稳健的系统？

甚谢kuhasu老前辈多给人民群众指引明灯。

SexyTrader 兄也道出了我自己多年的心声。判断系统失效或优劣的方法不是看它盈利能力如何，而是看它是否偏离了历史的业绩轨道。

Van Tharp在《Definitive Guide to Position Sizing》给出了指标一个不太完美的标准来衡量交易系统。到底有哪些不完美？有心人可以自己多想想啦。现转贴过来。

http://www.programtrading.tw/viewtopic.php?t=1192

Z-Score 跟 Van Tharp 發明的 SQN (System Quality Number) 很類似，我將 SQN 的公式整理如下：


SQN = 平方根(ㄧ年的交易次數) * 期望值 / 標準差


期望值和標準差是用 Tharp 的 R-multiples 計算出來。公式中的交易次數應以一年的交易次數為限，如果一年的交易次數超過 100 次，則以 100 為基準。Tharp 認為 SQN 的值至少要超過 2.5 才可以進行交易，超過 5.0 可以說是非常棒的交易系統，超過 7.0 可以成為聖盃。


根據 Tharp 的見解，我個人認為，在 Z-Score 的計算過程中，交易次數過多，會讓人誤以為自己擁有一個很好的交易系統。我想這是大家在使用 Z-Score 時要留意的

 

止损与交易和期望值无关，价格止损只能打断交易。

一个交易，无论亏赚，被打断则说明你事先没预计到这种情况，没针对该情况做更细致的处理，只能说明你的系统太粗略了。

 

能谈到SQN 也算不错了，不过Van Tharp的 《Definitive Guide to Position Sizing》这本书个人认为质量不高。 就SQN这个公式来看，不知道有人注意没有:实际上 "期望值 / 標準差"是有个相对稳定的范围的，大约在1/7～1/10之间，趋势系统一般低于1/10，所以这个公式唯一的变量几乎就是交易次数了，Van Tharp的公式设计应该是按日线系统低频环境下计算的，不适用于高频环境，因为在高频环境下“期望值 / 標準差”仍然是稳定的，但交易次数大大增加，按Van Tharp的说法，高频系统都是圣杯了，所以SQN指标参考价值不大

 

高频系统里，如果实盘的SQN很高，绝对是印钞机

 

高频系统的SQN普遍都很高，但稳健性天差地别，SQN这时候已经失效了。我更愿意讨论一下蒙特卡洛，这个方法鉴别系统稳健性更可靠些，不过很多资料上介绍的蒙特卡洛方法不正确，谁对这个比较熟，介绍一下吧。

 

fxjm说的是正解。我也有此疑问。高频系统与低频系统相比较不太公平。
fxjm真历害，竟然知道这个固定范围在1/7-1/10. 到底是经验丰富的大侠。

我是不相信蒙特卡洛的。也许是我不太会。我认为它完全没有道理。

 

我一直觉得衡量稳定性使用SharpeRatio吧
怎么看各位大神都没谈到这个
是不是我理解错了，SharpeRatio是衡量什么的

 

SharpeRatio不错，也有一定的局限。

 

楼上的书太多，下到我手酸：）

关于系统稳健性的问题吧，我自己是从几个层面来思考的：

第一个层面应该是样本回测结果本身的特征是否稳定。

这里观察的基础指标就是三个：胜率、赔率、频率。
这个铁三角，一条边变化了，另外两个都会有影响。
比如胜率如果太高，基本上要么赔率低了，要么信号频率低了。
相互之间有个大体上的相互替代的关系。
其他的性能指标，我称为“高级性能指标”，比如pf,mdd,sharpe,
这些都是由着三个基础指标复合而成，可以直观的观察系统表现。
还有特别留心selected类的指标，这个和稳健性关系比较大。

如果连基础的样本的回测，显示的结果都不具备稳定性，比如果mdd太大，sharpe太低等等，其他层面的稳定性也就不用再谈了。

关于历史数据的选择问题，选择时间的长短没有太大意义，关键是在你的交易频率下有有足够多次数的交易信号。每天5个信号的系统，和每年5个信号的系统，需要的数据时间显然是不同的。

另外，不要只注意包含牛熊周期，还要注意包含趋势行情和震荡行情。不论牛熊，趋势系统都挣钱，震荡系统就亏钱，均值回归系统则相反。所以对系统真正的考验本质是，理解自己系统不适合哪种行情，然后在回测中刻意包含这种行情，观察系统能不能在不适合自己的行情中生存下来。

除了对样本整体进行回测，最好也对样本进行分段回测，这也是观察稳定性的方法。
比如将整个样本分成五段，每一段当作一个子样本进行回测，观察结果是否稳定。

 

SexyTrader 兄已推荐了书《The Encyclopedia Of Technical Market Indicators Second Edition》，上面有九步回测的方法。

SVM从统计学里借鉴过来的交叉验证，分段是手段之一。我认为分的段大小要从小到大全部覆盖才好。比如要分五段测一遍，分35段再测一遍，分300段再测一遍。如果测试结果表现一致就说明系统具稳定性。

 

Net Profit，Win%，Average Win，Average Profit/Trader，Profit/Bar，Maximum Drawback，Profit Ratio，Payoff Ratio，Maximum Consecutive Loss。这些都是什么指标，能具体解释一下吗？

 

sharp ratio惩罚了具有爆发特点的系统，而这类系统如果向下的风险是限定的，向上却具有爆发性，本身就是一个优势很强的系统。我觉得用数学指标没法判断系统的稳健性。

主要是要明确每笔交易的优势来自于何处，有多大，是否稳定，是否能够有足够的交易次数来积累这种优势。

 

绩效不咋样的系统会比较稳健吧

 

价格止损我觉的很正常，比如用前面的最低最高价设置止损，趋势系统中趋势失败的情况并不少见，而针对震荡行情的系统也会经常碰到突破。

 

所谓找到策略的edge，，一定是要在一群同类型的策略中比较。。
从交易理念的角度说：
对于TrendFollowing：
Lars Kestner在那本《Quantitative Trading Strategies》里面对于Trend Following的策略，，采用了和典型的20/40 MA和Channel Breakout的相关系数来看自己的策略是否和其他“大多数”人的类似。
类似的，对于套利的策略：
套利的貌似可以把自己的策略和经典的MA＋BOLL来对比。。发现自己的系统在Entry和Exit，stop ，等等组成部分上的优势和劣势。

对于资金管理：
对目前的评估系统，我觉得有所不足的是，，他们把信号和资金管理混合在一起进行评估。。我认为应该按照系统开发的步骤将每一个环节拆开来看。。首先看市场品种的选取，然后才是Entry，Exit，，然后看加入StopLoss TakeProfit，，，然后看Position Sizing，最后看执行策略的效率，每个步骤是系统的一个维度，，，如果每个维度相对于其他大多数人来说都有优势（海龟那本书里面提到的edge），，那就是圣杯。。

现有的系统大多数没考虑到Position Sizing，，也就是狭义的资金管理。在资金量越来越大的时候，资产配置策略和执行策略的评估越来越重要，甚至超过信号好坏本身。因为失效的信号（策略）会因为好的资金管理策略降低它的头寸，以控制整个资产的风险。

对于高频：
基于微观市场结构的高频策略（不是所谓的传统方法用在高频数据上的高频策略）需要胜率＋执行速度，高频策略的评判需要实盘测试了才知道IS之类的成本到底多高。。传统的评估方法基本没有意义。夏普比达到10又怎么样？

 

同意。
所以我反对一开始就把资金管理加上去，佣金加上去，滑差加上去。这认为这些东东开始都不要加上去。如果找到一个正期望的系统后再加上这些来评估。但在这个论坛里，赞同此观点的人数很少。

 

资金管理可以先不加，但是佣金、滑差应该加，很简单：资金管理是自己可以控制的，要么不下场玩，要么只一手最低限度地玩，要么用各种加减码方法来玩；而佣金、滑差是自己控制不了又必须面对的，是成本，我们怎能脱离客观成本找“正期望”？

 

一般步骤是先建立不考虑滑点和手续费的信号系统，然后再把这个因素加进去，看对系统效率产生多大影响。有些策略类型对这些很敏感，比如高频、追市、不拆单的。反之有些则很不敏感，考虑这个意义就不大，还是不可一概而论吧。

信号子系统和风控子系统一般是交易系统中的两个子系统。但是也有些特别的策略，二者是合二为一、完全分不清楚谁是谁的。

总之，龙行龙道，蛇行蛇道，各行其道，谈不上有什么一定之规。市场具有多规律性，大家研究市场就好比盲人摸象，没人看到全貌，都只是从自己的角度去认识。但是，只要自己的那一块研究透了，抱住了一跟大腿，那就够了。

 

滑点和手续费是肯定要在第一时间加入策略的

现实世界就是这样