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市场Regime的认识与思考

市场Regime的认识与思考

一、概念

市场regime指的是市场的状态，不同的策略在不同的regime下的表现可能有这很大的差异。一般在系统性回测的时候，需要考虑策略在市场regime下的规则处理。

市场有分牛市(bull)和熊市(bear)这种regime，一般公认的判断逻辑是以大盘指数close price > SMA200视为bull，反之则为bear。除了SMA200的判断逻辑，还有就是高点回撤-20%视为bear，反弹+20%视为bull；以及通过日log return来计算2-态高斯HMM。

区分bull和bear市场存在着主观判断，每个人的判断标准不一样是正常的，重点是在于自己要统一。

另外一种市场regime叫波动率，指的是看整个市场是处于高波动(volatile)的情况还是低波动(quiet)。波动率(vol)的计算逻辑是过去 21 个交易日的日 log return 的标准差，年化 × √252。假设vol大于某个数值视为高波动，否则为低波动。

那么这里对于市场regime就有4种象限：bull-volatile、bull-quiet、bear-volatile以及bear-quiet。

二、规则

 研究窗口：2000-2012（13 年）与 2013-2025（13 年），两段等长窗口对比。 
 数据基础：GSPC.INDX（真实 S&P 500 指数）+ VIX.INDX + S&P 500 在 2012 年末的 347 只成分股快照。 

1. 先看看全25年的数据

bull/bear的分布情况：

窗口
方法
bull%
bear%
bull段数
bear段数
平均bull
平均bear
总切换
切换/年
2000-2025
Drawdown ±20%
83.9%
16.1%
7
6
784d
176d
12
0.46
200d MA
71.2%
28.8%
85
85
53d
22d
169
6.50
2-state HMM
72.7%
27.3%
27
27
176d
66d
53
2.04

从图上来看，无论是哪种判断逻辑，牛市的占比都要比熊市高出不少，三种方法对25年的市场结构判断是一致的。

三种不同的方法计算出来的bull占比各有不同,200dMA和2-state高斯HMM差不多，而Drawdown±20%由于是采用事后归因的逻辑，从反弹+20%到下跌-20%这一整段都是为bul，占比会比较高。

200dMA的方法对于bull/bear切换频率为6.50，要远远比其他两个高很多。这是因为200dMA的敏感度高，噪音也比其他的两种方法多。同时也可以看的出bull/bear段数的数据要远高于其他两个。

高vol和低vol的分布

RV指的是S&P大盘指数的历史波动率

指标
21d 实现波动率 (RV)
VIX 隐含波动率
样本数
6518
6539
均值
16.4%
19.8
中位数
13.7%
17.8
标准差
10.6
8.4
最小值
3.47%
9.14
最大值
97.6%
82.69
偏度
+3.10
+2.24
超额峰度
+14.8
+8.3

从上面的图表数据来看，RV是一个右偏的分布情况，大部分时间是处于一个低vol状态，只有极少部分的情况是处于高vol。log(vol)后差不多接近一个正态分布

4种regime的收益情况

Regime
天数
占比
段内累计
CAGR
MDD
CAR/MDD
🟢 bull-quiet
3595
56.7%
+619.6%
+14.84%
-9.34%
1.59
🟡 bull-volatile
917
14.5%
+632.6%
+72.85%
-10.61%
6.86
⬜ bear-quiet
254
4.0%
-44.8%
-44.52%
-46.54%
-0.96
🔴 bear-volatile
1574
24.8%
-82.9%
-24.62%
-85.55%
-0.29
Buy & Hold 全段：6340天 / 100% / +398.2% / +6.59% / -56.78% / 0.12

2. 2000-2012年和2013-2025年市场状态的差异

窗口
方法
bull%
bear%
bull段数
bear段数
平均bull
平均bear
总切换
切换/年
2000-2012
200d MA
58.1%
41.9%
47
47
38d
27d
93
7.16
2013-2025
200d MA
82.4%
17.6%
39
38
65d
14d
76
5.85

对比来看2000-2012年和2013-2025年的数据来看，以200dMA为基会发现，2013-2025年基本是处于单边的牛市，bull的占比82.4%，与2000-2012年有24.3%的差距，平均处于bull的天数是2000-2012的1.7倍。

很明显的是两个时间窗口下处于两种不同的市场状态。2000-2012年期间暴发了互联网科技泡沫（2000-2011年dot-com）、全球金融危机（2007/10-2009/03GFC）以及欧债危机（2011年）。

3. 两个时间窗口市场的走势

指标
2000-2012
2013-2025
差异
交易日数
3269
3270
—
GSPC 总收益
-2.0%
+368.1%
+370 pp
GSPC 年化对数收益
-0.16%
+11.90%
+12.06 pp
GSPC 年化波动率
21.4%
17.1%
-4.3 pp
GSPC 最大回撤
-56.8%（GFC）
-33.9%（COVID）
减半
Eq-w 347 股总收益
+115.5%
+278.6%
—
Eq-w vs Cap-w 缺口
+117.5 pp（等权完胜）
-89.5 pp（cap-w 反超）
符号反转
Eq-w / GSPC 日相关
0.97
0.94
-0.03
Bull 占比
58.1%
82.4%
+24.3 pp
Bear 占比
41.9%
17.6%
-24.3 pp

通过上面图表数据可以看出，2000-2012年期间，大盘指数的走势和个股的走势相差比较大，两者的收益缺口（Eq-w vs Cap-w 缺口）有117.5 pp，基本就是个股完全碾压大盘，反而在2013-2025期间两个的走势基本相同，mega7引领大盘。

三、市场regime的应用与思考

  1. 同一种策略在不同的regime下都可能是相反的结果，是否意味着我们需要在不同regime下有不一样的策略来对应？
  2. 单一的策略表现指标都存在骗人的情况，在不同regime状态下完全不一样，需要单独看不同regime下的表现指标，是否具有稳健性
  3. 策略在极端事件（黑天鹅）尾部风险也就是最坏的regime下表现如何
  4. 在上面的统计中，对vol是采用整个时间窗口（2000-2025）进行计算取60%分位，严格的计算应该是进行252个交易日滚动
  5. low-vol环境下似乎更有稳健，MDD回撤也比较低，是否可以考虑low-vol入场的是增加头寸比例？而高vol的情况下降低头寸比例？
  6. 真正的OOS应该是regime外而不是时间外，需要让你的策略穿过牛-熊-牛或者熊-牛-熊这样的市场regime shift周期。
  7. 如何在bear regime下做好策略的风控是每个交易者最应该思考的问题

— END —

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