八卦交易系统[转载]_virtualpeer_新浪博客
  1、完整的交易系统结构:
   1)市场结构:在哪些市场买卖?如果选择的市场过少,抓住趋势的概率就会大大降低;
   2)头寸规模:买卖多少?新手往往在单笔交易中xx过大,而大大提高了他们的破产风险;
   3)入市策略:何时买?自动化的系统会产生入市信号;
   逐步建仓:首先在突破点建立1个单位的头寸,然后按后续入市信号一步步扩大头寸;这一过程继续直至头寸规模达到上限;
   4)退出策略:盈利多少卖出?N日突破退出,价格低于过去n日{zd1}点时退出;
   5)止损策略:亏损多少卖出?
   (1)当价格向不利方向持续变化时,移动均线早晚会交叉,损失水平终会受到限制;系统有个止损点;
   (2)止损标准是2N; 止损点以N为基础,则它们与市场的波动性息息相关;
   (3)把头寸分成小块,即使赔钱仅是一个头寸的一部分;
  
  2、头寸规模的确定:
   1)根据真实波动幅度均值(ATR)来确定每个市场所分配的资金比重目的是让所有市场{jd1}波动幅度相等;
   2)每个头寸单位的合约数量取决于:要让1N的资金变动=账户规模的1%;如对于100万元的账户,算出代表每份合约有1N变动幅度的金额,然后用10,000元(1%)除以这个金额,得出每100万元所应对应的合约数量;
   N=真实波动幅度(ATR)的20日指数移动平均值;N的单位是点数;
   每日真实波动幅度(ATR)=max(当日{zg}价-当日{zd1},当日{zg}-前日收盘价;前日收盘价-当日{zd1});
   当日N值=(19×前日N值+当日真实波幅)/20;
   {jd1}波动幅度=N×每一点数代表多少元;
   头寸规模单位=账户的1%/ 市场{jd1}波动幅度;(账户的1%资金对应的点数)
  
   3)头寸单位限制:每个市场最多投入4个头寸单位;高相关的多个市场,合计不超过6个;任何一个方向(多or空)合计不超过10个;无相关性市场,限制可放宽至12个;
   4)高相关度市场: 汽油和原油;黄金和白银;所有外汇;短期国债和欧洲美元等利率型期货;
   松散相关市场:黄金和铜;白银和铜;
  
  3、交易系统介绍:
   1)ATR通道突破系统:30日均线+/7个ATR为通道的顶部,-3个ATR为底部;上一日收盘价穿越通道顶部则开盘做多;跌破通道底部则做空;当收盘价反向穿越了30日均线,则退出;
   2)布林线:350日均线+/- 2.5倍标准差;
   3)带有趋势过滤器的唐安奇通道突破法:价格突破20日{zg}点则买入;另加入350日/25日均线过滤器(只能在25日均线高于300日均线的市场中做多);退出标准:1)止损点不超过2ATR(真实波动幅度均值);2)价格向下突破10日{zd1}点退出;
   4)双重均线系统:100日均线向上穿越350日均线买入;该系统始终不离市场,{wy}的退出点是短期均线穿越长期均线时。该系统属于一个相当长期的趋势跟踪系统,交易频率较低;
   5)三重均线系统:150日均线向上穿越250日均线时买入。最长期的350日线扮演趋势过滤器角色。只有150日/250日线位于350日线同侧时才能交易;
   6)以20日突破为基础的短期系统;(价格超过过去20日{zg}点)
   如果上一次突破是一个盈利性突破,那么当前的入市信号将被忽略。如果忽略超过1次,那么将在55日突破点入市(为防止错过重大趋势),这一突破点被视为一个保障性突破点。
   如果上一次突破是一个亏损性突破(上次购入后发生了2N幅度的不利变动),那么当前入市信号视为有效入市信号;
   7)以55日突破为基础的长期系统;对于本系统来说,所有突破均视为有效入市信号;
  
   加上均线过滤器的作用:增强长期趋势效果;过滤器之所有能让系统更加稳健,是因为它能把不利状况下的市场剔除出去;(如唐安奇趋势系统的趋势组合过滤器,禁止在突破方向与大趋势相反时做交易)
   如果同时使用多个交易系统,特别是彼此差别较大的系统,交易的稳健性就会增强;如果两个系统之间呈现负相关,这种优势更大。如同时使用布林系统的多头和空头交易;
  
  
  4、交易系统有效性衡量指标:
   1)风险衡量值:
   (1){zd0}下跌率:从高点到{zd1}点的下跌率;
   (2)最长衰退期:从一个顶峰到另一个顶峰的最长周期;
   (3)回报标准差:波动性指标;
   (4)R2: 实际xxxx率和CAGR的吻合程度;
  
   2)风险回报综合衡量值:
   (1)CAGR
   (2)MAR= 平均回报年化率/ {zd0}下跌率;
   (3)夏普比率= 超额回报率(平均CAGR-xxx报酬率)/期间回报率标准差;
  
   3)修正后风险回报综合衡量指标:
   (1)CAGR被RAR替代:受到首日值和终日值的影响巨大(斜率),如果用所有值做线性回归则会有个均衡的指标==RAR(线性回归的年化回报率);
   (2)MAR被R立方替代=稳健风险回报比率=RAR/长期调整平均{zd0}跌幅;(有两个因素:平均{zd0}跌幅和长度调整);
  平均{zd0}跌幅=期间内前5次{zd0}跌幅的平均值;长度调整是将这5个衰落期的平均天数除以365;例如RAR是50%,平均{zd0}跌幅是25%,平均衰落期是1年;则R3=50%/(25%*365/365)=2; 它从程度和时间两个维度考虑了风险问题;
   (3)夏普比率的分子用RAR;
  
  5、测试结果:
   1)原有指标下{zy}是双重均线>三重均线>布林线
   2)修正后MAR测量:ATR通道突破>双重均值;
   3)修正后R3测量: 双重均值>ATR通道突破>布林线;
   4)如果加入止损点,反而每个指标都会变坏;因为放弃一部分利润是游戏的一部分,早晚会经历巨大的下跌,但必须承受;趋势跟踪者的下跌并非来自于入市风险,而是来自于利润的返还;
  
  6、系统的短期结果有时不如长期历史模拟结果,是因为:
   1)交易者效应:观察者效应,如果一种方法最近赚钱,那么很多交易者会进入,导致该效果不再像历史那样好;
   2){zy}化矛盾:参数{zy}化有两难,一方面提高了系统未来表现良好的概率;但同时会降低系统未来表现符合模拟结果的概率;
  如参数B下达到{zg}点,A未达到{zg}点;实际交易中,未来交易结果,在B附近的实际结果都会小于B点;但对于A点,其左右点有高也有低,会有不错的预测价值;但这不意味着我们应该实际交易中使用A,尽管{zy}化过程降低了预测价值,但仍然应采用概率{zd0}的那个B;
   3)过度拟合:系统过度复杂,参数过多,与历史数据吻合度过高,市场轻微变化就会造成效果明显恶化;我们可以通过添加参数来提高系统的历史表现,但这仅仅是因为这些法则影响了屈指可数的几笔重要交易,添加法则会引起过度拟合;考察是否过度拟合,看该参数的微笑变化,是否引发了交易结果的剧烈变化;
  
  
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