量化交易|3分钟让你了解交易系统参数优化
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&有关于程序化交易的书籍，在市面上是不计其数，各式各样的都有，一大部分的朋友如若想学习程序化交易，都会去买上一两本进行阅读和学习。在阅读过程之中，有一个点在每本书上都会被提出来，就是交易模型的参数优化的问题。有一些是因为计算机处理技术发展带来的疑惑和难点。
作为一种交易手段，建立程序化交易是以计算机和通讯技术为基础的，一旦这部分的基础设施不复存在，那么也就意味着程序化交易也就不存在了。我们之所以能够对参数进行优化，完全是因为有了可以高速运行的CPU。对于所有交易的问题如何去解决，只是单纯的依靠技术手段是远远不够的，这也是为什么说交易是一门艺术了，再考虑到人为的判断和情绪会对交易造成不好的影响，所以我们采用机械的方法来弥补这个缺陷。在自己的一套交易体系完全没有成型时，利用机械的方法来进行交易一定能协助我们少走冤枉路，对于我们积累更多的经验提供更多的时间和金钱，要使交易真正的成为一门艺术，在市场中生存下来是我们第一步要去保证的。作为一个要尽自己最大的努力，去利用科学和规律这样的方法解决交易问题的人，本文的出现，就是我试着来给大家解决，在程序化交易中参数优化矛盾的这个问题而去写的。
为了一部分程序化交易的初学者，更好的阅读这篇文章。首先，我们来了解一下什么才是参数优化：
有一些参数会出现在一部分模型当中，给模型提供一个周期或许是设置这些参数的意义所在。例如：n日均线上穿N日均线，n代表的是短周期均线参数，N代表的是长周期均线参数，正常的情况下，长周期的移动平均比短周期的要慢，因此在制定交易计划时，我们利用这两个不同的均线来做。定周期就是n和N参数的意义。参数其实也有其他的作用，不单单就和时间有关系。通过计算机的处理能力对参数的每一个值都进行一次测试，之后在过程中盈利最大的和最好的那个值，这就是参数优化。就像上面提到的函数n和N，只要使用系统的参数优化功能，就能够把n（1～10）和N（10～30）都进行一次测试。
在进行参数优化时，选取的那个最好的参数数值其实就是历史数据上最好的值，那么矛盾就出现了。也就是说：我们只是看好这个或这组参数在历史上获得了很大的收益，可是我们预测不到行情，在以后是怎样发展的。在历史当中找到表现最好的那个参数，但是在未来这个参数可能就不是最好了。由于每一种系统在设置参数时，目的是不一样的。以前历史上最好的参数可能在将来是很不好的参数。打个比方：你设置的一个参数恰好让你抓住了一波大行情，经过参数优化得到这样的值之后，在将来可能一点作用都没有。可能有些参数优化让你的系统看起来效果非常好，它恐怕只是因为减少了平均的亏损才出现的效果，在将来或许这种参数优化会有一定的意义，但是这不是肯定的，原因就是我们预测不到行情的发展。
所以参数优化的基本矛盾就是：历史统计结果和行情在将来的发展两者之间的矛盾。那么本文真正要讲述的就是：这样的问题出现了之后，怎么去处理？由参数优化带来的利与弊怎样去区分？最主要的是给大家找到一个面对参数优化的时候，该怎样去做的方法。
第一步对自己很成熟的模型每一个参数值都进行了测试，而且统计了像收益率和交易次数这样的关键数据，以此来探究这个问题。第二步就是交易系统的概述，这个交易系统是和所有趋势跟随型的交易系统是一样的，就不多介绍了。最后一步就是在趋势形成时进入头寸。就在权益回吐一定程度的时候，也是结束轧平头寸的趋势，胜率相对来说有点低，可是在趋势市中又可以弥补在盘整震荡市中一定要赔的钱。那么为了提供周期给系统中所使用的计算公式和技术指标，才是这个系统设置唯一一个参数的目的所在。
在这里，有一些人提出了一个观点：模型最好是不设置参数，把模型建立好的同时就把参数固定在模型内部让它不再变化。但是对这个观点有不同看法的也大有人在，他们认为市场是随时在变化的，利用模型目的就是抓住变化中的规律，即使这种规律也会随时变化，因此为了调整这种变化，才会给模型留有一个参数。就像是均线系统的应用，在近几年里，它总是起起落落，这种情况我们使用短一点的周期不就能够解决了吗。由于行情变化和均线相比，一定是走的快的，不会一直触动平仓或者开仓条件，可是经过了几年之后，我们能看到这个品种不是活动的很频繁了，这时候就可以调节参数把周期调长一点，可以更好的去和市场相适应。要采用辩证的观点看问题，而不是盲目的认为没有参数，就不需要面对参数优化的问题。
这样的观点错误的原因就在于，他们只单纯的看到了参数优化存在的矛盾，反而忘了获取利润才是做交易的最根本目的所在，绝对不是躲开一个参数优化的问题。同时在这里，要提醒大家一下：参数的设置虽然很重要，可是不能盲目的设置太多，设置两个就足够了。
为什么参数设置过多反而不好？原因就是：
1.参数设置太多反而容易看出，你的交易思想的不成熟，成熟的交易思想是抓住市场中本质的东西，本质的东西不可以有太多的变量对它进行描写
2.参数设置太多就如同给程序带来非常大的灵活性，从而和更多情况的行情相适合，可是这样的话，在选择参数的时一定会面对更大的迷惑，原因就是多参数的模型在经过优化以后得出的一组参数值，或许会出现“参数拟合”，也就是灵活的系统最符合历史行情的情况。
接下来对研究参数与交易次数之间的结果，进行一下分析：参数在不断增大的同时交易次数在不断的减小，反而交易次数减少的幅度很大的时候参数也很小，再就是参数变得较大的时候，交易次数减小的幅度就变得更小了。光看这个统计结果和数学中的反比例函数Y=C/X有点相似。（C为常数）
&当时我们选择的系统是趋势跟随型，设定参数的寓意是周期的长短。
1.当选择的参数很小的时候，系统中利用的移动平均很短，因此系统也会很灵活，致使产生的信号也会较多。
2.当选择的参数很大的时候，系统中利用的周期很长，因此产生的信号较少。
当系统在周期很短和非常灵敏的时候，每次调整增加一部分周期时，要降低的交易次数会大于在周期很长的时候。
之所以讲述统计参数与交易次数之间的关系，主要表达的是：
1.这可以作为选取系统的一个参考，交易费用和交易次数是相通的，次数多费用跟着也就多。有一些人的个性是希望系统可以多体现出一些信号，还有一些人希望体现的信号不需要那么多
2.从从能够得知：参数为时间周期的趋势是跟随系统的交易次数与参数之间的关系的，这样的一个规律对它们都很吻合，因此，在以后你又一次对自己系统进行探索的时候，交易次数就可以忽略，不用统计了。把大家的时间节省不少。
以时间周期为参数的趋势跟随系统的交易次数会随着参数增加而减小，并且在参数很小的时候减少幅度大，参数比较大的时候减少幅度小，这个规律大家记住就好。至于想知道交易次数上的变化，单纯的需要两个参数的大小就可以了。
那什么是参数的有效区域那？就是指：可以使模型盈利还要连续的参数值所构成的一段区间，一般的情况下，一定会有一段连续的参数构成有效区域，原因就是有效的系统一定会抓住某一个特定市场的本质特性，并且这个特性会处于一个稳定的状态，发生变化的时候很少。一旦这种情况发生了，如果不是市场不稳定了，那就很有可能你的系统出现了问题。
我们现在理解了参数的有效域了，接下来该怎么样去选参数那？最主要的问题是该怎么样去看待最优化的参数那？根据上面的分析，我们假设现在有这样的一个系统，它在豆粕过去的5年里面，11是最优的参数，而且11在参数有限区域内，这样问题就来了，11到底是不是可用的最优参数那？
因为11在参数有效区域中，所以选择11作为我们的参数，它可能不会使我们收获的收益最大，可以保证的是，它一定还会落到参数有效区域中间的。原因就是参数有效域就是代表，这个系统是怎么样抓住某一个特定市场的特性，还有市场的特性变动是需要很长的一段时间的，它相对来说还是比较稳定的。总而言之：相对稳定的还有一个模型的参数有效域。像今年我们模型测试的参数有效域是10～20，明年就变化成20～30了这样的情况是不会发生的，就算它变化了，变化的幅度也是很小很小的。大不了就像今年一样，参数的有效域是10～20，明年可能是9～19那。这个模型对这个市场盈利概率的分布把握是参数有效域代表的意义，它只会随着市场自身的属性变化而变化，因为它和这个市场的自身属性有关。所以，参数有效域中的参数是市场的普遍特性的代表。
因此我们选取了11为参数，到底它在以后能不能是最优的参数，这个问题不是我们能决定的了。可是11确实在参数有效域中就说明了，它是一个可以抓住这个市场规律的和带来利润的参数。我们现在可以享受11成为将来最优参数较大的可能性，又不用去担心，由于设置了别的参数致使系统亏损的情况出现，这就是因为在有效域的参数值，大多数都是能够可抓住市场的主要脉搏的，我们也说过，市场要是发生变化是一个长久的过程，一旦这个变化产生了，我们也有足够的时间去反应它，但是这一定是你已经知道，程序化交易并不是一了百当的时候了。
我们现在来想一下，如果测试的结果11不是最优的参数值，假设我们选取了不在参数有效域中的最优化的结果那，那么我们一定不可以选取这个值，因为可能选取它的时候，它是使系统抓住了几次行情，但是它不具备普遍意义。还有就是在有效域边界的最优化结果，也不可以选取，因为参数值抓住市场规律的过程，也是一个慢慢进行的过程，从不断增加到达最佳---然后再慢慢减小---再到亏损的一个长过程，在有效域两边的盈利状况比较中间的那些参数值应该是小的。假设出现了，最优参数在参数有效值边界的话，这种情况或许是因为，它只是很巧的抓住了过去的几次大行情而已，在选用的时候，如果你不能够确定知道它的意义，还是选择有效值中间的那些次优的参数相对来说保险一点。
1.参数优化一定不是一无可取的，把参数优化应用好，它可以给你带来额外的收益和清楚的了解市场的本质，掌握好市场本质的变化。
2.在趋势跟随型模型中，如果周期长短是参数代表的话，参数与交易次数呈现的关系是反比例关系，也就是参数值增大交易次数减少，同时在参数很小的时候，参数变化导致的交易次数变化幅度要比参数较大时更大。
3.我们在选取最优参数之前，要先清楚参数有效域在哪，那些连续在一起的参数都能够盈利，有效域是市场的本质特性的标志，然后再看最优参数是否在有效域中：a.一旦不在，马上舍弃b.在有效域的边界，根据具体情况做出分析。&
上面的内容就是，通过实践和研究所得出的：关于参数优化和怎么样去处理参数优化普遍性与偶然矛盾的方法，当然还有很多问题有待进一步研究和琢磨。在这里，也希望可以和有想法的朋友相互交流，并且指正本文中的不足之处。
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以上网友发言只代表其个人观点，不代表新浪网的观点或立场。程序化交易中的交易指标优化方法研究--《上海交通大学》2013年硕士论文
程序化交易中的交易指标优化方法研究
【摘要】：金融投资在资本市场中占着极其重要的地位。大量投资者广泛使用技术分析指标来进行投资决策。但在现实中,人们往往是基于主观或经验来确定指标的时间窗口参数。但是即使是同一个技术指标,同样的参数,对不同投资标的来说投资业绩相差巨大。因此,根据投资标的的特征,找到一个交易指标优化策略,以选择最优组合指标方案和参数,是一个很有意义的课题。特别是在程序化交易迅速发展的背景下,交易指标的优化尤显重要。本文首先介绍了本课题的研究背景与意义及研究思路,接着对程序化交易的发展做了一个概括,包括程序化交易的历史与现状,程序化交易的概念,以及现有的成熟的程序化交易策略等。然后,本文重点讨论了基于程序化交易的优化方法的构建,其中包括基于技术指标的优化方法和引入基本面分析的优化方法。基于技术指标的优化方法将主要从技术指标的选择和时间窗口参数优化这两个方面分析技术指标的选取与优化的必要性以及方法步骤。引入基本面分析的方法将讨论基本面分析对优化交易策略的重要性,并以引入非农数据分析为例,介绍相关优化方法。紧接着本文对一些主流的程序化交易系统进行了介绍与归纳,并且通过一个实例,介绍如何选择适合自己的程序化交易系统,怎么实现交易策略,如何回测与优化以提高投资业绩等。经程序化交易回测检验表明,本文提出的基于技术分析和基本面分析的优化方法是有效的,可以大幅提高投资业绩。其中技术分析优化方法可以广泛用于各种已有的技术指标,基于基本面分析的优化具有很好的扩展性,可以根据不同的投资品种进行调整。
【关键词】：
【学位授予单位】：上海交通大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2013【分类号】：F831.5【目录】：
摘要4-5ABSTRACT5-9前言9-10第1章 绪论10-12 1.1 研究背景与意义10 1.2 研究思路10 1.3 本文的主要内容10-12第2章 程序化交易与交易策略12-25 2.1 程序化交易介绍12-17
2.1.1 程序化交易的概念12-13
2.1.2 程序化交易的历史与现状13
2.1.3 程序化交易的现有成熟交易策略13-17 2.2 技术分析理论概述17-20
2.2.1 技术分析17-18
2.2.2 技术分析分类18-19
2.2.3 技术分析优缺点19-20 2.3 交易策略模型选择20-25
2.3.1 对冲策略21
2.3.2 突破交易策略21
2.3.3 趋势跟随交易策略21-22
2.3.4 价格区间交易策略22-23
2.3.5 反趋势交易策略23
2.3.6 套利策略23-25第3章 优化方法的构建25-41 3.1 技术指标优化方法构建25-33
3.1.1 技术指标的选择25-27
3.1.2 时间窗.参数优化27-33 3.2 基本面指标优化方法构建33-41
3.2.1 基本面分析33-37
3.2.2 引入基本面分析的优化37-41第4章 基于程序化交易系统的策略应用41-50 4.1 交易系统的选择41-45 4.2 策略的实现45 4.3 历史数据回测45-47 4.4 参数优化47-50第5章 总结与展望50-52参考文献52-53附录 153-57附录 257-60附录 360-63附录 463-69附录 569-79致谢79-80攻读学位期间发表的学术论文目录80
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股指期货程序化交易-实盘【 原创: 教授2012&&
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程序化交易在国外已经很成熟，国内尚属起步阶段，本帖旨在向投资者展示一种新的投资交易模式，不作为投资者交易买卖的依据，本帖只是记录程序化实盘的交易情况。特此声明！
程序化交易模型: 2010-4 ~ 2014-5 资金收益曲线（历史测试）2手 50w保证金
月度利润柱状图：
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实盘计划--------------------------------
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实盘启动资金：& 50w
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交易手数：&&&&&
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交易手法：&&&&&
隔夜，趋势为主
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实盘账户下周某个时间到账，到账就开始启动交易，每日记录实盘资金曲线
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jasonsha&&
只看该作者(-1)&
教授& 不错呀& 测试图是1手吗？
[沙发] 引用&&
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教授2012&&
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不是一手，是2手，从股指期货上市以来的资金利润情况（测试）
下周起，实盘账户就是固定跑2手，本金从50w资金开始，该程序化交易模型是两个策略组合。
原帖由jasonsha在 13:12发表
教授& 不错呀& 测试图是1手吗？
[板凳] 引用&&
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这也太神了吧&&
捡钱还得弯弯腰呢&& 这太夸张了
[地板] 引用&&
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教授2012&&
只看该作者(-1)&
兄好，未来实盘的情况怎么样现在还不敢下定论，但是有一点可以肯定的就是，只要市场有足够的波动和趋势，无论上下，该交易系统是一定能够赚钱的，目前股指期货账户还在谈佣金，谈到0.27%%包干问题应该不大，下周就上马启动实盘
原帖由李老板在 13:40发表
这也太神了吧&&
捡钱还得弯弯腰呢&& 这太夸张了
[第5楼] 引用&&
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helenwhy&&
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[第6楼] 引用&&
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这个其实不算什么，高频交易算法更厉害呢 呵呵。
原帖由helenwhy在 14:20发表
[第7楼] 引用&&
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一个良好的交易系统，不要求有很高的胜率，但是一定要有较大的盈亏比。
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燕子花11&&
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[第9楼] 引用&&
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留名记录。等待中......
[第10楼] 引用&&
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呵呵，多谢朋友们的关注。本帖有一定的学术性质，目的在于普及程序化交易亦能持续获利的全新投资理念，是交易一致性的最好诠释。
原帖由燕子花11在 21:04发表
原帖由看金者1在 21:18发表
留名记录。等待中......
[第11楼] 引用&&
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只看该作者(-1)&
不可能，这是捡钱！
[第12楼] 引用&&
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教授2012&&
只看该作者(-1)&
面对未来的行情，一切都是未知数，我们能够做的就是交易的一致性。
原帖由雪饼在 21:35发表
不可能，这是捡钱！
[第13楼] 引用&&
&& 点亮(0)咖啡卡【 · 原创:
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教授的资金曲线很不错，不过初期半年还是只做一手比较好。
2手会放大最大回撤，祝贺实盘成功！&& ：）
[第14楼] 引用&&
&& 点亮(0)咖啡卡【 · 原创:
只看该作者(-1)&
平均一手盈利260万，算比较高，且月线图全盈利，这种策略算是国内一流水平。
[第15楼] 引用&&
&& 点亮(1)咖啡卡【 · 原创:
只看该作者(-1)&
不会是“道长”兄吧！ ：）
[第16楼] 引用&&
&& 点亮(0)咖啡卡【 · 原创:
教授2012&&
只看该作者(-1)&
多谢实证兄的善意提醒，该组合策略模型的极端回撤在10w左右（2手） ，尚在可接受范围内 ：）
原帖由实证在 00:14发表
教授的资金曲线很不错，不过初期半年还是只做一手比较好。
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2手会放大最大回撤，祝贺实盘成功！&& ：）
[第17楼] 引用&&
&& 点亮(0)咖啡卡【 · 原创:
只看该作者(-1)&
[第18楼] 引用&&
&& 点亮(0)咖啡卡【 · 原创:
只看该作者(-1)&
原帖由教授-05-10 00:22发表
多谢实证兄的善意提醒，该组合策略模型的极端回撤在10w左右（2手） ，尚在可接受范围内 ：）
你的最大回撤比我们好，我们在7万附近（1手）&& ：）
[第19楼] 引用&&
&& 点亮(0)咖啡卡【 · 原创:
只看该作者(-1)&
上面是我这里的资金曲线图，1手测试，手续费双边万分之1
[第20楼] 引用&&
&& 点亮(0)咖啡卡【 · 原创:
教授2012&&
只看该作者(-1)&
不是，我本身是学术派的，有一定的金融工程学术背景，对程序设计和股指期货有一定的研究，呵呵。
原帖由实证在 00:20发表
不会是“道长”兄吧！ ：）
[第21楼] 引用&&
&& 点亮(0)咖啡卡【 · 原创:
a511511&&&
08:27 只看该作者(-1)&
我也做程序化交易
一手手续费17元多
60万一般做二手
楼主多交流啊
[第22楼] 引用&&
&& 点亮(0)咖啡卡【 · 原创:
教授2012&&
只看该作者(-1)&
兄好，你的手续费很给力，实盘中滑点怎么样？模型曲线如何？欢迎交流！
原帖由a14-05-10 08:27发表
我也做程序化交易
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一手手续费17元多
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60万一般做二手
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楼主多交流啊
[第23楼] 引用&&
&& 点亮(0)咖啡卡【 · 原创:
只看该作者(-1)&
原帖由教授-05-10 00:29发表
不是，我本身是学术派的，有一定的金融工程学术背景，对程序设计和股指期货有一定的研究，呵呵。
老兄还是专业出身，功底深厚&&&
我的专业是研究数学模型，金融市场的模型只是我研究中的一些案例。
[第24楼] 引用&&
&& 点亮(0)咖啡卡【 · 原创:
rikaihou&&
只看该作者(-1)&
[第25楼] 引用&&
&& 点亮(0)咖啡卡【 · 原创:
机械公敌&&
只看该作者(-1)&
敢问教授一下，此程序可以跨周期，跨品种，跨市场进行综合算法决策吗？还是只是基于单独品种，固定周期的策略算法？数据接口是直接对接交易所还是交易软件开放接口给你使用了？
[第26楼] 引用&&
&& 点亮(0)咖啡卡【 · 转贴
jasonsha&&
只看该作者(-1)&
楼主还有证实，希望你们每天收盘后贴K线连线图吧，大家可以看看相互学习下。
最大回辙单手超5万的似乎还是有改进的余地。
想想1手保证金才7万。
楼主从图上看4年平均每手交易2400次了，相当于每天交易2-3次。你的细合策略完全是隔夜吗？
还是含有日内？
[第27楼] 引用&&
&& 点亮(0)咖啡卡【 · 原创:
教授2012&&
只看该作者(-1)&
兄好，我只做股指期货，不涉及商品期货，所以是单品种固定周期策略算法，关于数据行情接口和下单交易接口现在都很成熟了，比如我就是使用的“交易开拓者TB”软件，与此类似的有“文华财经”，“金字塔”等等。
原帖由机械公敌在 10:52发表
敢问教授一下，此程序可以跨周期，跨品种，跨市场进行综合算法决策吗？还是只是基于单独品种，固定周期的策略算法？数据接口是直接对接交易所还是交易软件开放接口给你使用了？
[第28楼] 引用&&
&& 点亮(0)咖啡卡【 · 原创:
教授2012&&
只看该作者(-1)&
共同学习，进步!
原帖由实证在 10:23发表
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老兄还是专业出身，功底深厚&&&
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我的专业是研究数学模型，金融市场的模型只是我研究中的一些案例。
[第29楼] 引用&&
&& 点亮(0)咖啡卡【 · 原创:
教授2012&&
只看该作者(-1)&
兄好，该策略组合模型
一个交易了2100次左右，另一个2700次左右，次数少的是扑捉趋势的模型，次数多的是对付震荡行情，有过实战经验的都知道，趋势模型的死穴就是窄幅无规则的震荡，反复止损而吞噬利润，而震荡模型则相反，两者叠加，在某些情况下可以起到风险对冲和利润增益的效果。
原帖由jasonsha在 12:10发表
楼主还有证实，希望你们每天收盘后贴K线连线图吧，大家可以看看相互学习下。
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最大回辙单手超5万的似乎还是有改进的余地。
&&&&&&&&&&&&&
想想1手保证金才7万。
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楼主从图上看4年平均每手交易2400次了，相当于每天交易2-3次。你的细合策略完全是隔夜吗？
&&&&&&&&&&&&&
还是含有日内？
[第30楼] 引用&&
&& 点亮(0)咖啡卡【 · 原创:
只看该作者(-1)&
交易次数有点高
实盘交易一手的摩擦成本差不多要1个点，你两手交易4800次，摩擦至少成本在140万，利润不会像模拟的那么高，但是还是一个不错的模型，不知道有没有过度优化，否则可以试试实盘
[第31楼] 引用&&
&& 点亮(0)咖啡卡【 · 原创:
教授2012&&
只看该作者(-1)&
兄说的有道理，关于交易成本，我会通过技术手段来规避，保证行情延迟在1ms级别，根据我的经验，0.27%%+平均1.5个滑点是可靠的参考，大致折算成手续费就是
1%%，所以上面的测试曲线就是按照手续费1%%标准来计算的，应该相对贴近实战情况。关于优化的情况，并没有怎么优化，都是采用先对中庸的参数配置，目的就是能够更好的适应未来的行情。
原帖由rj-05-10 20:54发表
交易次数有点高
实盘交易一手的摩擦成本差不多要1个点，你两手交易4800次，摩擦至少成本在140万，利润不会像模拟的那么高，但是还是一个不错的模型，不知道有没有过度优化，否则可以试试实盘
[第32楼] 引用&&
&& 点亮(0)咖啡卡【 · 原创:
99满盘红&&
只看该作者(-1)&
模型中 成交价格是关键变量!!
历史回测得数据都是固定的,是没有考虑"成交成本"的:就是没有考虑到实际跑策略的时候,成交价格可能是买一价,也可能是卖一价
而这就可能决定了你的策略的实际收益曲线迥然不同! 基本上,收益曲线高的模型都没有实战意义! 因为人为优化了参数而追求高胜率和高盈亏比!
而未来的行情却不会复制过去的行情! 基本上,教授可以洗洗睡啦
[第33楼] 引用&&
&& 点亮(0)咖啡卡【 · 原创:
99满盘红&&
只看该作者(-1)&
请问教授的趋势策略和震荡策略是同一个周期吗?是日线周期还是小时周期?
[第34楼] 引用&&
&& 点亮(0)咖啡卡【 · 转贴
十年铸剑&&
只看该作者(-1)&
兄好！祝实盘顺利！另请教：如何处理震荡行情，或如何处理震荡与趋势之间的连接问题？感谢！
[第35楼] 引用&&
&& 点亮(0)咖啡卡【 · 原创:
醉里看剑&&
只看该作者(-1)&
程序化交易国外早有研究
并且不少大财团大机构投入了巨量资金
貌似不是我等的菜
[第36楼] 引用&&
&& 点亮(0)咖啡卡【 · 原创:
马克西姆&&
只看该作者(-1)&
请问楼主这个组合策略诞生多久了？
如果刚诞生我觉得后面几个月的行情才是考验的时刻。
[第37楼] 引用&&
&& 点亮(0)咖啡卡【 · 原创:
只看该作者(-1)&
原帖由教授-05-10 14:07发表
兄好，该策略组合模型
一个交易了2100次左右，另一个2700次左右，次数少的是扑捉趋势的模型，次数多的是对付震荡行情，有过实战经验的都知道，趋势模型的死穴就是窄幅无规则的震荡，反复止损而吞噬利润，而震荡模型则相反，两者叠加，在某些情况下可以起到风险对冲和利润增益的效果。
这个问题的核心是：
1、趋势模型在震荡行情中不要回撤太大&&&
2、震荡模型在趋势行情中不要亏损太大
同时满足上面两个要求的情况下，两者叠加才具有“对冲”特征。
此外如果有其它可靠方法确定目前是“趋势”还是“震荡”行情，则可以分阶段投入模型，
即一个模型不一定非要从头走到尾，走某个阶段也行。
[第38楼] 引用&&
&& 点亮(0)咖啡卡【 · 原创:
只看该作者(-1)&
原帖由rj-05-10 20:54发表
交易次数有点高
实盘交易一手的摩擦成本差不多要1个点，你两手交易4800次，摩擦至少成本在140万，利润不会像模拟的那么高，但是还是一个不错的模型，不知道有没有过度优化，否则可以试试实盘
只要交易手数的平均盈利达到一定要求就没有问题，教授的平均每手盈利1100元，应该问题不大。
[第39楼] 引用&&
&& 点亮(0)咖啡卡【 · 原创:
只看该作者(-1)&
原帖由教授-05-10 21:47发表
兄说的有道理，关于交易成本，我会通过技术手段来规避，保证行情延迟在1ms级别，根据我的经验，0.27%%+平均1.5个滑点是可靠的参考，大致折算成手续费就是
1%%，所以上面的测试曲线就是按照手续费1%%标准来计算的，应该相对贴近实战情况。关于优化的情况，并没有怎么优化，都是采用先对中庸的参数配置，目的就是能够更好的适应未来的行情。
估计大致折算成手续费略比 1%%大，通常平均每手要考虑80~150元的综合误差。
如果平均每手盈利超过800元，则问题不大。
[第40楼] 引用&&
&& 点亮(0)咖啡卡【 · 原创:
只看该作者(-1)&
原帖由99满盘红在 00:07发表
模型中 成交价格是关键变量!!
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历史回测得数据都是固定的,是没有考虑"成交成本"的:就是没有考虑到实际跑策略的时候,成交价格可能是买一价,也可能是卖一价
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而这就可能决定了你的策略的实际收益曲线迥然不同! 基本上,收益曲线高的模型都没有实战意义! 因为人为优化了参数而追求高胜率和高盈亏比!
而未来的行情却不
优化是必须的，许多参数现实中的最佳值（这种最佳值又确实反映客观规律）凭感觉我们很难知道，
对于模型有深入研究的，应该清楚那类优化有问题，那类优化比较可靠。
[第41楼] 引用&&
&& 点亮(0)咖啡卡【 · 原创:
只看该作者(-1)&
原帖由99满盘红在 00:14发表
请问教授的趋势策略和震荡策略是同一个周期吗?是日线周期还是小时周期?
教授这里应该是同一周期，
对于同一周期要找到一对“趋势策略”与“震荡策略”配合满意，这难度很高，常常是无解。
我们处理这个问题是通过不同周期策略来搭配。
[第42楼] 引用&&
&& 点亮(0)咖啡卡【 · 原创:
只看该作者(-1)&
原帖由马克西姆在 09:05发表
请问楼主这个组合策略诞生多久了？
&&&&&&&&&&&&&
如果刚诞生我觉得后面几个月的行情才是考验的时刻。
马克西姆 老朋友！
希望能看到你的高见。&&&
[第43楼] 引用&&
&& 点亮(0)咖啡卡【 · 原创:
只看该作者(-1)&
关于“优化”下面是我的看法：
其实最大的“过度优化”来源于样本数据少，来源于策略“分段函数”太多，
即 3分钟K线级别“过度优化”的嫌疑，远超过 1分钟K线级别，
即 30分钟K线级别“过度优化”的嫌疑，远超过 3分钟K线级别，.........
而具有一致性的全局性参数的优化，并非“过度优化”的主因。
“参数”本就是反应事物本身特性，如果模型没有参数反而很奇怪，
有的模型看起来参数少，实际上它使用了隐形参数与默认参数，
参数的多少是根据事物本身复杂程度来决定的，
人为的减少参数或增加参数都是不可取的事情，顺其自然才是明智的选择，
所谓参数优化通常就是选择有利于获更多利润的参数，
更多的利润能保护我们的边际收益，
如果样本数据少，参数优化会过度依赖于局部的几个较大行情，
这种“过度依赖”就是过度优化，当数据量足够多时，参数优化要兼顾方方面面的行情，
由于没有那个行情有过度的利润需要优先优化，参数自然也就不会照顾那些特殊的行情，
这种具有全局一致性的不照顾特定行情的参数优化是合理的优化，其优化最优值反映客观事物本质，这种优化不属于“过度优化”范畴。
如果策略“分段函数”太多，如果交易系统使用了太多的策略，
那么参数过度优化是必然的，原因是交易系统的策略越多，样本变相的就大幅度减少，
比如你有10万个K线数据，如果你只有一个策略，交易信号有1000个，
显然行情样本K线就是10万，交易信号样本就是1000，
但是当你有100个策略时，虽然行情样本K线是10万，但是100个策略中的不少单个策略的交易信号样本大幅度减少，
这种大幅度减少本身就属于“过度优化”范畴。
[第44楼] 引用&&
&& 点亮(2)咖啡卡【 · 原创:
只看该作者(-1)&
关于“优化”下面是我的看法：
其实最大的“过度优化”来源于样本数据少，来源于策略“分段函数”太多，
即 3分钟K线级别“过度优化”的嫌疑，远超过 1分钟K线级别，
即 30分钟K线级别“过度优化”的嫌疑，远超过 3分钟K线级别，.........
而具有一致性的全局性参数的优化，并非“过度优化”的主因。
“参数”本就是反应事物本身特性，如果模型没有参数反而很奇怪，
有的模型看起来参数少，实际上它使用了隐形参数与默认参数，
参数的多少是根据事物本身复杂程度来决定的，
人为的减少参数或增加参数都是不可取的事情，顺其自然才是明智的选择，
所谓参数优化通常就是选择有利于获更多利润的参数，
更多的利润能保护我们的边际收益，
如果样本数据少，参数优化会过度依赖于局部的几个较大行情，
这种“过度依赖”就是过度优化，当数据量足够多时，参数优化要兼顾方方面面的行情，
由于没有那个行情有过度的利润需要优先优化，参数自然也就不会照顾那些特殊的行情，
这种具有全局一致性的不照顾特定行情的参数优化是合理的优化，其优化最优值反映客观事物本质，这种优化不属于“过度优化”范畴。
如果策略“分段函数”太多，如果交易系统使用了太多的策略，
那么参数过度优化是必然的，原因是交易系统的策略越多，样本变相的就大幅度减少，
比如你有10万个K线数据，如果你只有一个策略，交易信号有1000个，
显然行情样本K线就是10万，交易信号样本就是1000，
但是当你有100个策略时，虽然行情样本K线是10万，但是100个策略中的不少单个策略的交易信号样本大幅度减少，
这种大幅度减少本身就属于“过度优化”范畴。
[第45楼] 引用&&
&& 点亮(0)咖啡卡【 · 原创:
只看该作者(-1)&
几个模糊问题的说明：
1、参数多本质上是“子模型”多，如此样本数与交易信号样本数会被分摊，导致样本数不够
2、5分钟级别K线可以容纳的参数如果是8个，则1分钟级别K线参数数量可以扩大5倍，即40个
3、如果样本数10万个就够了，那么研究50万个样本显然是没有必要
4、有的模型信号只有10个，并不能简单说交易信号样本数不够，因为如果这10个信号的每一个都来源于10万个“旁系子样本”数的某些特性的统计结论，那么这10个信号也具有稳定的基础。
[第46楼] 引用&&
&& 点亮(0)咖啡卡【 · 原创:
只看该作者(-1)&
模型“只活在过去”的原因：
1、“K线样本数”不够，没有有效覆盖各种行情模式，导致过度优化
2、K线样本数虽然够了，但“交易系统信号样本数”不够，没有有效覆盖各种行情模式，导致过度优化
3、“K线样本数”够了，“交易系统信号样本数”也够了，但是因为“参数”较多即“子策略”多，导致每个“子策略”实际分配的样本数不够，造成过度优化
4、模型编程测试有问题，或用了未来函数，得出的是错误的测试报告
5、模型盈利不高，误差与随机偏差导致边际收益失去保护
6、趋势与震荡是永恒的主题，模型都有偏好，在不合适的时机投入了不合适的模型
[第47楼] 引用&&
&& 点亮(0)咖啡卡【 · 原创:
只看该作者(-1)&
“即使是样本内的，如果是多段样本，不同样本段的资金曲线的特性也大概率不一样”
------------为了避免过度优化，我们测试的前提就是：样本数要足够多，且为连续样本，行情经历了各种变化，如此得到的参数具有全局一致性，它适应行情的各种环境。在上面这种情况下，来观察未来样本外资金曲线特性，看是否与原样本内资金曲线有“一致性”表现，这里显然不是指分段优化后各资金曲线上的区别，我们这里更强调“整体特征”的相似性，历史相似性。
&&&&&&&&&&
如果训练的样本数不够，的确也容易因“意外”的行情，而出现资金曲线意外走势。
为了避免这类情况，我们特别强调样本数要“足够”。
[第48楼] 引用&&
&& 点亮(0)咖啡卡【 · 原创:
jasonsha&&
只看该作者(-1)&
实际发单为了确保成交，可能还要加6跳以上偏移了，所以对于一个趋势盈利为主的策略
滑点不是问题，试想下，平均每手盈利30跳的策略损失几跳是可以接受的，成交成本总体损失会有但占比不应该大，占比大了就会有问题。正常情况下不是追急涨急跌，也就3跳之内。总之策略的本身决定对这类成本的敏感度。我的理解，只要不是高频交易，对滑点之类的都不会太敏感。
过度优化和拟合，我认为是客观存在的，因为未来行情是不可知的。
只要做到广谱有效，这类优化是正向的。所谓广谱就是发生概率覆盖到历史数据的绝大部分时段，很均匀，并且效果差不多，而不是呈现脉冲型。或者说正向相比反向效果是持续占优势的、稳定的，那么也可接受。
我的理解是策略本身的通用性要越强越好，优化只是锦上添花，而非决定这个策略的成败。
就像一道菜，原汁原味怡然非常可口美味，可以略施佐料，但是完全靠佐料来勾引大家的胃口，估计时间一长也就索然无味了。
既然国外程序化程度非常高了，自然说明了程序化的优势和可能性。
只是我们还没有完全掌握，或者我们还陷于某些旁枝末节而把握不到主要方向。
实盘是检验的手段，只有观察实盘才知道策略的本身是否是一道美味的佳肴。
你的担忧也非没有根据，几乎99%在网上挂出来出租的交换的收费的，也许就是你所担忧的那种。
原帖由99满盘红在 00:07发表
模型中 成交价格是关键变量!!
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历史回测得数据都是固定的,是没有考虑"成交成本"的:就是没有考虑到实际跑策略的时候,成交价格可能是买一价,也可能是卖一价
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而这就可能决定了你的策略的实际收益曲线迥然不同! 基本上,收益曲线高的模型都没有实战意义! 因为人为优化了参数而追求高胜率和高盈亏比!
而未来的行情却不
[第49楼] 引用&&
&& 点亮(0)咖啡卡【 · 原创:
教授2012&&
只看该作者(-1)&
@实证 多谢兄的热心解答，你说的问题正是我要表达的
@asonsha& @马克西姆& @十年铸剑
@99满盘红& 你们热烈的讨论营造了一个良好的交流气氛，更加坚定我实盘的决心。
[第50楼] 引用&&
&& 点亮(0)咖啡卡【 · 原创:
教授2012&&
只看该作者(-1)&
你说的很客观，而且很有见地，对模型的生命周期，优化问题和盈利的分析理解的非常透彻，模型设计得理念是，当趋势来临的时候我必定持有正确的仓位，为此付出的代价就是不断的以小亏来刺探市场。所以较低的胜率42%，和较大的盈亏比2.29为显著趋势模型特征。虽然关于未来的行情充满了未知，但是基本有个定性的结论，如果市场有一定的波动性和趋势性则该策略赚钱的概率很大，如果市场处于杂乱无章的窄幅震荡则模型可能出现一定的亏损。未来表现如何，我也很期待。
原帖由jasonsha在 11:56发表
实际发单为了确保成交，可能还要加6跳以上偏移了，所以对于一个趋势盈利为主的策略
滑点不是问题，试想下，平均每手盈利30跳的策略损失几跳是可以接受的，成交成本总体损失会有但占比不应该大，占比大了就会有问题。正常情况下不是追急涨急跌，也就3跳之内。总之策略的本身决定对这类成本的敏感度。我的理解，只要不是高频交易，对滑点之类的都不会太敏感。
[第51楼] 引用&&
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看见兄台在这里发表评论，真是羡慕得很。
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能否邀请兄台移步到鄙人刚开的关于期指的贴子里面，给予指导。我的问题是：请对贴子里29楼贴出的测试结果给予指导，无需浪费您太多时间，稍加评论即可。我关心的是，有无过度优化的问题。
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先在此表示感谢！
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如果打扰了这个贴子的清净，请多海涵。
[第52楼] 引用&&
&& 点亮(0)咖啡卡【 · 原创:
99满盘红&&
只看该作者(-1)&
建议教授用过去一年半的IF历史数据来优化参数,,
然后用优化后的参数数据来检测IF一年半之前到之间的历史数据,看收益曲线如何?或者反过来,用一半的历史数据优化参数后,去检验另一半的历史数据.
然后请贴出收益曲线图
[第53楼] 引用&&
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99满盘红&&
只看该作者(-1)&
[第54楼] 引用&&
&& 点亮(0)咖啡卡【 · 原创:
99满盘红&&
只看该作者(-1)&
9条中最大的亮点是大力发展期货衍生品市场 ,期货概念股要好好表现啦! 中国中期 000996
[第55楼] 引用&&
&& 点亮(0)咖啡卡【 · 原创:
17:14 只看该作者(-1)&
太高深了。。。。感觉我编写通达信公式的小把戏，简直连小儿科都不如。。。
[第56楼] 引用&&
&& 点亮(0)咖啡卡【 · 原创:
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mark，不知道用在外汇市场如何
[第57楼] 引用&&
&& 点亮(0)咖啡卡【 · 原创:
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原帖由北飞雁在 14:58发表
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看见兄台在这里发表评论，真是羡慕得很。
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能否邀请兄台移步到鄙人刚开的关于期指的贴子里面，给予指导。我的问题是：请对贴子里29楼贴出的测试结果给予指导，无需浪费您太多时间，稍加评论即可。我关心的是，有无过度优化的问题。
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先在此表示感谢！
如果打扰了这个贴子的清净，请多海涵。
请北飞雁兄不用担心“打扰”的问题，我已经看了你的帖子，并谈了我的看法，我的看法不一定对，仅作参考，
我也是教授兄邀请我来交流的，显然教授兄属于善于交流、心胸开阔之人，所以我在他的帖子里面也毫无顾忌的直言直语，
我谈了我的看法也希望引来大家的深入谈论，如此我也能从中得到提高，尽管某些东西不太适合公开交流，但我们还是有许多探讨的空间。
我看过教授在淘股吧的其它帖子，很不错，教授股票短线交易功底也很深厚。
[第58楼] 引用&&
&& 点亮(0)咖啡卡【 · 原创:
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原帖由99满盘红在 15:39发表
建议教授用过去一年半的IF历史数据来优化参数,,
然后用优化后的参数数据来检测IF一年半之前到之间的历史数据,看收益曲线如何?或者反过来,用一半的历史数据优化参数后,去检验另一半的历史数据.
然后请贴出收益曲线图
如果只用IF一年半的数据来优化参数，K线样本数不够，易过度优化。
所以不能这样做。
[第59楼] 引用&&
&& 点亮(0)咖啡卡【 · 原创:
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原帖由教授-05-11 14:42发表
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你说的很客观，而且很有见地，对模型的生命周期，优化问题和盈利的分析理解的非常透彻，模型设计得理念是，当趋势来临的时候我必定持有正确的仓位，为此付出的代价就是不断的以小亏来刺探市场。所以较低的胜率42%，和较大的盈亏比2.29为显著趋势模型特征。虽然关于未来的行情充满了未知，但是基本有个定性的结论，如果市场有一定的波动性和趋势性则该策略赚钱的概率很大，如果市场处于杂乱无章的窄幅震荡则模型可能出现一定
jasonsha兄确实很内行
[第60楼] 引用&&
&& 点亮(0)咖啡卡【 · 原创:
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原帖由教授-05-11 12:56发表
实证 多谢兄的热心解答，你说的问题正是我要表达的
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asonsha& 马克西姆& 十年铸剑
99满盘红& 你们热烈的讨论营造了一个良好的交流气氛，更加坚定我实盘的决心。
你我在这方面的研究都非常深入，所以你想说的也是我想说的！& ：）
[第61楼] 引用&&
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非常感谢！
已经看到了。
[第62楼] 引用&&
&& 点亮(0)咖啡卡【 · 原创:
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楼上的都是高人，期待明天你们的实盘！
祝投机顺利！
[第63楼] 引用&&
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20:14 只看该作者(-1)&
原帖由教授-05-10 09:17发表
兄好，你的手续费很给力，实盘中滑点怎么样？模型曲线如何？欢迎交流！
手续费18元一手，今天开了多单，我在站内信发了我的qq，你看一下
[第64楼] 引用&&
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今天真特么郁闷，0.27%%佣金没有谈下来，下午不欢而散，我准备换一家期货公司了。
[第65楼] 引用&&
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