死循环

Discussion in 'Philosophy and Strategy' started by ch3coohqb, Dec 16, 2013.

  1. 今年美债暴跌搞死一大帮做量化的,包括这几年红的发紫的QIM和Bridgewater...今后几年美国逐渐进入加息通道,大宗商品日子可能不会好过。。
     
  2. 你说放桩子的想法极好,我认为策略必定有失效与有效时候,只要有效时刻多一点合理控制仓位最后总能胜利。

    因此我我一直认为对策略演变就是合理控制仓位,然后我一直想弄一个分水岭移动东西,即界定当前策略是有效阶段还是无效阶段,假设无效阶段出现信号后仓位减低,假设有效则仓位增加。
    但,如何来界定策略当下的有效否一直没思考清楚。 关键就在于如何界定当下T__T
     
  3. 只能是多品种多策略,别无他法

    盈利都是靠市场给的
     
  4. 市场逃逸的方向可以说是无穷的。策略布下天罗地网,还是有让它溜走的时候,而且常常很久,以有限的已知去对付无限的未知,一是钱跟不上,而是精力跟不上。策略基本上是赶不上市场变化的的,需要不断持续的工作,所以交易到最后我感觉和苦力无异,而且是双重的辛苦,哎。
     
  5. 那帖说了很多~本人不是计算机专业的
    我大概的理解了一下
    说白了~策略失效再优化是个自然过程跟生产产品一样~
    只要不断拟合不断生产~总有几个能适应下来~
    说白了就是无限拟合~...
    水平高的人可以让整个拟合操作全自动化~全自动的生产交易策略
    问题的关键在于策略有效时赚的钱跟失效撤掉时所亏的钱到底哪个多...
    假设自动拟合生成10个策略~3个上了排行榜~另外7个表现如何?平均数是个什么情况?卖策略的关心的是几个上榜~用策略的关心的是平均数...

    我之前也有类似的想法~
    把所有策略分解成各个模块~像组装汽车一样拼装~然后去优化
    每次用过去1年或者半年的数据优化最好的参数然后用来实盘一个月再优化再实盘~
    保证每个月所用的都是过去1年数据的最优那组参数(也就是参数自适应)
    我虽然没有实现全自动~仅仅是手动尝试了优化一下各个时间段~
    手动统计的结果貌似没有显著提高...(只试了1年数据~而且只是参数优化没有实现各个逻辑块的组合)

    其实我怀疑的根本就是这种无限拟合的意义...
    我感觉我总在做重复性工作~也考虑过实现全自动的优化筛选无限拟合~
    只是我非计算机专业~要实现这个需要很长时间的编程~只怕我编程能力不断提升盈利能力不断下降~最后又回到起点~不知道问题出在哪里...

    我们测试的是历史数据而交易的是未来行情~这个根本矛盾在这..
    未来不重演时就无能为力了...

    从表象上来说~
    现在没有次贷危机没有欧债危机~没有QE与四万亿...
    市场没大波动~没有趋势~...
    :o
     
  6. LZ的这个问题应该好好请教下KUHASU。。
     
  7. 不哭不行了,可不就是新弄2台4核机器全天跑根本就是优化+优化, 可可~好像咋个优化其实差不来多少!
    我发觉其实只要核心路子对头,参数烂点貌似也能盈利只是这盈利可能差距有50个百分点之大。 所以貌似优化主要是为了能赚那么点钱

    认真说感觉还是靠运气,最好运气就是刚好大行情又有足够仓位,最悲剧是大行情时候仓位没赶上。
     
  8. 运气没法保证你每年都还不错~
    想看长期结果只能是许多品种进行全面的回测~(因为剔除了主观所以只能被动测试大多数品种)
    结果告诉我没法保证每年都比较好~
    看到一个长期结果后就很悲观了...

    交易自己的资金不怕~随便咋搞都可以~
    交易别人的资金你亏一年试试看就知道了
     
  9. 唯一的圣杯,分散。如果有圣杯的话。不过,这样就没有神话般的收益了。不然一年50%,没几年你是央行了?
     
  10. 分散策略与品种。
    策略间的原理与周期是错开的,相关性小,但都是比较平稳的正收益。
    胜率低于50%最好。
    其实每个策略就是描述一类行情,不回撤才怪事。
     
  11. 没努力肯定是没成效的。但可以和别人多交流,借鉴别人的成果。

    另外,有时候大趋势一看便知。比如,明年国内的股市债市可能都会有大底。
     
  12. 策略体系有漏洞。
     
  13. agree
     
  14. 关于策略结果的优化与判定

    写了个策略,测试了一下,从06年至今,8年时间大约有三年行情不好,其他的行情都很合适,回撤都很小;然后换了几个周期也类似。请问有没有遇到这种情况的,一般如何处理?

    还有一个策略如何确定其不行或者还能在优化处理一下?
    我们在测试的时候,那些数据都是简单的不完整数据(并不是包含了所有的tick),这对测试结果会有影响吧,请问大家是如何处理的?
     
  15. 第一个对策是很简单的资金管理:如果一段时间内赢利能力强,保持高仓位;如果出现回撤问题,减少仓位甚至到只做模拟,直到赢利情况好转再加仓。你的系统回撤小就更好处理了。
     
  16. 谢谢!
     
  17. 我就是这样陷入大头寸亏钱小头寸回本的循环
    以前平均一天好几万的波动
    现在一天才几千波动...
     
  18. 对于人工交易,能赚钱的策略必然是很难被量化的,你没条件去分散投资,也没条件去做一些特殊的策略。妄想找一个程式化的策略,回测通过就实盘,长期来说不可能赚钱
     
  19. 楼主提到的问题是我当年苦思无法解决的问题。后来悟出了解决方案也悟出了交易的终极解决之道。不过有些东东(知识范畴)可以言之,有些东东(智慧范畴)只能意会。

    看过我的贴的人知道,我把交易系统简单分为Trend Following(趋势系统)和Mean Reversion(均值回归,我称之为震荡系统)。当然也有其它的分类标准,不过这是我个人比较常用的分类标准。在牛市,趋势系统是交易系统之王。我曾经做过一个简单的测试,一个非常普通的趋势系统和一个非常优秀的震荡系统,在一个大牛市,前者的年利润可以轻松做到后者的5倍以上。

    不过我主要使用的是震荡系统,原因是趋势只占市场三分之一的时间,考虑到震荡系统的复利效果,利润也相当可观,不比趋势系统差。到了牛市的中端,再换平均持仓时间较短的趋势系统也能挣相当多的利润。我个人使用的震荡系统多为短线。和趋势系统相比,有很多好处。比如,回撤幅度小。但这个还不是最重要的,重要的是,因为持仓时间短,所以更能控制系统的实际表现。

    就以楼主的例子来说好了。楼主受困于最大回撤,优化,甚至质疑系统的有效性。如果以短线震荡系统来说,其实这些都可以有效防范。我的交易流程每日非常简单。1,量化平台给出交易系统A的日线交易信号;2,量化监测交易系统有效性;3,如果失效,调用备用交易系统B,重复1、2、3;4,如果交易系统B失效,当日不交易。如果交易系统A、B之一有效,下单。

    上面的第二步非常重要。我常说,交易系统有生必有灭。但是即便生的交易系统也有短时间效率较差的情况,如何避免呢?如何判断交易系统失效呢?我将说的解决方案对于长线持仓者来说,没有太多意义。所以趋势交易系统无法受益于我的解决方案。不过我渴望高水平的趋势交易系统用户能够给我一些建议。

    交易系统的有效性,不在于最后一单盈利或者亏损。交易系统的有效性,必须是统计意义的有效性。说的简单点,就是在一定的置信空间内,系统的回报和亏损在几个标准偏差之内。换言之,超出了这几个西格玛范围后的回报或者亏损,就开始改变置信空间了。比如说,95%的confidence level,回报和亏损不能超过3个西格玛(假设西格玛为1.5%,平均回报为1%)。那么1%+3*1.5%=5.5%,如果return超过5.5%,那么系统失控的概率就开始增加了。换言之,confidence level显然开始下降。遇到亏损,也是如此,如果1%-3*1.5%=-3.5%,也就是亏损大于-3.5%,那也是同样的麻烦。如果事先设定好confidence level,那么根据这个return和loss,就可以判断交易系统的有效和失效。这是书本上的知识,也是放之四海而皆准的判断交易系统在多大的概率范围内是否有效的方法。

    上面这个方法,是常用的方法。大家可以试试。不过我这人在大陆证券板块被人批评为好为人师,所以也就不炫耀自己的独创了。有问题,私下交流就好了。
     
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  20. 1、怎么判断是牛市中段,如果能判断出,那还需要策略么,直接买入持有就好了
    2、单个的量化策略和多个量化策略的组合其实没有本质区别,特别是多个量化策略的转换选择上如何还是使用量化方法,那跟单个量化策略没区别。一个问题:不管是单个量化策略还是多个的组合,一个交易1年的新手和一个交易十年的老手,使用其的交易绩效有没有区别?如果没有,那么这不是所谓的圣杯么?如果有,那么为什么会有区别?肯定是某些无法量化的东西再起作用