程序化模型研发及使用细节

  • 2019-03-04
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一、逻辑合理
开发模型很多人都说要符合逻辑,那什么叫“逻辑”呢?
百度逻辑——思维的规律和规则。
在模型开发上,经常说的“逻辑合理”,指的是思维规律和客观的规律性要合理,体现在生活上要顺理成章。举个例子,趋势策略多是在几条均线之上做多,而你偏偏要去做空,这就不符合趋势策略的客观规律性,就叫不符合逻辑。所以,当你要写一个模型之前,你就要定位是写趋势类还是震荡类,然后想好逻辑关系,在逻辑清晰之后,才能添加条件,以便完善模型。
二、细节完善
模型骨干建好之后,就涉及到一些细节问题,比如你是想做成日内模型还是隔夜模型,周期的选定,是否有加减仓设计,止损止盈用哪种办法,资金管理怎么做等等很多东西都要想到。只有这些细节组合在一起,模型才能具有生命力。
三、回测效果
这一环节十分主要。首先看模型的普适性如何,假如商品模型,只有超过一半商品才最好,如果只是几个品种有效,你就要仔细检查各项条件,看是否需要改进。在K线各个周期上检测,看效果。适应的周期越多越好。找到普适参数堆,不一定效益最高的就是最好的参数。这一点很关键,很多新人掉进这个陷阱。实则不然。
四、模拟观察
选定规则及参数之后,千万不要急于实盘,必须挂模拟盘观察,因为可能还有漏洞。如果模拟盘正常运行1——6个月之后,模型确实稳定并且几乎符合当初设计思路,此时可以一手轻仓试盘。实盘又经过1——6个月,模型依然稳定且无大碍,则可以适当增加资金实盘操作。模拟期以及试盘期,发现瑕疵,可以适当微调,但是调整之后,模拟和试盘期又要增加,以观后效。
五、使用须知
普适性强又大道至简的模型,有效性较长。所以当你的模型处于在历史回测值范围之内时,你不必惊慌。再好的模型总有回撤,往往很多人此时开始怀疑模型是否失效了,有的人干脆撤换下模型。所以,实盘挂模型之前,你要十分仔细的研究要使用的模型,对于他的每一个规则了如指掌,做到心知肚明。一旦使用,则不可以轻率换下。重要的是,你更不能在实盘中随意更改模型中任何条件。为了迎合短期市场去这样做,就大错特错了。
六、良言实话
记住:在金融市场程序化里,没有直线右上赚钱的模型,只有曲线上下大体方向右上的就已经很棒了。只有来自实盘并经过实战检验过的模型,使用起来才更放心,模型走起来才更稳健。模型不是简单的代码堆砌,更不是连开盘时间,品种代码都不知道的所谓“师”们的一写一讲就能拿来赚钱的工具。好模型一定来自实盘一线。

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