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程序化交易 趋势跟随均值回归系统简述(2)

我们在上一篇的内容中学习了量化投资与程序化交易趋势跟随型均值回归系统中利用合约百分比值止损的相关内容。我们也为大家列举了2.5%止损的趋势跟随型均值回归系统的代码。在上篇结尾处提到如果我们想测试期货策略,那么就不能使用基于合约百分比值的止损,应当采用固定金额的止损。那么接下来我们就来看一下应当如何利用固定金额来止损。

这里将利用$2500的止盈代码为大家举例:
 
设定“价位”为:
OpenPositionAverageEntryPrice(@,ThisTradeOnly)-
Dollor2Price(@,2500)/OpenPositionSize(@,ThisTradeOnly)
 
但是由于策略中包含了很多个品种,所以如果我们全部使用$2500作为固定止盈值,那么在有些时间会显得不妥。所以应当利用不同的金额进行止损。
 
通过我们对图4.2中测试结果的观察,发现该量化投资与程序化交易系统的表现并不是很好。造成系统表现不佳的原因有很多,其中之一是包含了欧元兑美元这一品种。该品种的波动性并不强烈,所以无法带来足够的盈利空间。那么既然欧元兑美元的品种波动性不足,那么它怎么样才能够应用在趋势跟随系统中,而不是均值回归系统呢?

主要的方法有两种,第一种是让盈利奔跑;第二种是在平均值附近设定止盈。我么主要来讲一下第二种方法。欧元兑美元的波动性很小,所以假设在平均值附近设定止盈那么经常会导致每笔的净收入很小。那么当趋势发展滞后,市场会触及到止损位,交易者可以将其与均值回归获得的微薄盈利相比较。就会发现这些损失是非常大的甚至可能导致总回报成为负值。
 
那么当某些品种的测试结果可以分析出,它更为适用于趋势跟随系统而不是均值回归系统时。那么在交易者的均值回归策略之中到底应不应该包含这些品种呢?这是非常明显的,交易者的均值回归策略中包含的品种要比欧元兑美元更具有波动性。
 
针对该策略还有很多问题需要交易者去解决。首先是品种的流动性,尽管外汇是看来流动性最好的品种。但是对于均值回归策略来说,主要关注的是外汇叉盘。所以投资者可以偏向于选择那些最大最成熟的品种。例如:日元、欧元、瑞士法郎和英镑等等。均值回归策略还有一个非常明显的问题是,外汇叉盘占比过大,这种情况就非常有可能导致量化投资与程序化交易策略中包含相关性较高的品种。
 
例如瑞士法郎和欧元,虽然它们的表现很好,但是二者之间的相关性过强。为了尽可能的减少这种相关性,我们就可以从策略中排除掉一些品种。比如加拿大元兑瑞士法郎以及瑞士法郎兑日元等等。
 


 


 

(责任编辑:一个量化投资者)

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