《阻力支撑的新视角（上）》发表于2018年9月12日，我们复现了基于光大证券研报《基于阻力支撑相对强度（RSRS）的市场择时》的模型。
不难发现，RSRS标准分策略优于斜率策略，而且对牛市行情拐点有着敏锐的风险警示。时隔3年，现在市场环境以及模型适用度也相应发生了变化。我们来回顾一下RSRS模型。
择时算法简述：
1、 获取前N天的最高价与最低价序列
2、 对最高价与最低价序列进行sm.OLS线性回归
3、 取M天斜率的时间序列，算一下当天斜率的标准分Z-score
4、 设定buy与sell的标准分为0.7与-0.7，大于0.7为买入，小于-0.7为卖出
回测日期：2014年1月1日至2021年12月8日
回测品种：SHSE.00300（即沪深300）
初始资金：1000万
回测结果如下：
我们发现，自2018年1月以后，策略曾创出2次新高，累计收益率最高曾达到152.2%，跑赢大盘75%。随着行业轮动以及风格交替，策略超额收益逐渐萎缩，最大回撤也一度达到了20.69%，策略总体表现趋于横向，净值也将近2年未创出新高。
那么，接下来我们将对策略进行优化。
说到优化，在量化投资领域里，很多人第一时间会想到参数优化，随之而来的就是对参数孤岛问题等一系列的质疑，从而开始在根本上质疑策略效果。
所以这次我们不针对参数，而是在原来的源码上加入纯粹的仓位管理模块，同时对策略委托方式和交易标的进行合理化调整，力求在保留原策略逻辑之上进行理论优化。
先说说仓位管理。仓位管理沿用简单易懂的均线择时算法，上至量化业界大咖下至零基础初学者都适用。基础构思如下：
1、 当5日线处于20日线以下和40日线以上，则只买八成仓位
2、 当5日线处于40日线以下和120日线以上，则只买四成仓位
3、 当5日线处于120日线以下，只买1成仓位
4、 其他情况可以满仓操作
委托下单方面，如果标准分在-0.7与0.7之间且有持仓的情况下，我们加入仓位动态调整，具体参考仓位管理的比例。另外，我们将策略调整为收盘的时候进行买卖操作。
此外，由于沪深300指数难以作为委托下单品种，因此我们替换交易标的为易方达沪深300ETF，并以原沪深300指数数据作为映射。
回测日期：2014年1月1日至2021年12月9日
回测品种：SHSE.510310（即易方达沪深300ETF）
初始资金：1000万
回测结果如下：
从回测结果来看，在未对源码参数进行干预的情况下，回测数据有了明显的改善，同时收益曲线也明显平滑：算术平均年化收益率提升至22.53%，最大回撤也下降至11.64%，胜率达到59.74%。
最后，笔者有话说：
由于目前掘金量化终端市价委托默认是下一根K线的开盘价，成交价格跳跃过大，而在研发的过程之中，隔夜下单无法保证成交价格的连续性，策略效果失真，因此我在这里优化为收盘价限价下单。同时，我已对策略里部分指标进行调整，力求合理、贴近真实效果且不会出现未来函数。如果还有人杠我不用市价委托失真，我就说你咋不出交易信号三天以后才买入呢。
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