海龟系统的故事,很多交易者都听说过,我在图书《量化技术分析实战——解码股票期货交易模型》中专门用一个小节做了展示,那是1983年在美国举行的一场关于成功的交易,是天赋决定还是程序化连续执行的对赌,这次对赌让海龟交易法则在30年内席卷了全世界商品期货市场。 海龟交易法则不仅从模型原理上容易理解,而且提供了一套完整的模型+风险控制+资金管理思路,这套思路在现在看来也绝对受用,今天我们仅从模型开发层面,再次剖析海龟交易法则,并试图做一些有效的迭代,提升其绩效。 首先是头寸方面,海龟不是按照资金等分头寸,而是通过ATR自适应头寸,符合一般的资产配置头寸调节方法,在高波动率环境下降低开仓头寸以换取较高的收益风险比,而非全程追逐高利润。 为什么头寸能够这样的变化?本质的原因还是波动率的均值回复效应。可以在波动小的时候开大仓位,波动大的时候开小仓位。 入场方面,海龟拥有明确的双重入场条件:也就是在向上突破进20日(和55日)最高点的第一刻买入,在向下突破20日(和55日)最低点的第一刻卖出。这种高低点突破通道叫作唐奇安通道。 在出场逻辑方面,原版系统提供了离市周期 Trailing Exit Length=10周期高低点连线,用来出场平仓。 在止损方面,策略以2*ATR为幅度进行追踪止损,多空对等。所以这是一套典型的通道突破模型,它并不十分复杂,而且逻辑合理。 我们的改进集中在这几个方面: 1、首先发现反应不足和反应过度的交替变化。 反应不足需要使用程序化系统的主体条件应对——均线、突破等。 反应过度需要使用程序化系统的外挂条件应对——基于波动率的追踪止损。 而系统原有的离市条件其实显得非常鸡肋,且影响性能。 2、复利再投模式,将一些品种好不容易积累的利润丢失了,而且不符合我们测试模型全程同等条件下的真实表现。所以采用单利模式。 3、以ATR为止损度量,我们开始对海龟交易模型进行逐一品种的ATR止损区间优化。我们选择的目标函数是夏普比率。经过优化分析之后,我们大致地找到了各品种比较合理的止损位,并重新组合测试,得到了非常迅猛的绩效改善。 经过这几次改变,海龟交易系统的性能获得了较大幅度提升,但是第三点改进需要深思,尤其是优化得到的出场参数,一定要非常稳健,在未来衰减小,才可以长期使用。 更多内容,请观看视频教程《第5课:模型开发实战之——海龟交易法则改进版》 作者介绍:濮元恺 2009年开始专注于程序化模型研究,随后经历股票多因子模型、商品期货时间序列模型等开发工作。 2016年加入中国量化投资学会专家委员会。 随后作为励京投资管理(北京)有限公司创始团队,发行了多只阳光化私募基金产品。 2018年撰写的《量化投资 技术分析实战》图书获得众多业内人士推荐成为畅销书,帮助很多量化投资交易者走上了起步之路。 七禾网联合量化交易高手濮元恺先生制作和推出了15节量化学习的精品视频课程,同时在视频中详细地分享了9套量化交易策略源码,带您零基础学习量化交易! 相关链接:15节精品课、9套策略源码分享,带您零基础学量化! 责任编辑:傅旭鹏 |
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