仿真合约交易结果分析：小波降噪提高交易盈利的可靠性

仿真合约交易结果分析：小波降噪提高交易盈利的可靠性

同样选择 IF0803 仿真合约 2008/01/21 日 10:10AM~2008/02/19 09:33AM 之间 4000 个 1 分钟收盘价格数据，以前 2000 分钟的数据为样本内数据，我们分别考察基于原始价格信息、 Lowess 方法和小波降噪处理后的均线趋势交易的交易效果，交易成本按照万分之二计算，滑价取 3 个指数点。

1. Lowess 平滑方法的策略

1.设定窗口宽度，采用窗口滑动方式从遍历第 1 个数据到 2000 个数据，每个窗口内平滑序列的最后一个值为平滑拟合后的数据， 该数据与原始价格序列相对应；

2.依据平滑的价格序列计算不同均线组合发出的买卖信号，依据信号按照该时刻的实际价格进行买卖（考虑滑价因素）

2.小波降噪的策略

1. 将固定长度的价格数据序列按照 db4 进行 4 层分解，设定噪音信号的阀值，降噪后进行重构；

2. 依据降噪后的价格序列计算不同均线组合发出的买卖信号，依据买卖信号进行买卖（考虑滑价因素）上图分别列出了基于不同计算方法的均线交易结果，在可比时段内，可以看出经过小波降噪后的交易结果明显优于原始价格和 LOWESS 方法交易结果。从获利点数的波动性来看，基于原始价格和 LOWESS 数据交易的后果相当失败，最大亏损点数在 5000 点至 6000 点之间，可获利的最高点数在 500 点左右，而经过小波降噪后的数据，获利点数在-800 至 500 之间，波动幅度明显小于前两种方法的交易结果。从可用的均线组合参数来看，基于 LOWESS 方法可获利的均线组合数要多于

基于原始价格可获利的均线组合，表明经过平滑处理之后，交易策略的稳定性得到一定程度的提升，而根据小波降噪处理后的数据进行交易结果表明，可获利的均线参数组合要远多于原始价格的交易效果，稳健性最好；另一方面，小波降噪后，相对较短期的均线组合对，比如 MA(10,15)策略也能获取不错的回报，反观基于原始价格交易和基于 LOWESS 交易，能够产生赢利的均线组合均位于较长的时间周期内，比如长期均线的参数都在 30 分钟以上，即通过较长时间段内数据的平滑，才能获取盈利交易，而短期均线组合受合约短期价格频繁波动的影响，最终难以获利。整体而言，基于小波降噪后的数据产生的买卖信号进行交易，稳健性、可靠性都要

优于基于原始价格序列和 LOWESS 数据的交易结果对比图 4 和图 5 中未经处理的基于原始数据的交易结果可以看出，可获利的参数组合变化较大， 依赖样本内数据选择的参数在样本外数据上未必能够获取正回报，而经过小波降噪处理后的样本内外交易结果对比表明，获利的均线组合相对稳定，而且即使造成亏损，亏损的数额也在较小范围内波动，如果剔除图 4 中右图对角线区域的参数组合和图 5 中对角线附近区域的参数组合，则利用样本内数据选择的参数组合在样本外有很大的可能获取正收益，小波降噪后稳健性明显优于基于原始价

格序列生成的交易信号。

四、现货指数交易结果分析： 稳健有余，盈利不足

同样，我们考察小波降噪前后基于沪深 300 现货指数的交易结果，以期发现小波降噪是否适合于沪深 300 现货交易，是否能够提升趋势交易的获利能力和交易策略的稳健性可以看出，经过降噪后的交易结果更为稳健，鲜见亏损的交易结果。不过从收益角度来看，由于小波降噪过滤掉了短期的价格波动信息，在获利能力上，小波降噪后的盈利能力要逊色的多， 样本内最大获利值在 1200 个指数点， 而基于原始数据进行交易，如果参数选择得当，有可能获取超过 6000 个指数点的收益。我们尚无法预测股指期货推出后，合约行情一如现货指数般平滑，出于谨慎的目的考虑，利用小波降噪后的数据产生的交易信号进行交易，结果可能更加可靠，即便只有 1200 点的收益，如果考虑到 10 倍的杠杆效应，在 2000 分钟交易时间内能够获取 2 倍的收益也相当可观。

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