組合剝頭皮:分析過去的交易來提升未來交易的成效

我不打算成為剝頭皮交易者,但我不得不這樣做。 甚至,我不想成為交易員或自動交易系統(tǒng)的開發(fā)人員。 幸運的是,我確實變成了一名交易員和一名開發(fā)人員。 我的研究工作導致一種永恒技術(shù)的出現(xiàn),可傳承給子孫后代。 除非世事變遷。 除非交易所停止操作。

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關于該方法。 直觀闡述
想象一下:有一尊大炮(一套交易系統(tǒng)或算法)和 2 盒貝殼 — 其一是正面(盈利)交易,而另一個是負面(虧損)交易。 如果您瞄準它們射擊,并研究戰(zhàn)場上的彈坑,就會發(fā)現(xiàn)在整個射擊歷史中,一些正面交易永遠不會落入負面的彈坑。
從觀感上看,它可能如下所示:

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圖例 1. 交易歷史的數(shù)字領域
注意圖例 1中的坐標軸:該方法的關鍵參數(shù)是 Time。 它是成交期滿時間(持倉在被強制平倉前的持續(xù)時間)。 時間,作為一個計算單位,扮演者重量級的角色,因為對于同一事件(交易系統(tǒng)內(nèi)的開單條件),結(jié)果或有不同,且取決于期滿時間。 一個時間間隔可能會持續(xù)產(chǎn)生負面結(jié)果,另一個時間間隔表現(xiàn)平庸,而第三個時間間隔總是盈利的。 如此業(yè)績結(jié)果分布能夠無特定順序地貫穿整個交易歷史。
關于該方法。 細節(jié)
許多開發(fā)人員一直在嘗試基于指標、各種類型的日本燭條、它們的形態(tài)組合、以及許多其他可能的結(jié)構(gòu)來創(chuàng)建交易系統(tǒng),試圖找到一款交易圣杯。 而結(jié)果則是“平均”,因為這樣的智能交易系統(tǒng)通常同時包含所有極端:既有良好的盈利結(jié)果,也有最壞的爆倉結(jié)果。 然而,如果您加到系統(tǒng)時間,并依據(jù)交易歷史數(shù)據(jù)分析每筆期滿的交易結(jié)果,則可能識別出哪些始終盈利,和哪些呈現(xiàn)穩(wěn)定虧損業(yè)績。赫茲量化需要做的就是找到并形式化結(jié)果中的差異。 此后,赫茲量化可以只將盈利的結(jié)構(gòu)添加到自動交易系統(tǒng)之中,同時從代碼中剔除所有虧損結(jié)構(gòu)。

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圖例 2. 在開發(fā)的交易系統(tǒng)中實現(xiàn)期滿
舉例:
例如,測試交易歷史上的錘子反轉(zhuǎn)燭條形態(tài):在某些情況下,預期趨勢逆轉(zhuǎn),故此交易是有利可圖的;在其他情況下,沒有逆轉(zhuǎn),則該形態(tài)就會產(chǎn)生虧損。 但是,如果我們?yōu)樗杏唵螠y試相同點距的錘子形態(tài),設置 5 分鐘期滿(這意味著訂單將在開單后持續(xù) 5 分鐘,之后平單),然后 6, 7 , 8 .... 分鐘期滿,赫茲量化能夠發(fā)現(xiàn),例如,第 7 分鐘(圖例 1)表現(xiàn)出最好的結(jié)果,由于趨勢總是逆轉(zhuǎn),且沒有形態(tài)失敗。 在這種情況下,赫茲量化應該分析圖型,嘗試找出第 7 分鐘和所有其他選項之間的差異。 然后應在代碼中描述這種差異。 作為選項,可以將不良結(jié)果差異形式化,且可令 EA 在這些條件下禁止進行交易。 生成的智能交易系統(tǒng)可如以下業(yè)績預測操作多年:

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圖例 3. 策略測試結(jié)果(EURUSD、M1、最小手數(shù))
數(shù)學模型
越簡單越好。 此處的數(shù)學模型非常簡單。 為了闡述差異,并令結(jié)果形式化,或模擬成交開倉條件,從參與該過程的燭條(柱線)中進行數(shù)字測量就足夠了。
數(shù)字測量(以點數(shù)為單位)包括燭條長度、燭條主體和燭條的方向(顏色)。 陰線則被忽略。

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圖例 4. 數(shù)字測量(以點數(shù)為單位)包括燭條長度、主體顏色。