交易系统开发的质变以及量变(上)

一般而言,在交易系统的开发上我们通常都是先观察市场的价格变化状况然后建立一套交易逻辑,然后在给予我们经由观察市场之后所预先设定的参数

以上的程序可以换个角度去说明

策略本质上的逻辑--->质

策略所使用的参数--->量

对于某一种商品的测试期间内一定会出现赚钱的期间以及亏损的期间,一般而言我们会希望去改善亏损期间的策略表现,因此我们可以从以下两点着手


1.策略本质上的改变--->质变

2.策略参数上的改变--->量变

质变的意思就是替换在这段亏损期间内所使用的逻辑让交易系统产生不同的交易方法来去适应市场

量变的意思就是交易系统的逻辑不改变但是改变交易系统所使用的参数(例如均线的计算期间,布林线的标准差倍数)期望交易系统可以用不同的参数来去适应市场

以上两种方式都是为了适应市场,但是对于实际上的操作来说

质变是比较困难的,量变比较简单,因此大部分的策略开发者都会采用量变的方式去处理交易系统(参数优化或是walk forward testing)就是最典型的量变方法

那质变以及量变到底哪个比较有效果呢?

以下简单做个量变的小实验
首先这是一张没有做过任何调整的测试报告

2016-01-06_223301

2016-01-06_224034

我们接下来做一下量变的测试(参数优化,只针对亏损的期间测试参数改变均线的变数从10~120,以5为间距测试),以下为测试结果

2016-01-06_223319

我们现在把参数110套入到策略并且做全时段的历史测试,以下为测试结果

2016-01-06_225857

2016-01-06_225908

从以上的结果我们可以证明,透过量变(参数调整)可以提升原本获利的期间让获利更高,也可以降低亏损的期间让亏损变更小,因此可以有效的改善交易的结果,但是,不变的是原本获利的期间还是获利而应该亏损的期间还是亏损,在使用量变程序调整的时候正式上线还需要解决以下几个问题
1.多久量变一次?
2.每次测量的期间多长为适合?
3.调整的标准是什么?
以上是简单的心得分享,下次让我们来看看策略的质变会有什么效果!!


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