文華程序化交易多模型組合分散交易風險
作者：佚名 來源：本站原創(chuàng) 發(fā)布時間：2018年02月11日
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很多投資者在尋找一種模型可分辨趨勢行情和震蕩行情，因為一個在趨勢行情中表現(xiàn)不錯的模型到了震蕩行情可能損失慘重，甚至反盈為虧。而使用多模型組合可將震蕩模型和趨勢模型同時加載到一個合約中，當行情震蕩時，震蕩模型的盈利可沖抵趨勢模型的虧損。而當趨勢行情到來的時候，這種多模型組合可共振盈利。 |
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| 下圖是一個適用于螺紋鋼的趨勢模型，我們從圖中的白色資金曲線走勢可看出，在單邊下跌行情中，資金曲線不斷增長，但當震蕩行情到來時，大量獲利資金回吐，資金曲線不斷下降。試想，如果這樣的震蕩行情持續(xù)下去，我們還能在市場中堅持多久？如果為了先活下來而暫時從市場中出來，我們又是否能在下一次趨勢行情到來的時候準確判斷及時回到市場？ |
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通常在市場處于趨勢行情下，獲利是一件相對比較容易的事情，趨勢策略的程序化模型往往能夠收到不錯的回報。但在震蕩行情中，趨勢策略由于不能適應頻繁波動的行情又使得獲利的資金回吐甚至反盈為虧。能否找到一個模型可讓我們在震蕩行情中保住固有資金，在趨勢行情到來的時候又能及時參與到市場中？答案是否定的，但我們可通過組合投資來解決這個問題。
下圖是一組針對螺紋鋼設計的投資組合，我們并沒有讓趨勢模型孤軍奮戰(zhàn)，而是為它配備3分鐘周期日內(nèi)波段模型和15分鐘周期波段模型。從圖中可看出，當趨勢模型遇到震蕩行情資金回吐時，震蕩模型卻是盈利的。這些盈利恰好沖抵了趨勢模型的虧損。而當趨勢行情到來，三個周期的模型會呈現(xiàn)同時盈利的共振局面，實現(xiàn)財富的增長。
來源 www.weiqiv.net.cn?
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下圖可直觀的揭示投資組合的優(yōu)勢。組合的形式起到了削峰填谷的作用。為的是追求資金曲線平滑穩(wěn)定的增長，避免資金的大幅回撤所導致的交易風險。 |
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1、如下圖①-③所示是如何對組合策略進行測試：
來源 www.weiqiv.net.cn?
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1、已經(jīng)進行過測試的組合，能否保存起來以便于下一次直接調(diào)出？
答：可以，可通過下圖所示的方法對當前組合進行保存。再次打開點擊【打開現(xiàn)有組合文件】即可。
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2、為什么添加組合成員后“進度”中顯示的是未計算？
答：這是由于在添加組合成員時沒有勾選【添加后自動計算】；選中未計算的組合成員，點擊下方【更新】按鈕即可，如下圖：
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3、組合成員的資金曲線顏色可修改么？
答：可修改，如下圖所示是如何修改資金曲線顏色：
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4、已經(jīng)添加的組合成員如何修改合約參數(shù)？
答：選中要修改的組合成員，點擊組合測試界面下方的【編輯】按鈕，即可對組合成員參數(shù)進行修改。
5、為什么組合測試界面的【回測】中，有左右兩個縱坐標，分別代表什么？
答：左側(cè)縱坐標為各策略組合后的資金曲線坐標，右側(cè)縱坐標為各個策略的資金曲線坐標。 6、組合測試界面的【階段總結(jié)】中，權益增長速度如何計算？
答：權益增長速度=（本期凈利潤-上期凈利潤）/本期期初權益 。 7、回撤貢獻度得分越高越好么？ 答：是的，回撤貢獻度分數(shù)越高說明回撤越小，貢獻越大。
回撤貢獻度得分算法：
每個策略在每個時點上比較，回撤值最大的得1分，次之得2分，以此類推。每個策略總分就是每個時點得分之和。如在某一個時點上，策略A的回撤大，策略B的回撤小，那么策略A得1分，策略B得2分。每個時點上都會計算得分，策略A和策略B的得分分別加和就是各自的總得分。得分高說明策略的回撤小，貢獻大。
注：回撤值=回撤前的最大權益-當前權益
回撤比貢獻度得分算法：
回撤比貢獻度以每個時點的最大回撤比（最大回撤/最大回撤前的最大權益）做比較，計算各個點的得分之后加起來計算總得分。 來源 www.weiqiv.net.cn? 8、如何實現(xiàn)快速將同一模型加載至不同合約進行測試？ 答：如下圖所示，利用合約籃子功能可實現(xiàn)該想法。
1）在組合測試界面點擊菜單欄中的【合約組合】—>【回測一籃子合約】
2）在彈出的窗口中選擇要加載的自選頁面，就可以對自選頁面的合約進行測試。
3）選好回測的模型、周期等參數(shù)后，點擊確定按鈕保存即可。 ? |
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9、如何實現(xiàn)快速將同一合約同一周期加載不同模型進行測試？
答：如下圖所示，利用模型籃子功能可實現(xiàn)該想法。
1）在組合測試界面點擊菜單欄中的【模型籃子】—>【新建籃子】
2）在彈出的窗口中選擇選擇一些要加載的模型。
3）點擊“模型籃子”中的【加載模型籃子】，在彈出窗口中設置一些選項，點擊【加載】，可實現(xiàn)快速對同一合約同一周期加載不同模型進行測試。
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來源?http://www.weiqiv.net.cn/2018/02/11/50091.shtml
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