如何设计量化交易策略?

对于新手来说开发一个策略最开始一定是模仿。

 

第一步,利用现成指标构建逻辑平台内置的技术指标,取出一个,写入买卖点,回测下历史行情,这样就可以得到一个简单的策略了。随着策略经验的积累,这里的逻辑选择会越来越多样化。

 

当然这样的策略一般是不赚钱的,所以我们第二步,进行参数优化。选择参数遍历,观察不同参数对于策略会产生怎样的影响。一般情况下我们会得到几组看起来比较赚钱的参数,然后我们进行第三步,样本外检测。

 

比如说我们之前遍历的参数是2014年的数据得出的几个表现好的参数,那么我们就用2013/2015的数据对这些参数进行检测。一般来说,这一参数会在样本外惨淡无比,完全没有样本内优化出来的威武。这时第四步,进行观察,判断策略失效的原因是什么。

 

假设发现策略失效原因是样本外某一两次特殊的行情导致大幅亏损,那么我们就可以设置一个硬止损来规避这种风险;如果发现策略失效是因为交易次数过少,那我们就将交易逻辑稍微放松,比如要求>x的地方改为>=x甚至是>=x-1。等等等等,这种修改就是策略的经验了。

 

设置好新的逻辑后我们回到第二步,重复以上步骤。最终我们修改得到了一个样本内外都赚钱的策略,第五步,实盘追踪。

 

在未来一段完全未知的行情中随着时间检验策略,观察策略的真实表现究竟如何。如果表现与预期相符合,那么说明策略有效,第六步,进行交易。

 

随着交易进行,我们也要观察策略的有效性,当发现策略出现超出预期的亏损时,第七步,调整或终止策略。

 

关于具体开发中的经验

1.某种程度上来说做策略就是 瞎想->尝试->瞎想->尝试 的循环。

2.选择指标时一定要避免使用未来函数。

3.参数不宜过多。

4.参数优化中,可用的参数组越多越好,说明策略有效性高。

5.在实盘中,策略的期望一般都要打折扣的,达到预期的50%就是合格。

6.交易次数太少的策略一般是运气。

7.测试出一条超级赚钱的曲线,一定是你逻辑写错了。

免责声明:信息仅供参考,不构成投资及交易建议。投资者据此操作,风险自担。

参考词条

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