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程式化交易中的比较与叠加理念

2014-11-28 08:58:33 作者: 来源: 浏览次数:0

比较与叠加在程式化交易中的重要意义;

程式化交易中的纵向比较与叠加:(一)时间的比较与叠加;(二)策略的比较与叠加;

程式化交易,作为投资市场的一种交易工具,因为其在交易过程中的巨大优势,正在被越来越多的人所了解和接受。但是因为能力和精力的局限,大部分人并没有真正发挥这个坚实平台的强大功能。我们知道,交易策略多种多样,策略不同,交易效果就不同;每种商品在不同时间周期下使用同一策略的效果也是不相同,同样的,同一交易策略下,参数的变化,也会对交易结果带来很大的影响。因此,不同交易品种,不同交易策略之间进行比较叠加具有十分重要的意义。通过比较叠加,我们可以发现各种不同交易策略的特点,按照投资者的承受风险能力的不同,目标收益率的同制定、使用交易策略不但可以优化我们的投资策略,而且可以通过组合投资达到盈利效用的最优化,同时尽可能的降低风险,将风险控制在可控的范围内。以下是几种不同角度的比较和叠加方法。

第一部分 程式化交易中的纵向比较与叠加

一、时间的比较与叠加


程式化交易中,许多策略都是以时间周期来进行策略设计的。周期可以定义为是前几天、前几个小时,也可以是前几分钟,因此如果你运用趋势化的交易策略,你可以以几天、几周,甚至几个月为操作周期,经过对各种周期的回测和比较,找到适合交易品种的交易周期。同时我们可以考虑,对交易品种进行周期叠加,即在长线操作某一品种的同时,进行等量持仓的中短线操作。

时间叠加可以从以下几个方面优化程式化交易策略:首先,进行长周期短周期叠加的操作策略,可以在把握长期趋势的同时兼顾短期趋势,优化策略收益状况;其次,当长周期短周期操作方向相同时,可以认为是对趋势的一种确认,增加持仓可以获得更丰厚的回报,当长周期与短周期操作方向不同时,如果只是趋势中的调整,可以提高收益,如果方向确实发生反转,可以及时回避风险。

二、策略的比较与叠加

我们在选择一个交易策略的时候,往往要顾及到很多因素:总收益率、风险系数、最大亏损、准确率等等,没办法做到全部指标的最优化,比如当面对一个准确率不高并且单笔亏损较大,但是其他指标优秀的程式化策略的时候,完全放弃当然是最坏的选择,如果能够进行策略的叠加,可以增加该策略的成功率,同时减少错误交易的次数。比如两个策略的差错率都是40%,经过两个系统验证的组合操作就可以把差错率降到16%。其实,我们使用的以技术指标为基础的程式化策略都是一种策略的叠加。策略叠加也起到了分散投资,降低风险的作用。

第二部分 程式化交易中的横向比较与叠加

一、市场的比较与叠加

1.不同市场的相关性分析

实例:CBOT大豆期货价格与DCE大豆期货价格相关性分析

我们选取CBOT大豆连续价格,按照前面的方法构造DCE大豆连续价格,时间跨度为2004年1月至12月,共获取233组数据。

经检验二者相关系数为0.94,即CBOT与DCE的大豆期货价格具有较强的相关性。检验表明: CBOT大豆期货价格对DCE大豆期货价格具有引导性,而DCE大豆期货价格对CBOT大豆期货价格不具有引导性。

2.利用不同市场的相关性分析进行市场间的比较,并进行叠加。可以把相关性较强的市场信号作为方向判断的确认,提高操作准确性和盈利能力。

二、不同品种的比较与叠加

不同品种的相关性分析

实例:DCE玉米期货价格与DCE大豆期货价格相关性分析

国内玉米期货合约于2004年9月22日上市交易,我们选取玉米指数和大豆指数作为研究对象,时间跨度为2004年9月至2008年1月,共提取488组数据。 同样原理,我们经检验,二者相关系数为0.64,说明DCE玉米与DCE大豆期货价格相关性较弱。

从以上分析我们可以得到结论:当不同品种相关性较高时,同时持有这些品种的同方向。持仓时,应注意资金管理和控制,尽量回避系统性风险,应适当减少相关品种的总持仓。

综上,在程式化交易的强大平台下,通过各种比较与叠加,能够优化程式化交易过程和结果,完善交易系统。使得单品种的程式化交易准确率和盈利能力大大提高。

(来源:和讯网)

上传:赵玮
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