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MC12 - 专业量化者的更高级分析工具
MC在低调研发数月后，即将带给各位用户全新版本-MC12，在效能、画面、分析上都大幅提升，小伙伴们，是不是感到很好奇，期待已久的MC12 到底增加哪些实用功能呢？
这次 MC12 从很多方面都做了提升和优化，比如，更专业的策略优化、更放心的绩效评测、更丰富的图表类型、更个性化的自定义图表类型、更贴心的数据备份与管理。
接下来，我就带大家解读一下新功能亮点吧。
矩阵优化 - 让策略优化更专业稳健
MC的移动取样优化，相信很多小伙伴都不陌生，可以实现用一部分样本内的最优参数放到样本外进行绩效验证。对于一个已知的时间区间的数据，在我们移动取样时，会有两个部分困扰着大家：选择移动多少步跑完优化呢？样本外的区间又到底占比多少合适呢？
为了找到最佳的一组优化参数，我们通常要进行大量的移动区间步数的调整、搭配样本外区间占比的调整，非常耗时又耗心力（小伙伴表示，我太难了~~）。
MC 研发团队非常贴心，在 MC12 版本直接给我们提供了一个工具：矩阵优化。可以对移动取样区间个数、样本外占比的值进行不同的组合，做出矩阵式的移动取样优化报告。
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在茫茫参数中找到最佳值，变得有据可依。对每一个移动取样结果进行多维度的分析：净利、胜率、盈亏比、日内最大回撤等等。
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更进阶，可通过策略稳健性设置进行多个角度去评判优化结果的稳健性，以期待选取的参数可以适应未来的行情。
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蒙特卡罗分析 - 让绩效评估更放心
在开发完一个策略后，也进行了多种方式的优化，在正式实盘之前，有一个步骤必不可少，那就是：策略的回测报告的分析。
若此时有一个回测结果，让绩效曲线呈现非常漂亮的45度，停下来，思考一下，这个完美的绩效，丢到真实市场，有多大概率能适应未来的行情？
MC12 的蒙特卡罗分析可以帮我们解答上述的问题，它用数理统计的方式将历史的策略交易进行重组分析和分布分析。基于此信息，用户可以评估交易特征的极值以及最可能的结果。
重组交易分析解答：资金额度的问题。
将历史的交易打乱顺序进行重新组合，进行上千次、上万次的洗牌，得到不同的绩效曲线，一目了然的看到不同绩效的回撤情况。进而评估最大回撤所需资金额度，假设未来行情不可估计，我的资金能否承担这样的回撤？
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分布分析解答：绩效水平的概率的问题。
假设历史的交易出现的次数（或频率）不同，进行千万次的绩效模拟，得到不同分布下的绩效概率。比如，净利的概率：如果在所有的绩效中，只有11%的概率模拟的绩效是亏损的，那我们对这个策略将更有信心。平均交易利润、最大回撤等可以类似分析。
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四度空间图 - TPO图表带你了解市场全貌
四度空间图是本次新增图表类型之一，它的英文是 TPO（Time Price Opportunity），又叫时间价格机会。
它将市场轮廓用三大要素阐述：时间、价格和成交量。价格是一切市场机会的信号灯，时间是显露机会的管理者，而成交量则用来测度这些机会最终归于成功还是失败。
透过这三大要素，认识和掌握市场的动态过程，学会如何凭直觉去综合这些信息，最终具备一种在市场观察和直觉决策二者之间寻求平衡的能力。
MC12 用 TPO 图表的形式，将市场全貌直观的展示出来，我们既可以训练直觉做一个优秀的手动者，亦可以透过TPO相关的关键字获取其信息，编写出自己的自动交易策略。
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想要更多学习四度空间图，也可以阅读书籍《驾驭市场：优秀交易商是如何造就的》。
自定义图表类型 - 个性化的打造自己的K线图表
除了前面说的 TPO 图表，还增加了灵活的砖型图、反转线图、Kase条形图，看着这些丰富的图表是不是心动了，他是怎么做出这么多图表类型的。
专业的小伙伴想要自己定义开高低收价格规则建立一个 Heikin-Ashi 图、砖型图2.0、OX图2.0等等，MC12 都可以轻松让你实现超越常规的图表呢。
只要借助工具：自定义图表类型管理器。
参照内置图表程序模板，透过 C# 或其他可以写 COM 组件的程序语言，完成个性化的K线图表不是难事。 |
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发表于 2020-12-14 20:40
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