日内模式。”
资产类别: 差价合约、期货、掉期 | 地区: 全球 | 周期: 日内 | 市场: 外汇 | 关键词: 季节性
I. 策略概要
该策略每日交易欧元/美元货币对，在欧盟营业时间（伦敦时间上午8点至下午4点）做空欧元/美元，在美国营业时间（伦敦时间下午4点至纽约时间下午5点）做多。从业绩中扣除1个点的交易买卖差价。这种方法旨在利用欧洲和美国交易时段之间的日内模式和流动性差异，同时保持一致的执行框架，以捕捉这些基于时间的市场动态带来的潜在回报。
II. 策略合理性
学术论文强调，出口商作为外汇市场的主要参与者，由于时间分割，创造了系统的日内汇率模式。在美国营业时间，欧洲出口商不活跃，导致买家不足。金融中介弥补了这一差距，在白天和夜晚之间转移货币。这些中介机构因承担汇率风险而要求风险溢价，导致本国市场营业时间外币升值。这种由分割驱动的动态解释了日内汇率波动以及风险溢价在货币市场行为中的作用。
III. 来源论文
不同时区货币回报 [点击查看论文]
- 姜，凯洛格管理学院 – 金融系；国家经济研究局（NBER）
<摘要>
欧洲货币在美国营业时段的平均回报为正，而在外国营业时段的平均回报为负。我提出了一个基于风险的解释：由于有关美国增长前景的新闻主要在美国营业时段发布，因此美国投资者在这些时段持有风险较高的外币需要更高的风险溢价。与此论点一致，我发现，如果货币的风险敞口较高，并且其汇率变得更加波动，则货币在美国和外国营业时段的回报差异会扩大。这些结果将不同时区的货币回报与在较低频率下可观察到的货币风险溢价联系起来，并支持具有递归偏好和长期风险的资产定价模型。
IV. 回测表现
| 年化回报 | 9.07% |
| 波动率 | 11.55% |
| β值 | -0.015 |
| 夏普比率 | 0.79 |
| 索提诺比率 | -1.295 |
| 最大回撤 | N/A |
| 胜率 | 36% |
V. 完整的 Python 代码
from AlgorithmImports import *
class IntradayCurrencySeasonality(QCAlgorithm):
def Initialize(self):
self.SetStartDate(2010, 1, 1)
self.SetCash(100000)
data = self.AddForex("EURUSD", Resolution.Minute, Market.FXCM)
data.SetFeeModel(CustomFeeModel())
self.symbol = data.Symbol
def OnData(self, data):
time = self.Time
if time.hour == 3 and time.minute == 0: # NY
self.SetHoldings(self.symbol,-1)
if time.hour == 11 and time.minute == 0: # NY
self.Liquidate(self.symbol)
self.SetHoldings(self.symbol,1)
if time.hour == 17 and time.minute == 0: # NY
self.Liquidate(self.symbol)
# Custom fee model.
class CustomFeeModel(FeeModel):
def GetOrderFee(self, parameters):
fee = parameters.Security.Price * parameters.Order.AbsoluteQuantity * 0.00005
return OrderFee(CashAmount(fee, "USD"))