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摘自水木程序化asyouknow的一些言论

摘自水木程序化asyouknow的一些言论

1. 国内的市场处于初级阶段, 不光使用统计套利, 一些比较简单的方法都能赚到钱, 用系统的好处就是可以帮自己提高执行力.  

2. 对国内的市场来说,只要是做趋势交易的模型,基本上收益都是正的,只不过在收益率和风险上面有所区别.  

3. 有些模型交易者是这么做的, 同时运行好几个策略, 如果有段时间其中某些策略效果不太好,减仓或者直接停下来,过一段时间再加上去看看.修改系统和参数一定太过频繁

4. 多品种组合,多交易系统组合,日内和隔日组合,多市场组合 从控制风险的角度来说,这些是必要的, 从收益率的角度来看,多策略的效果并不见得就是最好. 个人建议刚开始就做隔夜的趋势交易,噪音小,比较容易把握

1,如何衡量一个入市信号的优势?

主要是用预期收益来衡量. 我个人不是很看重进入点,这个远远没有退出点重要.

2,都有哪些平仓信号?怎么量化这些平仓信号的优势?
我只知道有止盈/止损/均线的交叉/通道的突破。

平仓信号基本只有止盈/止损这两大类,要不然就是用时间作为一个参数,一个阶段走完一定平仓(日内交易) 如果做趋势,就不要随便止盈,止损很关键


3,合理的年/月预期收益大概在什么范围?

这个看个人预期和对风险的控制了, 一般用VAR或者Value At Dollar来量化一个收益与风险之间的平衡点

4,模拟测试到什么层度后才可以进入实盘?

实盘测试能发现模拟测试一些看不到的问题,我的建议是模拟测试少花点时间.  

关于仓位问题
我们所需要做的是解决下面这个问题:  

假设,你的模型很不错,在历史数据上可以赚到钱,历史上最大回撤为10%(无杠杆), 那么,你的模型的仓位应该是多少比例?

先设仓位占总资金的比例为M, 国内期货的杠杆倍数大概为6.5倍(平均)

假设历史会重演,将来最大的回撤和历史一样,也为10%(无杠杆),那么我们就有下列不等式成立:

100% - M * 6.5 * 10% >= M (这个意义在于一直保持恒定的仓位不变)

M <= 60%  

也就是说,如果历史会重演,你的仓位如果大于60%,那么就有可能在未来因为输钱而导致必须要减少仓位,这个是我们需要避免的.


正常情况下,我愿意考虑未来的最大回撤是历史最大回撤1.5倍的情况,也就是未来可能有15%的回撤(无杠杆)

那么

100% - M * 6.5 * 15% >= M  

M <= 50%




仓位控制要根据回撤来,回撤是根据你自己的策略决定的.高风险的策略导致你的仓位不能过大.版上很多人的仓位过重,这样不好

陈剑灵在2008年的的首届期货程序化交易高峰论坛上,以其历时近四年而收益率达13倍的一个“准程序化”期货实盘交易账户实例表示:并非摇钱树、印钞机的程序化交易,取得成功的最大困难和障碍却在于“坚持”,即得在马拉松般的长期投资中忍受程序化交易系统表现不佳时对信心的考验!


陈剑灵在上述论坛上公开的多商品投资准程序化交易账户,2005年4月启动时初始金额为100万元人民币,截至本月12日的期末权益已达1380.13万元,而期间手续费的总支出287.72万元,因当天行情由涨停至跌停而享受的日内最大盈利68.01万元,日均盈利则为1.78万元。

评估一个程序化交易系统的有效性,不仅在于其长期收益的稳定及日内最大亏损的可控,更体现于期间资金最大回撤(Maxdrawdown,简称MDD)、连续亏损天数、交易连续亏损次数等考验投资者是否坚定程序化交易信心的指标上。

其实,程序化交易成功之处就在于,其交易胜率也许不会超过50%,但其不受主观情绪影响的及时止损、让盈利充分奔跑的机械化操作,却可以在大数法则下保证长期、大量的系统性交易获得较高回报,而对程序化交易的怀疑导致的过多人为干预很可能使大数法则失效。  

陈剑灵的上述账户显示,由于其对资金的风险控制颇有经验,日内最大亏损30.24万元,且在2006年9月29日至10月26日、2007年5月8日至6月4日、今年8月13日至9月2日分别出现98.40万元、138.56万元、107.35万元的大幅资金回撤,但在2006年9月28日至12月25日、2007年5月8日至今年2月29日、今年6月25日至9月26日分别出现账户资金连续56个交易日、253个交易日、66个交易日没有增长的尴尬记录。

由于账户资金连续不增长曾长达253个交易日而需要极坚强的意志,陈剑灵不得不感叹程序化交易的长期不赚钱比利润的大幅回撤更让他难受。

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