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股票量化軟件:赫茲量化軟件中智能測試報告中數(shù)字的意義

2023-07-21 16:32 作者:大牛啊呢  | 我要投稿

任何交易可以在歷史數(shù)據(jù)上測試。在測試完成之后,總結(jié)性的結(jié)果和一些特性會在“報告”標(biāo)簽顯示。報告允許對不同智能交易進(jìn)行對比,對于相同而不同輸入數(shù)據(jù)的智能交易進(jìn)行對比。本文將會詳細(xì)解析測試報告中的數(shù)字意義。赫茲量化軟件

測試結(jié)果報告范例

以下方測試報告結(jié)果為范例進(jìn)行解析:


編輯



  • 'Bars in test' 以模型為基礎(chǔ),顯示歷史的深度。




  • 'Ticks modelled'顯示模型次序的大小。 每一個記錄的次序代表柱的當(dāng)前或另一時刻狀態(tài) (OHLCV)。 不同柱的狀態(tài)取決于時間范圍,模型方法,和從較小時間段內(nèi)的柱的歷史數(shù)據(jù)。




  • 'Modelling quality' 按照以下的公式進(jìn)行計算:赫茲量化軟件


    ModellingQuality = ((0.25*(StartGen-StartBar) + ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 0.5 *(StartGenM1-StartGen) + ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 0.9 *(HistoryTotal-StartGenM1)) / (HistoryTotal-StartBar))*100%;


    位置:


    另外:




    • 對于最近時間范圍數(shù)據(jù)庫模型的開始和最近時間范圍數(shù)據(jù)模型的開始存在重量系數(shù)0. 25的區(qū)別;赫茲量化軟件




    • 對于最近時間范圍數(shù)據(jù)庫模型的開始和最近時間范圍數(shù)據(jù)模型的開始在原有分鐘內(nèi)存在重量系數(shù)0. 5的區(qū)別;赫茲量化軟件




    • 在原有時間上模型的開始和歷史數(shù)據(jù)的末尾之間重量系數(shù)0.9的區(qū)別。





    • HistoryTotal - 在歷史中的總數(shù)額;赫茲量化軟件




    • StartBar - 開始測試柱的數(shù)字。模型開始于最小的第101個柱或者測試水平初始日期相關(guān)的柱;




    • StartGen - 在最近的時間范圍內(nèi)開始測試柱的數(shù)字;赫茲量化軟件




    • StartGenM1 - 在原有分鐘內(nèi)開始測試柱的數(shù)字;赫茲量化軟件





    • Gross profit, 所有贏利交易總數(shù)的凈贏利值;




    • Gross loss, 所有虧損交易總數(shù)的凈虧損值;




    • Total net profit, 凈贏利值和凈虧損值之間的差別:


      TotalNetProfit = GrossProfit - GrossLoss




    • Profit factor, 贏利原因顯示在多少時間內(nèi)凈贏利值超過凈虧損值:


      ProfitFactor = GrossProfit / GrossLoss




    • Expected payoff,預(yù)期值可以使用以下公式進(jìn)行計算:


      Expected Payoff = (ProfitTrades / TotalTrades) * (GrossProfit / ProfitTrades) - ? ? ? ? ? ? ? ? ?(LossTrades / TotalTrades) * (GrossLoss / LossTrades)


      位置:




      • TotalTrades - 交易總數(shù);




      • ProfitTrades - 贏利交易總數(shù);




      • LossTrades - 虧損交易總數(shù);




      • GrossProfit - 凈贏利交易總數(shù);




      • GrossLoss - 凈虧損交易總數(shù).






    • 在一定程度上從最初的平衡顯示減少原始的價值:

      AbsoluteDrawDown = InitialDeposit - MinimalBalance




    • 最大借款值和當(dāng)前最小借款值的最大差距:


      MaximalDrawDown = Max of (Maximal Peak - next Minimal Peak)


      在圖表的下方會給出測試的最大借款價值的基本狀態(tài)??偟淖畲蠼杩顑r值會以粗箭頭標(biāo)出。

      ?

    • 編輯


      最大借款百分比的比率等于最大借款和它的各自價值的商:


      MaxDrawDown % = MaxDrawDown / its MaxPeak * 100%


    在報告中顯示的其他結(jié)果可以應(yīng)用簡單的數(shù)學(xué)方法計算。



    • Total trades - 在測試?yán)锏慕灰卓倲?shù);




    • Short positions (won %) - 賣空倉位總數(shù)額和其中贏利百分比(賣空倉位/賣空倉位總數(shù)*100%);




    • Long positions (won %) - 看漲倉位總數(shù)額和其中贏利百分比(看漲倉位/看漲倉位總數(shù)*100%);




    • Profit trades (% of total) - 贏利交易總數(shù)和交易總數(shù)的百分比(贏利交易/交易總數(shù)*100%);




    • Loss trades (% of total) - 虧損交易總數(shù)和交易總數(shù)的百分比(虧損交易/交易總數(shù)*100%);




    • Largest profit trade - 贏利交易中獲得的最大贏利;




    • Largest loss trade - 虧損交易中獲得的最大贏利;




    • Average profit trade - 贏利交易中贏利的平均數(shù) (凈贏利值 / 贏利交易);




    • Average loss trade - 虧損交易中虧損的平均數(shù)(凈虧損值 / 虧損交易);




    • Maximum consecutive wins (profit in money) - 在這一系列贏利總數(shù)和交易的贏利系列中最大連續(xù)盈利;赫茲量化軟件




    • Maximum consecutive losses (loss in money) - 在這一系列虧損總數(shù)和交易的虧損系列中最大連續(xù)損失;




    • Maximal consecutive profit (count of wins) - 在交易總數(shù)中最大連續(xù)交易的贏利;




    • Maximal consecutive loss (count of losses) - 在交易總數(shù)中最大連續(xù)交易的贏利;




    • Average consecutive wins - 贏利系列中連續(xù)盈利的平均數(shù);




    • Average consecutive losses - 虧損系列中連續(xù)損失的平均數(shù).


    模型示意圖中的色彩應(yīng)用

    以下色彩應(yīng)用于以下示意圖:



    • 亮綠色- 分鐘內(nèi)的模型,圖中標(biāo)注為7。




    • 略深綠色 – 顯示模型大的時間范圍,從M5至 H4。




    • 粉色- 完全的不規(guī)則碎片模型。圖中標(biāo)注為2 。




    • 灰色- 原有的模型,圖中標(biāo)注為1 。赫茲量化軟件



    編輯

    上方的色彩示意圖是按照最初模型數(shù)據(jù)計算的:



    • Bars in test = 4190;




    • StartBar = 2371;




    • StartGen (H4) = 3042 (圖中標(biāo)注為3 );




    • Start H1 = 3355 (圖中標(biāo)注為4);




    • Start M30 = 3841 (圖中標(biāo)注為5);




    • Start M15 = 3891 (圖中標(biāo)注為6);




    • Start M5 = 0 (圖中沒有標(biāo)注);




    • Start M1 = 3917.


    由以上這些價值和模型的公式獲得以下結(jié)果:

    ((0.25*(3042-2371) + 0.5*(3917-3042) + 0.9*(4190-3917)) / (4190-2371))*100% = ((0.25*671 + 0.5*875 + 0.9*273) / 1819)*100% ? ? ?


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