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如何构建程序化系统

如何构建程序化系统

作者: xauea | 来源:发表于2016-08-12 23:18 被阅读27次

程序化系统的构建,有以下几个流程:

第一,程序主体的设计:

这通常又有两种思路:其一是,自上而下的构建,也就是现有交易理念,再通过理念推导出交易系统,并将其程序化。比如索罗斯的交易系统,便是由他的反射理论,推导构建出的交易程序。

其二是,自下而上的构建,也就是通过反复的观察,得出经验,并将其程序化。比如题主说的单纯用指标,或者指标的混合。

显而易见,第一种思路的可靠性要远远高于第二种思路。其后会慢慢说道。

第二,交易程序的初步检验:

交易系统的检验,原则是“接近实战”,也就是必须考虑手续费和滑点的影响。

在初步检验里,因为没有进行任何优化,检验的结果是比较能够反映出上一步所设计的交易系统是否具有持续盈利的潜力,如果在这一步就已经失败,那么说明交易思路或者经验是错误的,不具备持续盈利的能力。

个人认为,在这一步,系统的胜率应该在50%以上,最大回撤时间不能超过90个周期(不同级别的交易系统不能统一按时间计算),连续亏损次数不能超过5次,那么这个系统基本具备持续盈利的能力。

第三,交易系统的优化:

经过初步检验的交易系统,可以进入优化阶段,很多程序化交易者反对优化,因为优化会使交易系统适用于过去而无用于将来,即优化陷阱。

我认为主要还是交易者优化的时候,是采用了数据优化,还是理念优化。

打个比方,一个交易系统设计的理念是顺势突破交易法,如海龟交易法(突破N周高点做多,跌破N周低点做空)数据优化就是寻找N的最合适数值,而理念优化,就是寻找比单纯的突破法更优秀更高效的交易思维。

这里就可以看出程序设计时候的两种思路之优劣了。

第四,交易系统的外推检验:

通过了优化的系统,已经初步成熟,外推检验就像生产线中的质检一样,一个产品能否上市,这是最重要的一个环节,具有一票否决权。

外推检验分两种,一种是时间外推。即用更多的数据进行回测,观察交易系统是否稳定。

二种是品种外推。如题主的螺纹程序,拿去橡胶,铜,豆粕,股指这些大品种上进行回测,甚至在外汇,国外商品,国外股市上进行检验。

一套具备实盘盈利前景的系统,必须适用于绝大部分品种的交易。如果不能经过外推检验,那么这个系统很可能只是一个偶然,或者已经过度优化了。

第五,交易系统的实盘使用和维护:

很少有系统是能经过第四条检验的,如果走到这一步,恭喜了,你可以安心的用它来赚钱了。

当然也不是睡睡觉数数钱那么简单,电脑有时候也是会出问题的,这个问题暂且不讨论,一个非常严重的现象是,行情波动的特征是会变的。

其变化表现在:其一,波动特性改变了。

举例来说:2002到2009年,你只要有个最简单最简单的均线系统,你就发财了。但是2005年以后,这样简单的系统获利已经不稳定,而09年以后,基本就不可能再用来获利了。又如前几年,做股指高频交易的人都发财了,我听到最高的一年有30倍,但是现在呢,高频交易都已经开始自相残杀了。为什么?因为市场上精明的交易者越来越多了,当你的对手还在用肉搏的时候,你有一把手枪就可以称王,但是现在,别人都开上飞机坦克了。

其二,交易环境变化。

比如近几年,期货夜盘的大量推出,导致不同时间段的交易分布不再均匀,很多交易系统便不能适应了。大合约的变动,也导致了很多微观波动结构的改变。所以交易系统必须时时进行维护和修补,甚至必要时直接宣布它死亡。

从这一点上看,又可以发现,第一步设计交易系统的两种方式的优劣。自下而上开发的系统,永远只是根据开发时期的数据作为样本,日后修改起来也将非常困难,而自上而下开发的系统,它是基于本质的,而市场波动的本质特征,几百年来都未曾改变,只是表现方式变了而已。

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