如何制定交易策略(二)

交易杂谈  / 倒序浏览   © 著作权归作者本人所有

#楼主# 2020-9-24

跳转到指定楼层
6.止损规则。
我们的策略已经在未完成的止损订单中具有自然止损。该策略的目标是要利用当天最高价或最低价早(9.30-11.45)的那些天。如果我们在突破高点或低点时进入交易,然后市场触及另一止损,则我们知道我们的交易无效。通过更早的测试,我们知道这仅发生10%的时间。
我们可以为止损添加其他规则,例如:
· 当我们有一定的利润时,将止损移动到盈亏平衡。但是,市场如何或为什么会关注盈亏平衡点在哪里呢?
·
· 随着交易获利,追踪初始止损。
·
· 具有固定的最大止损(例如35点)。应避免使用定点值,因为定点值未考虑市场波动的变化,也没有“未来证明”吗?系统。
·
· 将止损设置为开盘范围的百分比。从理论上讲,如果市场回撤了一定数量,则很可能会继续并最终达到我们最初的止损位。
·
· 我们得出的结论是,在我们的测试期间内,可以产生最佳系统预期的开放范围可能相对较宽,平均为62%的工作日范围。因此,如果天数范围是200点,则我们的止损平均为124点。由于心理原因,许多交易员都希望止损更为严格。但是,正如我们在开放范围内发现的那样,在更严格的止损和更低的获胜百分比之间可以得到回报。
让我们根据将止损设置为开仓范围的百分比来检查结果。假设交易没有在美国东部时间下午4.00关闭,请执行以下操作:
以开仓幅度的百分比停止
年龄已停止
止损交易的平均损失
年龄未停止
交易的平均利润没有停止
每笔交易的预期
10%
84%
6.53
16%
44.41
0.95
20%
74%
12.35
26%
36.79
0.59
30%
58%
18.19
42%
29.70
2.26
40%
50%
24.26
50%
27.05
1.73
50%
41%
28.76
59%
23.45
1.53
60%
31%
35.18
69%
23.51
5.60
70%
25%
40.30
75%
20.35
5.14
80%
21%
44.04
79%
18.43
4.92
90%
16%
45.76
84%
15.80
6.33
100%
11%
48.00
89%
13.15
6.42
每笔交易的期望值计算为(%W * Av W)-(%L * Av L)
上表基于在124天测试期内触发的109条交易。
我们可以清楚地看到收益吗?由于通过更严格的止损来减少平均亏损,亏损交易的百分比增加了。止损于开盘价的20%时,我们平均亏损仅12点,平均赢利37?风险/回报比是许多交易者所希望的1:3。但是,我们有74%的时间被拒之门外,平均预期不到1分。
在进入范围的对面留下止损意味着我们仅在11%的时间内被止损,平均损失48点。但是,其余89%交易的平均利润仅为13点。许多交易者会警惕风险/回报比为3.5:1,但是没有停止在89%的交易比例要好得多,这意味着每笔交易的平均利润为6.42点。
总之,必须检查赢家和输家百分比之间的相互作用以及平均获胜和平均损失。在不检查获胜交易百分比的情况下,我们无法考虑风险/回报率。
我们将继续在开盘区间的另一侧保持止损。
7.获利退出。
目前,我们唯一的获利退出规则是
在一天结束时关闭,这很简单,因为我们正在开发一种没有隔夜风险的日间交易系统。通常,在趋势强劲的一天(我们要捕获的类型)上,市场将以非常接近当天高/低的价格收盘,因此在市场收盘时关闭交易是有意义的。
但是,在某些情况下,市场会以一种方式突破,然后在收盘前进行反转。如果我们一直等到交易日结束时,我们可能会发现我们的交易在转回并放弃该利润之前已基本转为获利。
最常见的获利回吐是:
· 追踪止损
· 目标
让我们从尾随止损出发,考察与道琼斯指数体系有关的这两个概念。与其将止损设在开盘价的相反极端,不如将其追随市场落后吗?如果我们获利10点,那么我们的止损将移动10点。当然,止损仅能对我们有利,我们绝不能将其移远。
跟踪止损位于市场后面,每笔交易可产生5.55点的净利润,而我们未跟踪时为6.50。在这个特定的系统上,跟踪止损似乎不如单独留下止损。
设定目标如何?为了将来验证我们的系统,我们应确保目标是当前市场波动的函数。因此,我们将开放范围的百分比用作目标。
目标为打开范围的百分比
达到目标的百分比年龄
达到目标的平均利润
未达到目标的%age
未达到目标的交易的平均利润
每笔交易的预期
10%
88%
6.47
12%
(19.00)
3.43
25%
72%
15.26
28%
(20.29)
5.15
50%
45%
28.29
55%
(17.57)
3.05
100%
21%
51.30
79%
(8.03)
4.49
150%
9%
73.00
91%
(3.11)
3.87
200%
6%
91.67
94%
0.50
5.52
250%
3%
116.00
97%
2.61
5.73
300%
1%
108.00
99%
5.09
6.03
没有目标
0
100%
6.42
6.42
通过设定目标,我们旨在增加获胜百分比,但要权衡的是我们会降低平均获利。我们可以看到,将紧缩目标设定在开仓区间的10%,就可以使我们完成目标的88%的交易。从心理上讲,这是很棒的,每10笔交易我们就赢了将近9次。不幸的是,我们的平均赢率仅为6.47点,而未达到目标的12%的交易的平均损失为19.00点。
设定目标降低了我们系统的性能,我们将继续持有交易直到收盘。
8.提高每笔交易利润的方法。
有两种方法可以提高每笔交易的利润:
· 增加获胜交易的利润或减少亏损交易的损失?这是我们试图通过使用上一节中的停止和目标来实现的目标。
· 通过使用过滤器减少亏损交易的数量?这是我们将在本节中讨论的内容。
过滤器系统的三个想法可能是:
· 季节因素?系统在一周中的特定一天的运行情况会好还是坏?
· 市场通常会在大范围扩张后的第二天巩固,我们是否希望避开这些日子?
· 我们应该只沿当前趋势的方向发出信号吗?
首先,让我们看一下到星期几得到的结果:
平日
交易数量
赢得%age
平均胜利
平均损失
每笔交易的预期
星期一
19
53%
39
21
10.47
星期二
26
46%
44
25
6.77
星期三
23
57%
52
24
18.83
星期四
22
32%
26
32
(13.32)
星期五
19
58%
32
20
9.74
除星期四外,每一天都是合理的。周四的获胜者比例最低(32%),平均获胜最低(26分),平均损失最高(32),实际上每笔交易亏损。必须指出的是,我们各天的样本量非常少,只有20个左右,但星期四却非常差。
通过在周四不进行交易,我们会将每笔交易的整体预期从6.42提高到11.41。
其次,当市场采取相对较大的动作时,它将倾向于停顿并巩固。我们的突破系统将希望避免出现市场可能巩固的日子。假设当前一天的实际交易范围大于前5天的平均实际交易范围的x倍时,我们将不进行交易。实际交易范围定义为最高价(或前一个收盘价,如果较高,则)与最低价(或前一个收盘价,其较低,)之间的差。我们将测试x的各种值:
X的值
交易数
赢得%age
平均胜利
平均损失
每笔交易的预期
1.1
65
43%
43
23
5.38
1.2
71
45%
44
23
7.15
1.3
82
46%
44
25
6.74
1.4
86
48%
43
25
7.64
1.5
91
49%
42
25
7.83
1.6
96
51%
42
25
9.17
1.7
99
52%
41
26
8.84
1.8
101
51%
40
26
7.66
1.9
104
50%
40
25
7.50
2.0
107
50%
40
25
7.50
2.5
109
49%
40
26
6.34
我们可以看到,如果前一天的实际交易范围是前5天平均交易量的1.6倍或更多倍,那么通过不交易,我们将获胜率从49%提高到51%,将平均获胜率从40点提高到42点,将平均亏损交易从26点减少到25点?将每笔交易的预期收益提高到9.17点。
第三,另一个流行的过滤器是仅沿当前趋势的方向进行交易。我们可以很简单地将当前趋势定义为:采用最新收盘价与x天前的收盘价之间的差额。如果最新收盘价较高,则趋势向上,我们将仅做多交易;如果最新收盘价较低,则趋势将下降,而我们仅做空交易。让我们测试x的各种值,即从x天前的收盘价开始。
X天
交易数
赢得%age
平均胜利
平均损失
每笔交易的预期
1个
57
46%
49
25
9.04
2
50
42%
45
27
3.24
3
55
45%
50
26
8.20
4
48
42%
57
26
8.86
5
60
40%
47
26
3.20
没有过滤器
109
49%
40
26
6.34
这些结果有两个问题:
· 如果将方向指标设为1天,3天或4天,则可以提高每笔交易的期望值,但是如果我们将2天或5天作为指标,则可以大幅降低此笔期望值。这种不一致表明,对于样本数据不足,过滤器可能不太可靠。
· 如果我们以1天为最佳价值,则交易量减少一半,以期获得相对较小的期望值。交易频率很重要,如果我们将交易数量减半,我们希望将期望值提高一倍以上。
由于这些原因,我不会在系统中包括上面定义的定向滤波器。
总体而言,我们现在向系统添加了两个过滤器:
· 我们不会在星期四进行任何交易。
· 如果昨天的平均交易区间大于前5天的平均交易区间的1.6倍,我们将不进行交易。
总体效果是:
交易数
赢得%age
平均胜利
平均损失
每笔交易的预期
没有过滤器
109
49%
40
26
6.34
带过滤器
80
54%
43
23
12.64
通过使用这两个过滤器,我们减少了29笔交易,这有助于使我们的获胜百分比从49%增加到54%,平均获胜率从40点增加到43点,并将我们的平均损失从26点减少到23点。总体而言,我们的每笔交易期望值从6.34点翻了一倍,达到12.64。
9.资金管理规则
一旦我们制定了实际的交易规则,还有另外一个重要的考虑因素?每笔交易要冒多少风险。良好的资金管理有两个目的:
· 在系统边缘有机会解决之前,将丢失整个交易帐户的风险降到最低。
· 在有利的条件下,最大化交易系统的潜力。
错误地,许多交易者将试图通过设置更严格的止损水平来最大程度地降低风险。实际上,止损水平应该根据市场行为来设定。如果达到这些止损点所造成的损失对我们来说是不可接受的,那么我们应该减少交易的合约数量,而不仅仅是收紧止损点。正如我们所看到的,这种做法可能会导致亏损交易的增加和系统性能的整体下降。换句话说,资金管理控制着不停止订单的风险。
为了为我们的系统建立资金管理规则,我们需要检查其在测试期间的表现:
测试期:
一月 ?2004年6月
总积分利润:
1012
总交易:
80
滑点/佣金津贴
(每笔交易3分):
(240)
净利:
772
最大跌幅:
181
对于资金管理,我们最感兴趣的是最大亏损。迷你道琼斯指数的交易价格为每点5美元,因此1张合约的最大亏损为181 x 5美元或905美元。为了在此期间使用一张合约进行交易,我们需要至少905美元,再加上最低帐户余额要求(对于盈透证券)2,000美元= 2,905美元。
但是,系统的未来性能不太可能复制我们的测试期,因此,出于这个原因,我们必须更加保守。还记得我们的理财目标吗?最大限度地减少失去一切的机会,同时最大程度地发挥潜力。
如果我们将历史最高提取金额($ 905)加倍,再加上最低帐户余额要求($ 2,000),我们将获得$ 3,810。因此,如果我们开始用账户中的$ 4,000交易1张合约,我们将需要立即开始一个亏损序列,该亏损序列是测试期间最大亏损序列的两倍,以便无法继续交易系统。当然会发生这种情况,但是在相当不可能的情况下。
每笔交易的风险似乎很高,如果我们的止损价为50点或250美元,那么我们将冒6.25%的账户风险,很多书籍只推荐其中的1%。但是,请记住,我们的资金管理目标是最大程度地发挥系统潜力。在较小的账户规模下做到这一点的唯一方法是将风险增加到可接受的极限–我们已经表明,即使在这种较高的风险水平下,我们也不太可能会损失整个账户。如果我们仅冒险1%,则我们至少需要25,000美元来交易1张合约,鉴于我们最大的历史提取仅905美元,这显然是在顶部。
一旦确定了开始交易该系统所需的最低限度,我们就应该研究如何随着帐户余额的增加而增加交易合约的数量。主要有2种变化:
固定分数。在这里,我们将为帐户中的每个$ x交易1张合约。在我们的示例中,每4,000美元有1张合约。因此,在$ 8,000的价格我们将交易2个合约,在$ 12,000的价格交易3个合约,依此类推。请注意,如果帐户余额回落到阈值以下,我们将放弃合约。综上所述:
所需的帐户余额:
合约:
4,000
1个
8,000
2
12,000
3
16,000
4
20,000
5
24,000
6
28,000
7
32,000
8
36,000
9
40,000
10
我们可以继续交易1份低于4,000美元的合约,降至较早建立的最低账户2,000美元的水平。
固定小数是一种流行的货币管理方法,但是它有一个严重的缺陷。也就是说,它要求在不同的合同级别获得不平等的成就。为了从1张合约变为2张合约,我们需要从交易1张合约中获利4,000美元。但是,要从2个合约移动到3个合约,我们仍然需要$ 4,000的利润,但是这次是从2个合约。这意味着小额账户余额需要花费时间才能增长,而大额账户余额交易的合约数量将急剧增加。它不适合小型或大型帐户!
固定比率通过向计算中添加变量来解决固定分数的问题。此变量(或增量)是每个合约移动到下一个级别所需的数量。增量越低,系统将越主动。
公式为:
交易前一个合约大小所需的权益+(合约数量x增量)=下一个水平。
如果我们使用4,000美元作为1张合约的基本水平和1,000美元的增量,我们将得到:
所需的帐户余额:
合约:
4,000
1个
5,000
2
7,000
3
10,000
4
14,000
5
19,000
6
25,000
7
32,000
8
40,000
9
49,000
10
比较表可以看出,账户余额较低时,风险较高(我们可以交易更多合约),但是随着账户增长,风险降低了。例如,在账户余额为10,000美元的情况下,我们将交易4份合约,而固定分数只交易2张。但是,对于40,000美元的帐户余额,我们将只对10个固定小数的合约交易9个合约。如果账户跌至4,000美元以下,我们将继续使用两种方法仅交易1张合约。
固定分数允许我们以小额帐户进取,并随着帐户余额的增长降低风险。
10.结论。
在本文的整个过程中,我们使用2004年1月至2004年6月的数据开发了迷你道琼斯期货合约交易系统。从交易开放范围突破的基本思想开始,我们测试并添加了系统的每个组件有条不紊地。重要的是要意识到我们的系统是使用特定数据创建的,并且已针对该特定数据集进行了优化。如果我们优化了?那么我们会发现,当我们使用其他时段进行测试时,系统将崩溃。系统过度优化的迹象是:
· 许多不同的参数
· 参数的非常具体的值。即47的值可以获利,而46或48的则不能。
· 针对不同市场甚至时期的不同参数值
· 使用固定值?也就是说,无论当前市场如何波动,固定35点止损。
· 该系统在测试期间获得了可观的利润,而在其余时间内则造成了可观的损失!
让我们回顾一下我们的系统,以确保它看起来不是太优化:
市场:
迷你道琼斯5美元期货合约
建立:
交易范围9.30am?美国东部时间上午11.45
条目:
开盘价高点突破,空头低位突破。
止损:
相对的入口点。
出口:
停止命中或16.00 ET。
其他规则:
周四不交易。
如果前一天的
平均交易范围>前5天的平均值,则不进行交易。
我们的设置包含打开范围的特定值?135分钟 但是,我们围绕该值进行了测试,并且45分钟到180分钟之间的任何时间总体上变化不大。
周四不交易是一个非常具体的规则,可以针对我们的测试数据集进行优化。
样本数据不足
系统的最终测试是检查样本数据之外的性能。这是允许滑点和佣金3分后按月显示的结果。
25美分硬币
净积分
交易
每笔交易
简?2003年3月
393
39
10.08
四月?2003年6月
210
36
5.83
七月?2003年9月
387
38
10.18
十月?2003年12月
214
41
5.22
简?2004年3月
416
42
9.90
四月?2004年6月
359
35
10.26
七月?2004年9月
60
43
1.40
十月?2004年12月
215
37
5.81
如预期的那样,我们的1月采样时间为?2004年6月确实产生了良好的结果,但是我们在2003年的第一季度和第三季度也遇到了类似的结果,这表明该系统在一个特定时期内并没有过度优化。
画下来
在我们的测试期间,我们最大降低了181点,这在我们更大的反向测试中超过了4倍:
日期
点数
03年2月19日
234
03年6月10日
254
03月19日
215
04年9月27日
189
这些都是可以接受的,因为在我们的资金管理部分,我们允许2 x 181点或362点作为最大提款额。
资产曲线
最后,快速浏览以下交易单个合约的权益曲线,可以发现该系统在整个期间内都相当一致:
金钱管理
交易单个合约在两年期间赚取2,254点利润(11,270美元)。之前我们根据测试数据建立了固定比率资金管理模型。使用此模型在2年内进行系统交易,将$ 4,000的初始余额变为$ 47,785,利润为$ 43,785。在这种情况下,净值曲线如下所示:
最后
在本文中,我们以迷你道琼斯期货合约为例,逐步研究了单一交易系统的开发。我们已经建立了一个稳定的系统,并且在过去的两年中,该系统会产生可观的利润,特别是如果使用积极的资金管理。
应当指出,在过去的两年中,与前几年相比,道琼斯指数的波动率非常低,这使其成为日间交易系统的相当困难的时期。但是,在此期间,货币市场一直动荡不定,我们可以选择开发一种交易美元/欧元或美元/英镑期货的系统,这本来会更加有利可图。本文的重点是演示一种使用人们熟悉的工具进行系统开发的系统方法。
不应将信赖单独放在一个系统上。应该使用不同的工具,时间框架和设置(趋势跟踪和反趋势)开发许多不同的系统(使用上述方法)。去年,货币比指数波动更大,而在2002年,情况恰恰相反。所有系统都有好的时期和不好的时期,通过使交易的系统多样化,我们可以大大减少总的提款额,并产生更平滑的资产曲线。

本帖子中包含更多资源

您需要 登录 才可以下载或查看,没有帐号?立即注册

x




上一篇:如何制定交易策略
下一篇:盘中获利技巧
转播转播 分享淘帖
回复

使用道具

成为第一个回答人

您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

本版积分规则

关于作者

有我师

黑铁交易者

  • 主题

    2

  • 帖子

    2

  • 关注者

    0

Archiver|手机版|小黑屋|联系我们|交易之路 |appname
Powered by G9L.CN!  © 2019-2020版权归鲸云网络G9L.CN