Quantitative Trading Strategies (by Lars Kestner)

《计量技术操盘策略》中的各个交易系统详述(上)

Lars Kestener
　任職於花旗與投資銀行擔任投資部門副總裁，他的主要重點在為花旗銀行和它的主要客戶操盤。 Kestner 寫有很多有關投資方面的文章，也是A comparison of Popular Trading Systems的作者。
英文書名：Quantitative Trading Strategies
中文書名：計量技術操盤策略(上)(下)
作∕編者：Lars Kestener
譯者：寰宇證券投顧公司
頁數：268頁 / 228頁
出版日期：2004年11月
原出版公司：McGraw Hill
深入觀察當今頂尖的技術交易系統，告訴你如何把它們納入你個人的交易系統內。並配合先進科技與歷史資料，讓技術分析者能夠憑藉直覺控制交易結果而迅速認賠，讓獲利持續發展。本書探討目前最常用的一些有效系統，告訴你如何運用計量方法的優點，提升進場與出場的時效與風險管理。本書主要內容如下：
◆　如何建構、測試與運用交易系統。
◆　介紹最常用的交易系統，並列舉其歷史檢定績效。
◆　根據最佳信用擴張程度執行資金管理的方法。
　本書準備探討計量交易策略對於市場時效拿捏的能力。計量交易策略結合了技術分析與統計分析，藉以產生買賣訊號。這些訊號來自於價格型態，或來自於市場價格構成的某種指標的複雜讀數。交易策略設定之後，我們利用歷史資料檢定（測試）其績效，藉以確認交易策略是否有效。績效經過檢定之後，我們挑選一些市場實際進行交易。操作分散性的投資組合，可以在特定期望報酬水準下，儘量降低風險。發展觀念，測試歷史績效，然後挑選市場進行交易，這是有效整合交易策略的少數幾種技巧。雖然有不少書籍曾經談到上述發展程序的某些領域，但我相信本書是觸及交易程序所有層面的第一本專門著述。
※本書特色：
◎本書主題是發展有關金融資產買、賣的交易策略，同時管理這些部位的風險。
◎探討計量交易策略對於市場時效拿捏的能力。
◎本書的論點都有歷經時間考驗的統計數據作為證據，並以圖表說明實際操作績效。
◎本書準備回答的問題，目的在於增進對市場行為的了解，並利用這些資訊提升投資或交易的獲利能力。

都有哪些交易策略
包括常用的7种：
通道突破、
两条移动平均线穿越、
动能、
价格波动率突破、
随机指标、
RSI、
MACD；
以及十一种作者所谓的新交易技巧：
凯斯特纳移动平均系统、
第二阶突破、
MACD柱状图折返、
背离指数、
移动平均汇合方法、
常态化包络指标、
多重进场摆荡指标系统、
调整型随机指标、
三连发、
成交量反转策略、
赛塔支撑/压力策略

通道突破系统

首先第一个是通道突破系统。
如前所述，交易法则是：
建立多头部位：如果今天的收盘价是最近四十天的最高收盘价；
结束多头部位：如果今天的收盘价是最近二十天的最低收盘价；
建立空头部位：如果今天的收盘价是最近四十天的最低收盘价；
结束空头部位：如果今天的收盘价是最近二十天的最高收盘价；
作者经过测试后发现，该系统在过去十二年来具有非凡的获利能力。期市有十年获利，股票则有六年获利。下列期市表现特别好：外汇、利率、石油与软性商品。至于股票方面，特别适用于科技类股。
可是，请注意，通道突破系统的表现最近明显转差，这点比较值得担心。





两条移动平均线穿越系统

移动平均穿越系统交易规则：
进场做多：如果十天收盘价移动平均线向上穿越四十天收盘价移动平均线；
进场放空：如果十天收盘价移动平均线向下穿越四十天收盘价移动平均线；
请注意进场建立某个部位，同时也结束既有的反向部位。
此系统在很多市场的表现都很杰出（测试数据图表略）。在整个测试的十二年中，期货有十一年获利，股市有六年获利。表现优于前述的通道突破系统，它的K比率与夏普率都较高。均线穿越系统使用的市场或类股大体与通道突破系统相同。


动能系统

利用价格动能指标提供买卖讯号，或许是本章讨论的最简单策略。我们准备测试两组参数：较短期的二十天动能，较长期的八十天动能。
交易法则：
对于二十天动能：今天收盘价高于先前第二十天的收盘价，建立多头部位同时回补空头部位；
今天收盘价低于先前第二十天的收盘价，建立空头部位同时回补多头部位；（即我们常用的动能指标的零线穿越为讯号）
八十天动能系统的交易法则也是如此。
经过测试（测试报告略，下文同样省略，不再赘述）二十天动能系统在期货市场十二年中有十一年获利，但股票市场只有五年。二十天动能系统与两个基准策略－－通道突破系统与均线穿越系统－－之间的相关性都很高。
另外，八十天动能不论在期货还是股票市场，其绩效都优于二十天动能，K比率与夏普率都较高。





价格波动率突破系统


这个系统牵涉标准差，大学副科没学好，有些不明白
原文如下：
关于价格波动率突破，交易法则如下：如果今天的价格变动量大于过去一百天价格变动量的2个标准差，则建立多头部位；如果今天的价格变动量小于过去一百天价格变动量的－2个标准差，则建立空头部位。建立某个方向的部位，就结束另一方向的既有部位。
该系统测试的结果与前文讨论的其他系统似乎不同。股票的获利能力还算不错，但期货只能勉强获利而已。该系统与通道突破或移动平均穿越之间的相关程度，大概都在0.50上下，意味着该系统如果被纳入其他系统内，很可能有分散风险的效益。

随机指标系统

采用14天慢速随机指标的K％建立多空部位（公式计算略）。
交易规则
建立多头：如果今天的K％跌破20而又重新回升到20之上；
建立空头：如果今天的K％涨破80而又重新回落到80之下；建立某个方向的部位，就结束另一方向的既有部位。
期货的测试绩效很差，十二年内只有两年获利。股票稍好，但也只有五年获利。
KD策略的报酬与通道突破/移动平均穿越系统之间，保持负数相关，因为KD策略属于逆势系统，试图在价格下跌过程的底部买进，在峰位附近卖出，刚好与顺势系统的情况相反。
有一点值得注意，测试结果显示近年来的行情趋势比较不明显，或许适合采用KD或RSI之类的逆势系统。


RSI系统

参数为14天
交易规则：
买进：RSI跌破35；
放空：RSI超过65；
建立某个方向新部位，就同时结束既有的反向部位。
不论期货或者股票，此策略的测试结果都很差。K比率与夏普率都呈现负数，而且绝对值都很大。期货四年获利，股票虽然有七年获利，但是五年的亏损远超过七年的获利。与顺势系统之间也维持负数相关。


MACD系统

MACD（12,26,9）（有人称MACD为指标之王）
交易法则如下：
买进：MACD线往上穿越其九天的指数移动平均线；
放空：MACD线往下穿越其九天的指数移动平均线。
建立某个方向新部位，就同时结束既有的反向部位。
MACD策略的测试结果很有趣。MACD似乎同时呈现顺势与逆势系统的性质。
这套策略的基本原则，是在价格走势有弱转强时买进，并在价格走势由强转弱时卖出。这种“混合策略”非常适用于期货市场，有九年获利。股票则表现很差，十二年全部亏损

 

《计量技术操盘策略》中的各个交易系统详述(下)

七种常用系统已测试完毕。
运用顺势系统的最堪忧之处，是市场是否能够继续呈现明显的趋势。虽然1990年初期的表现十分优异，但获利能力近年来有逐渐转差的倾向。这是系统性交易者必须留意的问题。测试结果或许意味着，未来十年到二十年之内，逆势系统的表现将优于顺势系统。

接下来是11种作者的新系统.
凯斯特纳移动平均系统

这套方法是由常用的移动平均穿越系统修改而来。单一移动平均线穿越系统的最大问题就是讯号反复。改进方法之一是利用两条均线构建通道。
方法如下：两条移动平均线，其中一条计算每天最高价的移动平均，另一条计算每天最低价的移动平均，两者分别为通道的上限与下限。
交易讯号：唯有当收盘价高于通道上限才买进；唯有当收盘价低于通道下限才卖出。
除此之外，利用下列方法过滤交易讯号：今天的X天移动平均高于前一天的读数，才接受买进讯号；今天的X天移动平均低于前一天的读数，才接受卖出讯号。滤网使用的参数X，通常都设定等于移动平均长度（如采用20天的通道，则X＝20）。
本案结合两套系统，一个采用20天移动平均，另一个采用80天移动平均。唯有当两套系统的讯号彼此一致，才接受进场讯号。至于出场讯号，如果今天的收盘价跌破80天期盘中低价的简单移动平均，则结束多头部位；如果今天的收盘价超过80天期盘中高价的简单移动平均，则结束空头部位。
此系统运用于期货市场，绩效很不错有11年获利，且夏普率、K比率都很高。股票市场稍差，但仍有7年获利。





第二阶突破策略

这种策略可以区别不同期间长度的通道突破强度。对于一般的二十天通道突破系统来说，如果今天收盘价创最近二十天的最高收盘价，则建立多头部位。根据定义，如果今天收盘价是最近四十天的最高收盘价，必然是最近二十天的最高收盘价。因此，如果今天收盘价是最近四十天的最高收盘价，也将是二十天通道突破系统的买进讯号。或许我们应该强调一点，四十天期的最高收盘价，其意义显然超过二十天期的最高收盘价。我设计第二阶突破指标判别新高或新低收盘价的重要性。
每天，我比较今天收盘价与最近八十天收盘价的关系，藉以判断今天收盘价的突破程度。如果今天收盘价是最近五天的最高收盘价，今天就是五天期新高。同理，如果今天收盘价是最近二十天的最高收盘价，今天就是二十天期新高。这种比较将回溯到最近八十天为止，藉以判断今天的突破程度。
这种某天期高价或者低价，就是第二阶突破统计量。高价记录为正数，低价记录为负数。举例来说，如果今天收盘价是最近四十天的最高收盘价（四十天新高），今天的第二阶突破统计量就是40；如果今天收盘价是最近三十五天的最低收盘价（三十五天新低），今天的第二阶突破统计量就是－35。
我们利用第二阶突破统计量建构通道突破系统：如果今天的第二阶突破统计量创最近四十天新高，而且读数大于20，则建立多头部位；如果今天的第二阶突破统计量创最近四十天新低，而且读数小于－20，则建立空头部位。


第二阶突破策略的独特结构，并没有转移为根本绩效。虽然逻辑结构非常合理，但第二阶突破策略的表现显然不如标准的顺势系统。我想，这个策略恐怕必须重新设计才能运用于实际交易。

MACD柱状图折返

MACD＝12天期收盘价EMA－26天期收盘价EMA
MACD讯号线＝MACD的9天期EMA
MACD柱状图＝MACD－MACD讯号线（差值绘制为柱状图）
MACD柱状图通常可以提供早期的警讯，显示趋势即将发生变化。（记得三重滤网交易法中第一重滤网即是采用MACD柱状图作为趋势变化的指标，本人在交易中亦采用柱状图作为研判工具之一）

MACD柱状图折返策略，是运用MACD柱状图侦测趋势即将发生变动的能力，并转为交易讯号。
交易法则如下：当柱状图由零线以下谷底向上反转达x％，代表买进讯号；当柱状图由零线以上峰位向下反转达x％，代表卖出讯号。
我们知道，当柱状图由谷底向上折返，意味着价格趋势可能向上反转；同理，当柱状图由峰位向下反转，意味着价格可能向下反转。可是，每当柱状图由极端读数折返就立刻进场的话，可能会造成讯号反复，所以我们规定柱状图折返必须达到x％的门槛，才视为有效的进场讯号。
本例中的x％采用25%来测试。测试绩效并不精彩。虽然优于大多数摆荡指标类型的策略，但在整个测试的12年中，期货只有5年获利，股票只有2年获利。
可是，请注意，在最近5年内，期货市场有四年获利。虽然还不适用于目前的交易，但MACD柱状图折返系统很可能是明日之星。


背离指数

上周考试，耽误了一些时日，今天开始
在上升趋势的拉回过程中买进，或在下降趋势的反弹过程中放空，这是我最喜爱的策略之一。我设计这套背离指数（divergence index）衡量这种拉回或者反弹走势的劲道。背离指数是透过两个动能指标的乘积衡量拉回力道，迟疑最近价格变动量的变异数平方。
背离指数＝（10天动能×40天动能）/（40天价格变动量标准差×40天价格变动量标准差）
交易规则：如果背离指数小于－10，而且四十天动能为正数，建立多头部位；
如果背离指数小于－10，而且四十天动能为负数，建立空头部位。
此处我们把背离指数视为顺势系统运用，但是该指数也可以作为逆势系统运用，藉以猜测行情头部或底部位置。
背离指数系统的表现很不错，尤其在期货方面。请注意背离指数近年来的绩效没有变差的迹象，这点与其他顺势系统不同，因此，这或许是颇具将来性的系统。

移动平均汇合方法

最佳化程序是很重要的概念，我设计一种移动平均系统，可以简化参数最佳化程序。移动平均汇合方法（moving average confluence method）不采用最佳化参数值，而是检视所有参数组合讯号，唯有所有讯号一致性达到某最小门槛，才进场交易。
基本上，我们仍采用两条移动平均线的穿越系统，短期均线的长度设定为一到二十天之间，长期均线的长度始终是短期均线的四倍。所以，可能的参数组合会包括1天/4天、2天/8天———20天/80天等20组。短期均线向上穿越长期均线，代表买进讯号；短期均线向下穿越长期均线，代表卖出信号。每天我们都检视20组参数提供的交易信号，计算发出买进信号的参数组合数量百分率。这个百分率读数就代表“移动平均汇合统计量“（MACS），然后绘制为走势图。
举例来说，如果1天/4天参数组合发出买进信号，MACS就＋5（因为总共有20组参数，按100计，每一组参数发出买进信号，相当于5％）。依照这种方法，每天检视所以20组参数；假设某天有12组参数发出买进信号，当天的MACS读数就是60。
交易法则如下：如果MACS等于或大于60，进场建立多头部位；如果MACS等于或小于40，进场建立空头部位。
依据作者的统计（90-01年），不论期货或者股票，移动平均汇合方法的表现都不错（具体评价略），其中外汇市场、利率及石油表现最佳。只要价格出现明显的趋势，大多数移动平均参数组都会呈现相同方向的信号。MACS利用0到100之间的读数，反映参数组合交易信号的一致性。将来这套系统可以采用更复杂的交易法则，另外设定出场信号。例如，多空部位的进场信号分别设定在75与25，如果MACS介于75与25之间，则保持空手。或者也可以把出场信号设定在MACS穿越50。
有上可以看出，传统的指标在加入一些创意后可以构建一些不错的交易系统。作者的这个系统弹性比较大，读者自己可以相应作些调整，比如长、短均线关系可以从4倍关系改为3或者5倍关系。作者的统计是针对连续在市操作的统计，我们也可以根据作者后面的说明对进出场作些改变，比如进场信号仍是60、40，但是出场信号可以是穿越50；当然还可以结合其他——总之这套系统在运用时有很大的弹性，读者可以根据自己的需要作些相应调整。当然，真正用于实战之前需要一番测试。


常态化包络指标


最早的时候，某些人只采用一条简单移动平均提供买卖讯号。可是，随着计量策略变得愈来愈普遍，交易者开始采用更复杂的方法。对于那些远离移动平均线的极端价格走势，交易者试图掌握其中的赚钱机会。为了办到这点，她们必须藉有某种方法判断价格是否太过远离移动平均线。
理想的情况下，移动平均最好如同橡皮筋一样，只要价格太过远离，移动平均就会把它们扯回来。于是，这就产生移动平均包络的观念。
包络是由移动平均周围的两条带状区间构成。
过去这是利用两个常数乘以移动平均。例如，105%乘以移动平均为上限带状，95%乘以移动平均为下限带状。基本上，只要价格脱离两条带状范围，就视为太过远离，应该会返回移动平均。若是如此，这套系统就有获利机会：价格跌破下限带状而重新返回，代表买进讯号；价格穿越上限带状而重新折返，代表卖出讯号。
过去这是相当常见的系统。可是，关于这套系统显然有一个问题：我们究竟如何精确决定带状的宽度呢？“不断尝试”似乎是解决这个问题的唯一办法。我想应该还有更好的办法，所以设计了常态化包络指标（NEI）.NEI会根据最近的资料，自动绘制两个包络。
NEI＝（收盘价－今天的五十天收盘价移动平均）/最近五十天价格变动率标准差。
依照大小顺序整理最近50天的NEI，然后
NEI上限＝今天的五十天移动平均＋第10个NEI
NEI下限＝今天的五十天移动平均＋第40个NEI
交易法则：价格向上穿越NEI上限而重新跌破，代表卖出讯号；
价格向下跌破NEI下限而重新穿越，代表买进讯号。
－－－－－对于没有明确趋势的行情，这套系统似乎颇能精确判断价格折返点。
测试的结果很有趣，期货方面，虽然夏普率、K比率都为负值，似乎不堪使用，可是最近六年内有五年获利，似乎获利能力已经否极泰来。
股票没有期货好，但最近五年有三年获利。





多重进场摆荡指标系统

类似如RSI与随机指标等超买/超卖摆荡指标，通常同来辨识行情头部与底部，属于逆势系统。我设计的多重进场摆荡指标系统则完全不同。不论采用哪种摆荡指标，当指标显示趋势变的更强劲，就增添多头部位，当趋势转弱，就结束多头部位，如果趋势变得更弱，则建立空头部位，甚至慢慢增添空头部位。这个系统的特色在于：趋势强度决定讯号强度。以下列举一个范例：
摆荡指标向上穿越55：建立一单位多头部位（译按：反向穿越则结束部位）
摆荡指标向上穿越70：建立2单位多头部位
摆荡指标向上穿越85：建立3单位多头部位
摆荡指标向下穿越45：建立1单位空头部位
摆荡指标向下穿越30：建立2单位空头部位
摆荡指标向下穿越15：建立3单位空头部位
这套系统采用20天期慢速%K作为基准摆荡指标。我们可能建立1-3单位的多头或者空头部位，完全取决于20天期慢速%K指标的读数。
测试显示这套系统运用于期货市场表现还不错，可是整体表现还是不如其他顺势系统。运用于股票市场，情况就很差了





调整型随机指标

1998.3月的《期货》杂志（futures）刊载mark etzkorn与george pruitt的文章，介绍一种新的通道突破系统，采用市场波动率来调整期间长度。在这套系统内，如果收盘价的标准差增加，系统计算进场讯号的回顾期间也增长。举例来说，波动较剧烈的行情，可能需要采用60天通道突破系统来提供进场讯号，如果行情波动缓和，则采用20天通道突破系统。
这篇文章勾起我的一些新想法，于是设计一种根据市场波动程度而调整的摆荡指标。摆荡指标是计算短期相对价格区间的有效工具。－－因此我设计出一种新的调整型随机指标，其中14天慢速％k指标将根据最近14天期最高价－最低价区间，以及最近100天期最高价－最低价区间进行调整。
新随机指标＝（十四天慢速％k随机指标－50）×（最近14天最高盘中价格－过去14天最低盘中价格）/（最近100天最高盘中价格－过去100天最低盘中价格）＋50
原则上，这是根据最近14天与最近100天的价格波动相对程度来调整14天期随机指标。
新的随机指标比较不敏感，走势比较迟钝。超卖、超买通常设定在35/65。
交易法则：当向上穿越65而重新跌破65，建立空头部位；
向下穿越35而重新向上穿越35，建立多头部位。
不过，这套系统的测试结果显示非常失败，不论是在期货市场还是股票市场，夏普率与K比率均为负值。
对于这种表现，很多交易者可能会较轻松放弃这个指标，可是请记住某些表现最差的指标，往往是还没有经过筛选的钻石。读者不妨由反向操作的角度考虑这个指标，这很可能作为一套有效系统的基础。




三连发

某些非常简单的构想，却具有意想不到的表现。三连发的原则很简单，但绩效表现却很好。
当下列三个条件满足时，进场买进：
1:今天收盘价高于先前第五天收盘价；
2:先前第五天收盘价高于先前第十天收盘价；
3:先前第十天收盘价高于先前第十五天收盘价；
同理，下列三个条件满足时，进场放空：
1:今天收盘价低于先前第五天收盘价；
2:先前第五天收盘价低于先前第十天收盘价；
3:先前第十天收盘价低于先前第十五天收盘价；
谁说简单的策略不能成功呢？不论期货或股票，三连发策略的历史测试绩效都很杰出。


成交量反转策略

长期以来支持效率市场假说的学术界人士，开始进行历史测试，检视这个假说是否成立。其中michael copper就是一列，他发现单周报酬率走势如果伴随着萎缩成交量，通常会在隔周反转。
让我们利用股票市场资料来检定他的理论。
进场讯号的交易法则如下：
五天期绝对价格变动量大于一百天期价格波动率标准差，而且五天期平均成交量小于先前第十天开始的五天期平均成交量75%。根据这两个条件，我们希望找到价格出现重大变动而成交量萎缩的机会。如果最近五天的价格出现显著下跌变动而成交量缩小，则进场买进；如果最近五天的价格出现显著上涨变动而成交量缩小，则进场买进。所有部位都在进场之后的第五天出场。
测试表明，此策略似乎颇能判断短期行情的头部与底部，在股票市场表现很不错，夏普率达1.15，K比率为0.49。

赛塔支撑/压力策略

亚利市.赛塔（Alex Saitta）是我最欣赏的华尔街专业分析师，他的名气或许不是顶大，但我相信它是少数愿意在每天分析中，清楚表达其预测或观点的分析师，不像其他专业分析师说起话来总是躲躲闪闪。1990年代，赛塔曾经在所罗门史密斯邦尼编写一份每日刊物，专门分析股票与债券市场的短期行情。不同于投资银行的专业分析师，赛塔创造很多计量交易方法。我最欣赏的是其中一种判断行情头部与底部的技巧。
赛塔是由20天期盘中高价与盘中低价的简单移动平均着手。如果收盘价高于（盘中）高价均值，市场就结束负性阶段而进入正性阶段。同理，如果收盘价低于低价均值，市场就结束正性阶段而进入负性阶段。请注意，这套技巧的真正优点不在于趋势定义，而在于如何判断先前头部与底部的方法。一旦认定新的上升趋势已经开始（由负性阶段进入正性阶段），赛塔就有先前的下降趋势中寻找最低收盘价（或最低盘中低价），把这点定义为底部。反过来可定义头部。
我采用赛塔的头部与底部，定义压力与支撑。

有一种古老的说法，旧的压力一旦被克服，就转变为新的支撑；旧的支撑一旦被跌破，就转变为新的压力。所以，先前的头部一旦确定，投资人与交易者都会试图在这个位置卖出－－那些稍早没有在高点出场的人，当然不希望连续犯第二次错误。可是，如果头部压力一旦被克服，就代表当时的卖压已经被买盘消化，这股买气通常可以带动行情走高。反过来理解，就是底部的情况。

我们藉有赛塔头部与底部，判断卖压与买盘的位置。交易法则如下：
价格上涨穿越先前的头部，进场建立多头部位；
价格跌破先前的底部，进场建立空头部位。
请注意，每当收盘价穿越20天期盘中高价或低价的移动平均线，就必须重新设定先前的头部或底部。
不论期货或股票，这套策略历史测试绩效都很不错

 

如其自己书中写的，我们去争论什么好什么不好，永远不会有定论。我反对，并不表示我以前不是这么尝试着走过来的，只是发现那条路行不通，且大致明白了当中会有哪些问题。研究方法，才是这本书的核心。

 

呃，今天按计划开始翻看此书，上午翻了几页看了下，然后浏览了个大概，不打算看了。
无聊啊没事干，出门放鹰去

 

呵呵，大部分人都是等别人公布圣杯地址，或者形状，来描一个。
过两天把这本书的部分我个人认为比较精华的公式和程序编制贴上来
但不知如何贴数学公式

 

我说点小看法：这本书上的指标和策略包括作者新提出的都偏弱，sharpe ratio太低，而且测试样本太少，用处不大

 

同意。不过书只是提供思路的借鉴，不能指望得到直接拿来就能用的利器。

我觉得作者还是很make sense的。我曾想做一个关于系统交易的PPT，第一部分要说明为什么EMH不成立，结果发现我想说的，这个作者都说到了，包括还有我没想到的。

 

作者第12章的程序实现：（平仓当期不开仓）
我用橡胶5分钟的k线，从2009年9月16日开始，统计结果如下：

----------策略参数--------------------------------
敏感参数: 0.500
最小周期: 4
最大周期: 20
长周期参数: 30
价格最小变动单位: 5.00
交易费用/每手: 40.00000 （ 考虑了盘口和手续费，差不多这么大，实际应该比这个小一些）
合约规模/手: 5
**************************************************

----------统计报表--------------------------------
盈利次数: 725
获胜盈利所得 : 177985.00
亏损次数: 809
亏损总额 : -68590.00
总交易次数 : 1534

总获利: 109395.00
交易费用: 61360
净利润: 48035.00
对象买入持有应该能得收益:37675.00

最大资金回撤: -1745.00
最大资金回撤比例:-0.055
最长不盈利时长: 244
单次最大获利 : 4995.00
单次最大亏损: -585.00

平均每笔利润: 70.31
获胜每笔利润: 245.50
亏损每笔利润: -84.78
每笔交易波动: 343.71

总样本时间长度: 4420
买入持有时间均值: 1.8
买入持有时间方差: 1.4
买入持有总长度: 1567

卖出持有时间均值: 1.6
卖出持有时间方差: 1.1
卖出时间总长度: 1059
交易占总时长比例: 0.6

Sharper比值: 0.20
获胜比例: 0.47
回报风险比: 2.59
现有持仓浮动收益: 0.00
现有持仓浮动收益: 0.00
Kelly 比值: 0.2905


如果当期平仓即可开仓，且开仓价格为收盘价：
----------统计报表--------------------------------
盈利次数: 1286
获胜盈利所得 : 293745.00
亏损次数: 1255
亏损总额 : -100895.00
总交易次数 : 2541

总获利: 192850.00
交易费用: 101640
净利润: 91210.00
对象买入持有应该能得收益:37675.00

最大资金回撤: -1300.00
最大资金回撤比例:-0.041
最长不盈利时长: 115
单次最大获利 : 4995.00
单次最大亏损: -585.00

平均每笔利润: 74.69
获胜每笔利润: 228.42
亏损每笔利润: -80.39
每笔交易波动: 335.17

总样本时间长度: 4420
买入持有时间均值: 1.7
买入持有时间方差: 1.3
买入持有总长度: 2401

卖出持有时间均值: 1.5
卖出持有时间方差: 1.0
卖出时间总长度: 1720
交易占总时长比例: 0.9

Sharper比值: 0.22
获胜比例: 0.51
回报风险比: 2.91
现有持仓浮动收益: 0.00
现有持仓浮动收益: 0.00
Kelly 比值: 0.3323

Code:

function [Report Record] = frontierstation (data,P)
%
% function dualstation (data)
%
% purpose:
% frontier station for single object
%
% input:
% data: open ,high ,low ,close
%
% output:
% statistical report of trading station

% reference:
%{

%}

% author： jemnbo@gmail.com
%
% controls:
close all;
num = P.num; % 敏感系数（标准差）
W = P.W;     % 长周期（标准差）
X = P.X;     % 考察窗口长度（向量）

fee = P.fee ;
DeltaP = P.DeltaP;
Siz = P.Siz;

out=fopen('Report Station','at');
fprintf(out,'**************************************************\n');
fprintf(out,'----------策略参数--------------------------------\n');
fprintf(out,'敏感参数:             %6.3f\n',num);
fprintf(out,'最小周期:             %6.0f\n',X(1,1));
fprintf(out,'最大周期:             %6.0f\n',X(end,1));
fprintf(out,'长周期参数:           %6.0f\n',W);

fprintf(out,'价格最小变动单位:     %6.2f\n',DeltaP);
fprintf(out,'交易费用/每手:        %6.5f\n',fee);
fprintf(out,'合约规模/手:          %6.0f\n',Siz);
fprintf(out,'\n');
fclose(out);

fprintf('----------策略参数--------------------------------\n');
fprintf('敏感参数:             %6.3f\n',num);
fprintf('最小周期:             %6.0f\n',X(1,1));
fprintf('最大周期:             %6.0f\n',X(end,1));
fprintf('长周期参数:           %6.0f\n',W);

fprintf('价格最小变动单位:     %6.2f\n',DeltaP);
fprintf('交易费用/每手:        %6.5f\n',fee);
fprintf('合约规模/手:          %6.0f\n',Siz);

% procedure begin:
[T, r] = size(data);
if r~=4
    error('input data must be a T*4 matrix')
end

if T <= W+ X(end)+50 
    error('not enough data for invalue')
end
    

Position = zeros(1,3); % direction ,hold price,point start
Record = [] ;          % direction ,start price , clear price, time beg, time end
N = 1;                 % count num
D = 0;                 % clear today
%{
New volatility breakout logic:
Buy if close – close of x days ago > num *SQRT(x)* standard deviation of price
changes over the past 100 days

Sell if close – close of x days ago < –1 * num * SQRT(x)* standard deviation of
price changes over the past 100 days

Each trading day, I search for buy and sell signals by calculating signals from
the rules above for all values of x from 5 to 20. We start by comparing the five-day
price change with the standard deviation of price changes over the past 100 days.
If the price change is greater than num times the standard deviation, we have a
potential buy signal. If the price change is less than negative num times the standard
deviation, we have a potential sell signal. After running the five-day price
change through our model, we compare the six-day price change. After evaluating
the six-day price change, we examine the seven-day price change, then the eightday
price change, the nine-day price change, and so forth until we have compared
the 20-day price change.We can use the standard deviation to project price changes over multiple
days. To accomplish this transformation, we need to multiply the standard deviation
by the square root of the number of days in our new price change interval.For
example, suppose the standard deviation of daily price changes is $1. We would
expect 68 percent of future one-day price changes to lie within ±$1, 95 percent to
lie within ±$2, and 99 to lie within ±$3.We can make similar predictions about
future two-day price changes by multiplying the standard deviation by the square
root of 2. We would expect 68 percent of future two-day price changes to lie within
±$1.41, 95 percent to lie within ±$2.83, and 99 percent to lie within ± $4.24.

It is possible to generate conflicting signals using this method as we look for
signals when running x between 5 and 20. For example, the five-day price change
might generate a long signal due to a recent rally. At the same time, a previous
sharp decline might cause the 15-day price change to generate a sell signal. In
these cases, the longer term signal always overrides the shorter term signal. We
would take the short entry associated with the 15-day price change and ignore the
long entry associated with the five-day price change.

Our new volatility breakout strategy can probably be improved by adding an
exit rule to signal when trades have run their course.So, in addition to the entry
rules, we will exit long and short positions using a trailing stop. We’ll trail our best
position profit by two times the 100-day standard deviation of price changes. If
we’re long and prices fall from the highest high seen during the trade by twice the
100-day standard deviation of price returns, we’ll exit our long position. If we’re
short and prices rise from the lowest low seen during the trade by twice the 100-
day standard deviation of price returns, we’ll exit our short position. Using this
trailing exit will help ensure that we close losing trades early and that winning
trades will be closed with a profit before prices turn, leading to a losing trade.

%}
StartPoint = W +X(end)+1; % 起点

O = data(:,1);
H = data(:,2);
L = data(:,3); 
C = data(:,4);     % close price vec

nx = length(X);
BuyOpenSign = zeros(nx,1);
SellOpenSign = zeros(nx,1);
for i=StartPoint:T
    STD = std(diff(C(i-1:-1:i-W,1)));
    High = data(i,2);
    Low = data(i,3);
    Close = data(i,4);
    for j =1: nx
        BuyOpenSign(j,1) = (Close - C(i-X(j))- num*sqrt(X(j))*STD) >0; % 取1
        SellOpenSign(j,1) = (Close - C(i-X(j))+num*sqrt(X(j))*STD) <0; % 取1
    end
    
    if sum(BuyOpenSign==1) >= 1 && sum(BuyOpenSign(round(0.5*nx):nx)==1)-sum(SellOpenSign(1:round(0.5*nx))==1)>= 0 
        SignOpen = 1;
    elseif sum(SellOpenSign==1) >= 1 && sum(SellOpenSign(round(0.5*nx):nx)==1)-sum(BuyOpenSign(1:round(0.5*nx))==1)>=0
        SignOpen = -1;
    else
        SignOpen = 0;
    end
    
    if  Position(1,1) == 1;  % 平仓阈值
        CriticalValueUp = max(H(Position(1,3):i-1))-min(1.5*num,2)*STD;
        CriticalValueUp = round(CriticalValueUp/DeltaP)*DeltaP;
    elseif Position(1,1) == -1;
        CriticalValueDown = min(L(Position(1,3):i-1))+min(1.5*num,2)*STD;
        CriticalValueDown = round(CriticalValueDown/DeltaP)*DeltaP;
    else
        CriticalValueUp = Close;
        CriticalValueDown = Close;
    end
    
    D =0;
    % 平仓
    if Position(1,1) == 1;
        if Low <= CriticalValueUp  
            Record(N,1) = Position(1,1);
            Record(N,2) = Position(1,2);
            Record(N,3) = CriticalValueUp;
            Record(N,4) = Position(1,3);
            Record(N,5) = i;
            N = N+1;
            Position(1,1) = 0;
            Position(1,2) = 0;
            Position(1,3) = 0;   
            D = 1;
        end
    end
    
    if Position(1,1) ==-1;
        if High >= CriticalValueDown 
            Record(N,1) = Position(1,1);
            Record(N,2) = Position(1,2);
            Record(N,3) = CriticalValueDown;
            Record(N,4) = Position(1,3);
            Record(N,5) = i;
            N = N+1;
            Position(1,1) = 0;
            Position(1,2) = 0;
            Position(1,3) = 0;
            D=1;
        end
    end
    
    % 开仓
    if Position(1,1) ==0 && D==0
        if SignOpen==1
            Position(1,1) = 1;
            Position(1,2) = Close;
            Position(1,3) = i;
        elseif SignOpen==-1 && D==0
            Position(1,1) = -1;
            Position(1,2) = Close;
            Position(1,3) = i;
        else            
        end
    end
end

Report = point_report(data,Position,Record,P);

 

谢谢分享，灰常informative。还没读到第12章，看来好货在后面。

这个拿来主义的系统已经很不错了。有个疑问，夏普比率怎么会这么低？莫非没有作年化处理？

最大回撤看上去太好了。

评估交易系统，我觉得直接输出权益曲线是最直观的办法。

 

不会贴图

未作年化处理（因为我觉得没有意义）

 

夏普比率一般都年化处理的，否则不同时间周期的交易策略难以直接对比。

原书中的策略是基于日和多日波动率的突破交易（volatility breakout）。我对matlab不熟悉，你的程序是不是把5分钟K线视同日线处理来应用这个策略？

测试结果的单次最大亏损小于1000元，最大回撤才两三千元我觉得有疑问。橡胶5分钟K线走三四百点也不鲜见。如果持仓不利，一手5分钟里就能亏损2000元，如果遭遇隔夜反向跳空，一手亏4000千多的都有。

 

5分钟按照日数据方法处理的。当然，你可以将隔夜因素写道程序里进行考虑，这段程序我没有在上面公布是因为要复制原文思想，以免引起误解，考虑后确实效果会更好。
至于你说的跳空问题，确实是存在的，橡胶波动剧烈，文章中用阈值为出场点，所以我也未加修改。如实际操作，可修改为必须保证执行点在K线中即可，避免阈值无法执行到的可能。
以上程序，只是复制。

 

考虑了跳空，执行价可行的情形：
----------统计报表--------------------------------
盈利次数: 11
获胜盈利所得 : 46475.00
亏损次数: 10
亏损总额 : -13825.00
总交易次数 : 21

总获利: 32650.00
交易费用: 2100
净利润: 30550.00
对象买入持有应该能得收益:37675.00

最大资金回撤: -7330.00
最大资金回撤比例:-0.169
最长不盈利时长: 1102
单次最大获利 : 10010.00
单次最大亏损: -3030.00

平均每笔利润: 1554.76
获胜每笔利润: 4225.00
亏损每笔利润: -1382.50
每笔交易波动: 3671.88

总样本时间长度: 4420
买入持有时间均值: 119.6
买入持有时间方差: 80.7
买入持有总长度: 1555

卖出持有时间均值: 109.5
卖出持有时间方差: 94.4
卖出时间总长度: 876
交易占总时长比例: 0.6

Sharper比值: 0.42
获胜比例: 0.52
回报风险比: 3.36
真实胜率: 0.77
现有持仓浮动收益: 14075.0000
Kelly 比值: 0.3680
最优杠杆比例: 2.0313
杠杆期望收益: 0.0938

http://jemnbo.photo.hexun.com/77290304_d.html
http://jemnbo.photo.hexun.com/77290318_d.html

不会贴图，见谅

 

谢谢解释。那么请问入场是以K线盘中触发就入场还是以K线收盘（5分钟末）入场？如果是前者，盘中触发到K线走完信号又消失的情况是如何处理的？

 

请问考虑了隔夜跳空怎么交易次数从1500多次缩减到了21次？

 

5分钟K线， 不会那么敏感的。即便如此，可以以下一笔的开盘价进场

----------统计报表--------------------------------
盈利次数: 11
获胜盈利所得 : 46525.00
亏损次数: 10
亏损总额 : -13770.00
总交易次数 : 21

总获利: 32755.00
交易费用: 2100
净利润: 30655.00
对象买入持有应该能得收益:37675.00

最大资金回撤: -7345.00
最大资金回撤比例:-0.169
最长不盈利时长: 1102
单次最大获利 : 10000.00
单次最大亏损: -3015.00

平均每笔利润: 1559.76
获胜每笔利润: 4229.55
亏损每笔利润: -1377.00
每笔交易波动: 3669.81

总样本时间长度: 4420
买入持有时间均值: 119.6
买入持有时间方差: 80.7
买入持有总长度: 1555

卖出持有时间均值: 109.5
卖出持有时间方差: 94.4
卖出时间总长度: 876
交易占总时长比例: 0.6

Sharper比值: 0.43
获胜比例: 0.52
回报风险比: 3.38
真实胜率: 0.77
现有持仓浮动收益: 14075.0000
Kelly 比值: 0.3688
最优杠杆比例: 2.0401
杠杆期望收益: 0.0945

 

这是我修改后的策略了

 

利用波动前沿程序，实盘测试高频tick数据，程序完全根据涨跌停和盘口量和价进行买卖，测试数据如下：

日期 资金占用峰值 资金风险峰值 平仓盈亏 手续费 净利润 日收益率 累计收益率
2009-1-8 0 0 0 0 0 0.00% 0.00%
2009-1-9 827392.5 -66104.8 -7000.01 754.8 -7754.81 -0.78% -0.78%
2009-1-12 0 0 0 0 0 0.00% -0.78%
2009-1-13 0 0 0 0 0 0.00% -0.78%
2009-1-14 0 0 0 0 0 0.00% -0.78%
2009-1-15 995904 -6907.8 12775.01 907.8 11867.21 1.19% 0.41%
2009-1-16 0 0 0 0 0 0.00% 0.41%
2009-1-19 0 0 0 0 0 0.00% 0.41%
2009-1-20 0 0 0 0 0 0.00% 0.41%
2009-1-21 994500 -39117 -38250 867 -39117 -3.91% -3.50%
2009-1-22 995157 -54777.2 341700 877.2 340822.8 34.08% 30.58%
2009-1-23 994441.5 -117133 -115350 907.8 -116258 -11.63% 18.96%
2009-2-2 0 0 0 0 0 0.00% 18.96%
2009-2-3 0 0 0 0 0 0.00% 18.96%
2009-2-4 0 0 0 0 0 0.00% 18.96%
2009-2-5 995787 -42051.7 -32850 851.7 -33701.7 -3.37% 15.59%
2009-2-6 998950.5 -20541.5 21550 841.5 20708.5 2.07% 17.66%
2009-2-9 0 0 0 0 0 0.00% 17.66%
2009-2-10 0 0 0 0 0 0.00% 17.66%
2009-2-11 0 0 0 0 0 0.00% 17.66%
2009-2-12 0 0 0 0 0 0.00% 17.66%
2009-2-13 1181295 -60341 188275 1790.1 186484.9 18.65% 36.31%
2009-2-16 993593.3 -113826 -112250 1575.9 -113826 -11.38% 24.92%
2009-2-17 0 0 0 0 0 0.00% 24.92%
2009-2-18 0 0 0 0 0 0.00% 24.92%
2009-2-19 997557.8 -36702.2 166275 877.2 165397.8 16.54% 41.46%
2009-2-20 998129.3 -133508 -128000 1683 -129683 -12.97% 28.49%
2009-2-23 0 0 0 0 0 0.00% 28.49%
2009-2-24 0 0 0 0 0 0.00% 28.49%
2009-2-25 0 0 0 0 0 0.00% 28.49%
2009-2-26 996176.3 -25522.6 24600 897.6 23702.4 2.37% 30.86%
2009-2-27 0 0 0 0 0 0.00% 30.86%
2009-3-2 0 0 0 0 0 0.00% 30.86%
2009-3-3 0 0 0 0 0 0.00% 30.86%
2009-3-4 996347.3 -79727.7 11749.99 902.7 10847.29 1.08% 31.95%
2009-3-5 0 0 0 0 0 0.00% 31.95%
2009-3-6 0 0 0 0 0 0.00% 31.95%
2009-3-9 997857 -15628.2 -14700 928.2 -15628.2 -1.56% 30.39%
2009-3-10 0 0 0 0 0 0.00% 30.39%
2009-3-11 0 0 0 0 0 0.00% 30.39%
2009-3-12 0 0 0 0 0 0.00% 30.39%
2009-3-13 0 0 0 0 0 0.00% 30.39%
2009-3-16 996023.3 -32958.3 137250 933.3 136316.7 13.63% 44.02%
2009-3-17 998417.3 -54612.9 -53700 912.9 -54612.9 -5.46% 38.56%
2009-3-18 998046 -14257.8 -8900 907.8 -9807.8 -0.98% 37.58%
2009-3-19 994126.5 -37947.6 -37050 897.6 -37947.6 -3.79% 33.78%
2009-3-20 0 0 0 0 0 0.00% 33.78%
2009-3-23 996223.5 -36886.4 386250 836.4 385413.6 38.54% 72.32%
2009-3-24 993600 -8816 49250 816 48434 4.84% 77.17%
2009-3-25 0 0 0 0 0 0.00% 77.17%
2009-3-26 0 0 0 0 0 0.00% 77.17%
2009-3-27 0 0 0 0 0 0.00% 77.17%
2009-3-30 0 0 0 0 0 0.00% 77.17%
2009-3-31 994162.5 -122722 -121075 1647.3 -122722 -12.27% 64.89%
2009-4-1 997195.5 -46226.2 -2399.98 826.2 -3226.18 -0.32% 64.57%
2009-4-2 0 0 0 0 0 0.00% 64.57%
2009-4-3 996538.5 -95680.3 -75750 780.3 -76530.3 -7.65% 56.92%
2009-4-7 0 0 0 0 0 0.00% 56.92%
2009-4-8 0 0 0 0 0 0.00% 56.92%
2009-4-9 0 0 0 0 0 0.00% 56.92%
2009-4-10 0 0 0 0 0 0.00% 56.92%
2009-4-13 994284 -106274 -105550 724.2 -106274 -10.63% 46.29%
2009-4-14 0 0 0 0 0 0.00% 46.29%
2009-4-15 993435.8 -39649.7 -38900 749.7 -39649.7 -3.96% 42.33%
2009-4-16 0 0 0 0 0 0.00% 42.33%
2009-4-17 0 0 0 0 0 0.00% 42.33%
2009-4-20 0 0 0 0 0 0.00% 42.33%
2009-4-21 0 0 0 0 0 0.00% 42.33%
2009-4-22 996763.5 -6655.3 157150 780.3 156369.7 15.64% 57.96%
2009-4-23 0 0 0 0 0 0.00% 57.96%
2009-4-24 995436 -16395.6 222100 795.6 221304.4 22.13% 80.09%
2009-4-27 993622.5 -56105.8 -55300 805.8 -56105.8 -5.61% 74.48%
2009-4-28 0 0 0 0 0 0.00% 74.48%
2009-4-29 0 0 0 0 0 0.00% 74.48%
2009-4-30 0 0 0 0 0 0.00% 74.48%
2009-5-4 0 0 0 0 0 0.00% 74.48%
2009-5-5 0 0 0 0 0 0.00% 74.48%
2009-5-6 1019106 -14734.4 297225 1484.1 295740.9 29.57% 104.06%
2009-5-7 0 0 0 0 0 0.00% 104.06%
2009-5-8 0 0 0 0 0 0.00% 104.06%
2009-5-11 997978.5 -77089.5 46900 739.5 46160.5 4.62% 108.67%
2009-5-12 993955.5 -35884.4 -35150 734.4 -35884.4 -3.59% 105.08%
2009-5-13 993006 -39774.2 -39050 724.2 -39774.2 -3.98% 101.11%
2009-5-14 0 0 0 0 0 0.00% 101.11%
2009-5-15 0 0 0 0 0 0.00% 101.11%
2009-5-18 0 0 0 0 0 0.00% 101.11%
2009-5-19 996880.5 -63224.7 -62475 749.7 -63224.7 -6.32% 94.78%
2009-5-20 0 0 0 0 0 0.00% 94.78%
2009-5-21 0 0 0 0 0 0.00% 94.78%
2009-5-22 0 0 0 0 0 0.00% 94.78%
2009-5-25 0 0 0 0 0 0.00% 94.78%
2009-5-26 999000 -23265 -22500 765 -23265 -2.33% 92.46%
2009-5-27 0 0 0 0 0 0.00% 92.46%
2009-6-1 996997.5 -11694.6 226300 744.6 225555.4 22.56% 115.01%
2009-6-2 992598.8 -25754.3 -7150 729.3 -7879.3 -0.79% 114.23%
2009-6-3 0 0 0 0 0 0.00% 114.23%
2009-6-4 0 0 0 0 0 0.00% 114.23%
2009-6-5 0 0 0 0 0 0.00% 114.23%
2009-6-8 998129.3 -13539 -2325 714 -3039 -0.30% 113.92%
2009-6-9 0 0 0 0 0 0.00% 113.92%
2009-6-10 0 0 0 0 0 0.00% 113.92%
2009-6-11 998118 -22024.2 -1900 724.2 -2624.2 -0.26% 113.66%
2009-6-12 0 0 0 0 0 0.00% 113.66%
2009-6-15 996027.8 -82709.9 -40975 759.9 -41734.9 -4.17% 109.49%
2009-6-16 0 0 0 0 0 0.00% 109.49%
2009-6-17 0 0 0 0 0 0.00% 109.49%
2009-6-18 0 0 0 0 0 0.00% 109.49%
2009-6-19 0 0 0 0 0 0.00% 109.49%
2009-6-22 0 0 0 0 0 0.00% 109.49%
2009-6-23 0 0 0 0 0 0.00% 109.49%
2009-6-24 0 0 0 0 0 0.00% 109.49%
2009-6-25 996698.3 -11934.9 316625 759.9 315865.1 31.59% 141.07%
2009-6-26 0 0 0 0 0 0.00% 141.07%
2009-6-29 992992.5 -55394.1 -54675 719.1 -55394.1 -5.54% 135.53%
2009-6-30 0 0 0 0 0 0.00% 135.53%
2009-7-1 0 0 0 0 0 0.00% 135.53%
2009-7-2 957611.3 -46379.6 123925 1254.6 122670.4 12.27% 147.80%
2009-7-3 0 0 0 0 0 0.00% 147.80%
2009-7-6 0 0 0 0 0 0.00% 147.80%
2009-7-7 997139.3 -45564.5 -44825 739.5 -45564.5 -4.56% 143.24%
2009-7-8 0 0 0 0 0 0.00% 143.24%
2009-7-9 0 0 0 0 0 0.00% 143.24%
2009-7-10 993885.8 -25754.3 -25025 729.3 -25754.3 -2.58% 140.67%
2009-7-13 999216 -25934.4 108000 734.4 107265.6 10.73% 151.39%
2009-7-14 0 0 0 0 0 0.00% 151.39%
2009-7-15 995105.3 -7939 104775 714 104061 10.41% 161.80%
2009-7-16 0 0 0 0 0 0.00% 161.80%
2009-7-17 993888 -14293.6 170000 693.6 169306.4 16.93% 178.73%
2009-7-20 0 0 0 0 0 0.00% 178.73%
2009-7-21 998266.5 -7383.4 30150 683.4 29466.6 2.95% 181.68%
2009-7-22 996786 -19542.6 25200 642.6 24557.4 2.46% 184.13%
2009-7-23 0 0 0 0 0 0.00% 184.13%
2009-7-24 0 0 0 0 0 0.00% 184.13%
2009-7-27 0 0 0 0 0 0.00% 184.13%
2009-7-28 996187.5 -31887.5 64600 1264.8 63335.2 6.33% 190.47%
2009-7-29 995652 -95142.6 -12600 642.6 -13242.6 -1.32% 189.14%
2009-7-30 0 0 0 0 0 0.00% 189.14%
2009-7-31 0 0 0 0 0 0.00% 189.14%
2009-8-3 0 0 0 0 0 0.00% 189.14%
2009-8-4 992124 -119257 -118650 606.9 -119257 -11.93% 177.22%
2009-8-5 992970 -38951.8 -29500 601.8 -30101.8 -3.01% 174.21%
2009-8-6 996138 -41546.7 -27050 596.7 -27646.7 -2.76% 171.44%
2009-8-7 991210.5 -24406.9 9625 606.9 9018.1 0.90% 172.34%
2009-8-10 0 0 0 0 0 0.00% 172.34%
2009-8-11 997474.5 -54341.6 -53750 591.6 -54341.6 -5.43% 166.91%
2009-8-12 991885.5 -14831.4 87925 754.8 87170.2 8.72% 175.63%
2009-8-13 0 0 0 0 0 0.00% 175.63%
2009-8-14 998322.8 -34506.4 -13975 581.4 -14556.4 -1.46% 174.17%
2009-8-17 0 0 0 0 0 0.00% 174.17%
2009-8-18 995940 -39672.2 -39050 622.2 -39672.2 -3.97% 170.20%
2009-8-19 0 0 0 0 0 0.00% 170.20%
2009-8-20 0 0 0 0 0 0.00% 170.20%
2009-8-21 443396.3 -57330.5 -57050 280.5 -57330.5 -5.73% 164.47%
2009-8-24 0 0 0 0 0 0.00% 164.47%
2009-8-25 0 0 0 0 0 0.00% 164.47%
2009-8-26 0 0 0 0 0 0.00% 164.47%
2009-8-27 994691.3 -61131.9 -60525 606.9 -61131.9 -6.11% 158.36%
2009-8-28 0 0 0 0 0 0.00% 158.36%
2009-8-31 996565.5 -3581.9 321300 606.9 320693.1 32.07% 190.43%
2009-9-1 995780.3 -3327.3 40350 627.3 39722.7 3.97% 194.40%
2009-9-2 0 0 0 0 0 0.00% 194.40%
2009-9-3 0 0 0 0 0 0.00% 194.40%
2009-9-4 0 0 0 0 0 0.00% 194.40%
2009-9-7 992702.3 -3702.3 24600 627.3 23972.7 2.40% 196.80%
2009-9-8 0 0 0 0 0 0.00% 196.80%
2009-9-9 0 0 0 0 0 0.00% 196.80%
2009-9-10 0 0 0 0 0 0.00% 196.80%
2009-9-11 0 0 0 0 0 0.00% 196.80%
2009-9-14 0 0 0 0 0 0.00% 196.80%
2009-9-15 0 0 0 0 0 0.00% 196.80%
2009-9-16 0 0 0 0 0 0.00% 196.80%
2009-9-17 998979.8 -36117.6 1524.99 642.6 882.39 0.09% 196.88%
2009-9-18 0 0 0 0 0 0.00% 196.88%
2009-9-21 994981.5 -10172.7 -9525 647.7 -10172.7 -1.02% 195.87%
2009-9-22 994752 -7052.8 -3200 652.8 -3852.8 -0.39% 195.48%
2009-9-23 0 0 0 0 0 0.00% 195.48%
2009-9-24 0 0 0 0 0 0.00% 195.48%
2009-9-25 0 0 0 0 0 0.00% 195.48%
2009-9-28 995544 -43573.2 224400 673.2 223726.8 22.37% 217.85%
2009-9-29 0 0 0 0 0 0.00% 217.85%
2009-9-30 0 0 0 0 0 0.00% 217.85%
2009-10-9 0 0 0 0 0 0.00% 217.85%
2009-10-12 997110 -24612 -3900 612 -4512 -0.45% 217.40%
2009-10-13 0 0 0 0 0 0.00% 217.40%
2009-10-14 0 0 0 0 0 0.00% 217.40%
2009-10-15 995512.5 -47074.8 52450 1774.8 50675.2 5.07% 222.47%
2009-10-16 0 0 0 0 0 0.00% 222.47%
2009-10-19 0 0 0 0 0 0.00% 222.47%
2009-10-20 0 0 0 0 0 0.00% 222.47%
2009-10-21 0 0 0 0 0 0.00% 222.47%
2009-10-22 0 0 0 0 0 0.00% 222.47%
2009-10-23 0 0 0 0 0 0.00% 222.47%
2009-10-26 997740 -66312.8 -65150 1162.8 -66312.8 -6.63% 215.84%
2009-10-27 0 0 0 0 0 0.00% 215.84%
2009-10-28 0 0 0 0 0 0.00% 215.84%
2009-10-29 995085 -41546.7 -5850 596.7 -6446.7 -0.64% 215.20%
2009-10-30 0 0 0 0 0 0.00% 215.20%
2009-11-2 0 0 0 0 0 0.00% 215.20%
2009-11-3 0 0 0 0 0 0.00% 215.20%
2009-11-4 993082.5 -38386.5 -37800 586.5 -38386.5 -3.84% 211.36%
2009-11-5 992322 -23791.6 -21950 591.6 -22541.6 -2.25% 209.10%
2009-11-6 0 0 0 0 0 0.00% 209.10%
2009-11-9 0 0 0 0 0 0.00% 209.10%
2009-11-10 991575 -34476.3 -28250 576.3 -28826.3 -2.88% 206.22%
2009-11-11 994254.8 -8891.1 33200 566.1 32633.9 3.26% 209.48%
2009-11-12 0 0 0 0 0 0.00% 209.48%
2009-11-13 0 0 0 0 0 0.00% 209.48%
2009-11-15 0 0 0 0 0 0.00% 209.48%
2009-11-16 0 0 0 0 0 0.00% 209.48%
2009-11-17 994612.5 -79285.5 -78750 535.5 -79285.5 -7.93% 201.55%
2009-11-18 998838 -29840.9 22725 1065.9 21659.1 2.17% 203.72%
2009-11-19 995582.3 -81315.1 -58075 515.1 -58590.1 -5.86% 197.86%
2009-11-20 0 0 0 0 0 0.00% 197.86%
2009-11-23 0 0 0 0 0 0.00% 197.86%
2009-11-24 0 0 0 0 0 0.00% 197.86%
2009-11-25 0 0 0 0 0 0.00% 197.86%
2009-11-26 0 0 0 0 0 0.00% 197.86%
2009-11-27 0 0 0 0 0 0.00% 197.86%
2009-11-30 0 0 0 0 0 0.00% 197.86%
2009-12-1 992400.8 -25765.1 5050 515.1 4534.9 0.45% 198.32%
2009-12-2 0 0 0 0 0 0.00% 198.32%
2009-12-3 0 0 0 0 0 0.00% 198.32%
2009-12-4 989604 -27449.8 -11500 499.8 -11999.8 -1.20% 197.12%
2009-12-7 0 0 0 0 0 0.00% 197.12%
2009-12-8 0 0 0 0 0 0.00% 197.12%
2009-12-9 0 0 0 0 0 0.00% 197.12%
2009-12-10 0 0 0 0 0 0.00% 197.12%
2009-12-11 0 0 0 0 0 0.00% 197.12%
2009-12-14 0 0 0 0 0 0.00% 197.12%
2009-12-15 0 0 0 0 0 0.00% 197.12%
2009-12-16 999069.8 -21590.1 329900 515.1 329384.9 32.94% 230.05%
2009-12-17 0 0 0 0 0 0.00% 230.05%
2009-12-18 996840 -38889.6 -33600 489.6 -34089.6 -3.41% 226.64%
2009-12-21 0 0 0 0 0 0.00% 226.64%
2009-12-22 992520 -29289.6 -28800 489.6 -29289.6 -2.93% 223.72%
2009-12-23 991530 -44984.5 -44500 484.5 -44984.5 -4.50% 219.22%
2009-12-24 0 0 0 0 0 0.00% 219.22%
2009-12-25 995861.3 -31359.5 -30875 484.5 -31359.5 -3.14% 216.08%
2009-12-28 997222.5 -16929.4 -7050 479.4 -7529.4 -0.75% 215.33%
2009-12-29 998568 -41869.2 -41400 469.2 -41869.2 -4.19% 211.14%
2009-12-30 990081 -28069.2 94300 469.2 93830.8 9.38% 220.52%
2009-12-31 0 0 0 0 0 0.00% 220.52%
2010-1-4 0 0 0 0 0 0.00% 220.52%
2010-1-5 989613 -6878.9 2475.01 453.9 2021.11 0.20% 220.73%
2010-1-6 0 0 0 0 0 0.00% 220.73%
2010-1-7 0 0 0 0 0 0.00% 220.73%
2010-1-8 0 0 0 0 0 0.00% 220.73%
2010-1-11 0 0 0 0 0 0.00% 220.73%
2010-1-12 0 0 0 0 0 0.00% 220.73%
2010-1-13 0 0 0 0 0 0.00% 220.73%
2010-1-14 0 0 0 0 0 0.00% 220.73%
2010-1-15 0 0 0 0 0 0.00% 220.73%
2010-1-18 0 0 0 0 0 0.00% 220.73%
2010-1-19 0 0 0 0 0 0.00% 220.73%
2010-1-20 0 0 0 0 0 0.00% 220.73%
2010-1-21 992225.3 -50523.8 -50075 448.8 -50523.8 -5.05% 215.67%
2010-1-22 0 0 0 0 0 0.00% 215.67%
2010-1-25 0 0 0 0 0 0.00% 215.67%
2010-1-26 0 0 0 0 0 0.00% 215.67%
2010-1-27 995359.5 -34499.3 -34025 474.3 -34499.3 -3.45% 212.22%
2010-1-28 0 0 0 0 0 0.00% 212.22%
2010-1-29 0 0 0 0 0 0.00% 212.22%
2010-2-1 993793.5 -103400 -73500 499.8 -73999.8 -7.40% 204.82%
2010-2-2 0 0 0 0 0 0.00% 204.82%
2010-2-3 0 0 0 0 0 0.00% 204.82%
2010-2-4 990144 -62889.6 -62400 489.6 -62889.6 -6.29% 198.54%
2010-2-5 0 0 0 0 0 0.00% 198.54%
2010-2-8 995625 -20510 -7500 510 -8010 -0.80% 197.73%
2010-2-9 0 0 0 0 0 0.00% 197.73%
2010-2-10 1039815 -36489.6 134500 999.6 133500.4 13.35% 211.08%
2010-2-11 0 0 0 0 0 0.00% 211.08%
2010-2-12 0 0 0 0 0 0.00% 211.08%
2010-2-22 0 0 0 0 0 0.00% 211.08%
2010-2-23 0 0 0 0 0 0.00% 211.08%
2010-2-24 0 0 0 0 0 0.00% 211.08%
2010-2-25 990477 -45748.8 132900 448.8 132451.2 13.25% 224.33%
2010-2-26 0 0 0 0 0 0.00% 224.33%




盈利天数占比 14.03%
无交易天数占比 64.75%
亏损天数占比 20.86%
累计净收益 224.33%
日收益率最大值 38.54%
日收益率最小值 -12.97%
日收益率均值 0.81%
日收益率标准差 6.60%
日收益率sharpe 0.123


月份 收益
09年1月 18.96%
09年2月 11.91%
09年3月 34.03%
09年4月 9.59%
09年5月 17.98%
09年6月 43.07%
09年7月 53.61%
09年8月 1.28%
09年9月 27.43%
09年10月 -2.66%
09年11月 -17.33%
09年12月 22.66%
10年1月 -8.30%
10年2月 12.11%