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大数据寻找出场最优方案
发布时间:2018-01-30

市场上一直流传着一句话:

会买的是徒弟,会卖的是师傅。

这句话究竟有多大的道理?

在开仓标准和仓位管理标准确立后,不同的出场方案,对最终的结果有什么影响呢?

 “图形识别”量化策略,在经过差不多一年半左右的开发形成了多空分别五套策略后,我们逐步把研发的重心转移到开仓的优化上来:

  1. 开仓标准一致

  2. 仓位管理一致(单品种4%、单边总持仓40%、双边总持仓60%)

  3. 出场方式以盈利(亏损)价格比例为变量维度,分为止损、保本、按盈利区间大小设置不同区间止盈三种情况,

基本方式我在2017年8月2日的微信文章中有介绍。现在我们先看看不同出场的数据对比:

先说明下:

出场方式A指的是: 

按照之前我们策略的出场标准,基本上靠经验和主观的定义后进行测试、统计调试,得出一个我们可以接受的结果

出场方式B指的是:

从2017年10月开始,我们花了很多精力搭建了大数据运算平台,在开仓标准和仓位管理均一致的前提下,我们一共进行了1000+万次的运算,寻找出场(止损、保本、分区间止盈)的最优组合

表1:AB净值比对


表2:AB回撤比对


可以看到,通过我们1000万+次大数据运算所筛选出的最佳出场方式组合,净值收益更高,回撤更小。

尽管在某些年度B方式的收益要小于A方式,但基本规律是行情较大的年份,方式B的收益要稍低,但是这时候收益已经挺高了,我们更希望在行情较小(比较难做)的年份要保持收益,牺牲行情较大年份的小部分收益,是完全值得的。