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程序化交易中时间过滤方法  

2017-08-27 18:34:10|  分类: 量化交易 |  标签: |举报 |字号 订阅

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本文主要对时间过滤方法进行展开讨论,在对程序化交易系统优化时,可以采取以下方法:日内限制开仓次数,减少总体交易回合;选取大级别周期,减少震荡期信号等等。

日内限制开仓次数一般运用于日内交易策略,若行情震荡剧烈时,可能会出现日内反复开仓,即使止损做的非常好,仍会大大增加交易成本,因此控制日内开仓次数是一种不错的过滤方法。另外,同样的交易思想,在不同的周期上效果会迥异,总的来说选取大级别周期,可以很不错的过滤震荡期信号,不过系统信号不会那么灵敏了。本文笔者根据自己的经验提出了一种出场周期过滤的方法,供广大读者参考。


1

出场周期过滤方法详解

在实际操作过程中,笔者认为一种时间过滤方法比较有效,即出场周期存在最小值限制,对于任何一个进场信号,只有在经历N个周期后才考虑出场,这样可以有效果过滤震荡期的频繁交易,对于整体盈利有很大的提高。在交易开拓者(TB)中可以在出场时加上代码:(BarsSinceEntry==0||BarsSinceEntry>N),即表示空仓或者进场N个周期条件下可以进行交易,下文针对这一方法进行展开讨论。

采用上述方法,可以有效过滤模型交易次数,因为一般来说,在趋势性非常好的时候,交易次数一般很少,会一直拿住仓位,而模型交易次数多数由震荡期贡献,采用这种方法,可以尽可能少地过滤交易次数,当然有时候也会失去比较好的交易点位,过滤方法从来如此,减少了交易次数,但也可能在某些时候带来坏处。

以笔者经常引用的双均线系统为例,即短周期上穿长周期均线,做多;短周期下穿长周期均线,做空。应用于螺纹钢30分钟指数合约,均线参数为(25,40),每手交易手续费为5元,系统测试效果如图1所示。


图1: 双均线系统应用于螺纹钢指数合约测试效果


从图1中可以看出,自2009年3月27日以来,系统累计盈利为60240,最大资产回撤为4420。采用笔者前文中所讲时间过滤方法,即开仓进场至少5个周期后才考虑出场,采用相同的测试条件,系统测试效果如图2所示

从图中可以看到,累计盈利变为64300,盈利效果有了一定的改善。对比图1和图2可知,二者资金曲线走势基本相同,主要原因是后者相对于前者只是加了一个过滤条件,并未对交易系统有实质性的改变,同时可以图2资金曲线相对于图1线更加平滑,这就是是过滤条件所起的作用。


同时为了定量地认识过滤方法对于交易系统的影响,采用控制变量法来研究,设过滤周期为N,N取值 变化范围为[0,15],保持其他测试条件不变。首先研究过滤周期与交易次数的关系,如图3所示。

图3: 过滤周期与交易手数关

从图3中可以看到,随着过滤周期的增加,双均线系统交易次数不断减少,这和笔者的初衷是符合的,程序化交易系统过滤不正是要减少交易次数。然而这个次数是不是原来越好呢,可以看看下面的曲线,过滤周期与总盈利的关系如图4所示。


图4: 过滤周期与累计净利润关系

从图4中可以看到,随着过滤周期的增加,双均线系统并未一直呈现上涨走势,而是先增加后减少的走势。因此笔者认为,过滤周期并非越大越好,而是要权衡累计盈利与交易次数,选取一个恰当的参数作为过滤周期值。


当然加入出场周期过滤后,对于程序化交易系统的其他性能参数都有着不小的影响,而且对于有些程序的思想未必适用,因此使用时应该根据具体交易思想来选择过滤方法,若不加过滤已经是完美的模型,那就不需要再画蛇添足了。

2

总结

笔者在上文中对于程序化交易中的过滤方法展开了讨论,提出了出场周期过滤的方法,并应用于双均线系统为例,阐述了这一方法的有效性。在实际执行程序化交易的过程中,正确的过滤方法非常重要,多数投资者都会选择主观干预一些交易信号,这相当于人工过滤,这样也不失为比较好的方法,而全自动的程序化过滤方法需要不断去尝试,本文笔者只是提出了一个思路,希望能使读者有所启发。



来源:网络

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