| 原文参考合作:http://www.bituzi.com/2013/01/blog-post_18.html 刚开始进入程式交易世界时，很多人会用最佳化参数的方式来挑选参数使用，但是随着环境的不同，就会开始自己一直去调整参数。当然，也不是所有参数都需要一直去做调整，但是，如果可以让自己的程式中的参数，随着环境改变而自动去调整变化，这样也许可以让程式变得更有弹性。 先介绍一个简单的交易策略当作范例，那就是N天的区间突破策略，其实也可以看成N根K棒的突破策略。 一般这种顺势突破策略在什么市场最容易赚大钱呢？ 那当然是在趋势明显走一段的大多头或大空头市场， 但是如果遇到盘整格局的走势时，可能会有多空讯号反覆的问题。 不过盘整盘是所有顺势策略的死穴，不单单是这策略的问题。 N天的区间突破策略的问题在于N 那这个N会有什么问题呢？你想想，当你设定N为5时， 如果现在趋势明显，很好，进场会进的很快， 可是当趋势混沌不明，忽上忽下时，这时候不就惨了， 一下作多一下作空，每天都被杀好玩的。 所以，如果在趋势明显的时候，可以让N小一点， 在盘整的时候，可以让N变得大一点，这样多有弹性阿！ 重点来了，你要怎么让N去自动变化呢？ 首先，想要决定N的大小，关键在于趋势是否明显。 如果趋势明显，也表示指数的波动会比较大。 如果趋势是盘整，就表示指数会一直在某个区间整理， 这样的波动会比较小，所以大家想到了吗？ 换句话来说，关键在于波动的大小。 假设我们一开始所设定的N是20， 因此也可以算出20根K棒的标准差，叫V20好了。 但是我们想用短一点的时间来衡量标准差，10根K棒好了， 所以也可以得到10根K棒的标准差，就叫做V10吧！ 。 那如何藉由波动率的变化来改变N？ 请看以下策略源码体会体会 N天的区间突破策略原理： 当今天的价格的高点突破过去N天的最高点时买入，当今天的低点跌破过去的N天的最低点时卖出。 此策略适合趋势比较明显的商品，尤其是单边商品。 测试商品股指IF，使用两图表，子图1周期为1 hour，子图2周期为1 day。源码如下： inputs: x(20),y(10) ; //定义波动率参数 Vars: V20(10),V10(10),N2(10),N1(10),N(10); //定义变量 V20=Volatility(x)of data2; V10=Volatility(y)of data2; //定义波动率取日线数据，取子图2的日线线数。这个Volatility函数是分别取20日跟10日ATR的移动平均数值 if V10<>0 and N2<>0 then begin N1=(N*V20)/V10; //定义N1的值，前提让分母不为0时执行， //这N1=(N*V20)/V10是此参数自动化的核心, 代表你将原本固定N天的参考值改成会/根据V20和V10而变动的N1值, V20是较长期的,而V10是近期,大家看到这个公式应该可以发现，当你近期的波动率变大时，表示趋势出现，你的N1就会变小，而近期的波动率变得越小时，表示在盘整，N1就会变大，这样新的N变化似乎比较合理一点。 N2=IntPortion(N1); //给N1取整赋值给N2 end; value1=Average(high of data2,N2)of data2; value2=Average(low of data2,N2)of data2; //定义前N2天的高点跟低点的值给value1和value2 if close crosses above value1 then begin buy next bar at market; end; //当价格上穿高点时买入或者反向 if close crosses below value2 then begin sellshort next bar at market; end; //当价格下穿低点时开空或者反向 |
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