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程序化交易中融合理性与投机[程序化新手]

从策略排序融合理性与投机

就程序化交易而言,每一个交易策略的形成,都是理性的产物,经过进出场条件的构思,参数的设定,回测及调适,得到胜率,败率,平均收益,平均损失…等等数字,策略输赢的机率与期望值我们也了然于胸,剩下就是执行的问题.但人是不可能完全理性的,他希望得到比期望值高的数字,因此,有时他会想投机,看能不能闪开失败的交易,儘管理性上,他认知失败的交易是要获得特定期望值的代价,因此,有人在程式进行中,试图去干预,有时成功,有时失败,人就在理性与投机间不断地煎熬.也有人试图用理性的投机,来提高累计收益,选择在几次失败的交易后,押重仓,理性上,这是合理的投机,因为相对获胜的机率提高了.这时,理性上,需要资金管理去加以平衡过度投机的可能.

自己投机的方式则是利用几个不同策略间运动趋向的不同,每天将交易成功与失败次数排序,每天选定成功机率最高的策略进行交易.理论上,两个完全负相关的策略,如此做可以将总体胜率提高到最大.因此,这样做的两个前提,一是每个策略的胜率已是趋于稳定的,最好在55%以上(越高越理想,但高过某个胜率时,这样做似乎意义也不大了),二是策略间存在著若干负相关性.但自己目前试验的期间还不够长,还不足以论断是否可以显著提高总体胜率,也许拥有大量历史资料的朋友可以做回测看看.然而回头想想,做这麽累干嘛,多赚一点,少赚一点,也不过就是累积时间的快跟慢而已,快一个月或一年,所差几何?本来完全让一个策略每天一路跑到底,可以闲闲没事,坐看日出日落,何处惹尘埃呢?www.cxh99.com

 

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