《程序化交易概论》第五章--交易策略验证阶段

 　　交易策略验证阶段

　　交易策略验证阶段是确认开发者编辑的交易策略是否按照开发者的意图被正确编辑的过程。首先通过验证功能和信息提示，确认用计算机语言编辑的交易策略是否有语法或逻辑上的错误，然后再应用编辑的交易策略，确认在其所预计的地方是否正确产生信号。

　　把编辑的交易策略应用到系统里验证的行为就叫系统测试，这时需重点关注的内容是要进行与实际买卖相似的测试。这是因为，只有这样其测试结果才会有可信度，并且才能以此来进行实际买卖。进行系统测试时，虽然没有可与实际买卖完全一致的方法，但是通过把实际买卖里发生的现实内容反映到测试过程中，以此可得到类似的结果值。为了进行与实际买卖相似的测试，要注意以下事项。

　　(1)交易费用

　　进行系统测试时，如果不输入手续费、税金、滑价等交易费用或是输入完全不一样的其他值，其模拟结果将会与实际交易结果有很大出入。交易次数频繁的系统，在不包含交易费用的情况下其盈利状况很好，但是一旦适用合理的交易费用，则有可能会发生逆转为亏损的情况。因此在系统测试过程中，一定要适用与相关商品符合的交易费用来进行测试。

　　(2)追踪止损

　　"追踪止损"作为程序化交易设置窗内的强制平仓项中的一项，根据设定值其模拟交易和实际交易之间会发生巨大的差距。模拟交易里使用的历史数据不保存已成交的所有Tick数据，而只保存Bar的开盘价、最高价、最低价、收盘价等数据，并只利用这些数据来发出买卖信号。反之，实际交易则是通过反映Bar中间发生的所有Tick数据来发出买卖信号，因此模拟交易和实际交易之间会发生差距，尤其是输入非常小的值来使用时会经常发生，所以要明确认识及使用模拟交易和实际交易之间的差距。

　　(3)NextBarOpen

　　NextBarOpen是显示下一个Bar的开盘价的函数。这个函数是在Bar完成时发出订单的下单类型(onclose,atmarket)里实际发出订单的时点为"满足条件的下一个Bar的开盘价数据进来的瞬间"，因此利用直到下一个Bar的开盘价数据来编辑交易策略时使用的函数。如果使用了这个函数就不能使用onclose类型的下单。这是因为Onclose类型是以满足条件的Bar的收盘价开仓或平仓来计算。即，利用NextBarOpen函数使用onclose类型的话，就表示"如果下一个Bar的开盘价上涨，则以当前Bar的收盘价买入"。如此一来，模拟上会被计算为一直以有力的价格成交，但是从实际交易上来看，将会以比这不利的价格来成交。NextBarOpen函数在除onclose以外的其他下单类型(atmarket,atstop,atlimit)里都可使用。

　　(4)其他差异

　　如果使用分钟线及Tick线的日均缺口补充功能，模拟及实际交易的结果将会不同。此外，虽然不经常发生，但是在Bar未完成时发出订单的下单类型(atstop,atlimit)里由于模拟交易利用Bar走势的假设，所以模拟和实际交易之间会发生差异。

　　交易策略的评估阶段

　　交易策略开发者通过交易策略测试报告，来评估所开发的交易策略是否会产生盈利。如果会产生盈利，就过渡到下一个过程。否则，则回到收取意见的过程中去。然后重新制定交易战略。由此，通过交易策略报告，从而判断是否产生盈利、可否信赖、交易策略是否有效等。像这样的交易策略评估，它包括最佳的过程和可行性分析过程，并且在实际交易中也将反复进行。

　　1)对盈利最大化的评估

　　盈利最大化评估是通过使用所开发的交易策略，来评估能够创造出多少盈利。由此，可以看到总盈亏、年均盈亏、平均盈亏、最大盈利等类目。

　　①总盈亏

　　总盈亏是指测试阶段总的盈利，是当前市值减去买入时的成本。如果总盈亏为负数，那么就应该及时判断交易策略的有效性。但是，实时总盈亏为正数，也不能仅靠总盈亏来判断交易策略是否有效。因此，是否是在特定交易中产生的高收益、或者是否是在恶劣条件下产生的结果等，必须与其它项目做一下综合性比较。

　　②年平均盈亏

　　年平均盈亏是指将虚拟阶段所产生的总盈利分成不同时期，再换算成年单位，从而可以得知每年可以获得的最大盈利是多少。把总盈亏作为基准，来判断交易策略的盈利时，它的问题点在于起点不同，所产生的盈亏会有很多差异。因此，为了把不同时期的交易策略所产生的成果作比较，主要使用以年单位换算的年平均盈亏。

　　③平均盈亏

　　平均盈亏是把总盈亏分成总的交易次数后计算，并且每次交易都会显示平均盈亏。有些交易策略可以在多次交易中，通过累积小的盈利而创造出盈利;有些交易策略呢，虽然交易次数较少，但可以在各自交易中创造出高盈利。当发生交易时，平均盈亏则显示测试平均能够创造出多少盈利的标准。

　　④最高盈利

　　最大盈利显示整个交易期间中，产生了最高盈利的那笔交易的盈亏情况。一次交易时，如果产生了很高的盈利，那么通过该项目，可以得知到底产生了多大的盈利。该项目虽然是针对盈利来评估的，但是，当一次交易时，产生了很大的盈利，那它是否与总盈亏有关系呢?为了对此判断，常使用该项目。

　　2)风险评估

　　好比硬币有两面，风险评估也存在内外两面。虽说判断怎么样才能视为风险的衡量标准有很多，但是普通来说，当判断将来盈亏会发生变化，或者将来可能会产生盈亏时，这就是风险。下述3项可以判断出将来是否会产生亏损：最大亏损幅度、最大亏损、最长连续亏损交易。

　　①最大亏损幅度

　　最大亏损幅度是指，以已平仓交易为基准，将累积亏损额合计，盈利率曲线的最高点至最低点中，最长的下降部分就是亏损幅度。也可理解成整个交易过程中将要产生的交易策略中潜在的最大亏损，显示出以前的交易中产生的最恶劣的情况。该情况可以视作交易时可以承受的最大亏损限度。如果交易时，以该金额为基准，来测定风险大小、并产生了莫大的亏损时，应该加强对交易策略的改善。

　　②最大亏损

　　最大亏损是以已平仓交易中发生最大亏损的交易的盈亏，来评估的一次交易中可能发生的最大的潜在亏损。如果一次交易中发生的亏损很大，导致无法承受时，就不能信任该交易策略。因此，在该情况下，需要改善降低最大亏损。

　　③最大连续亏损交易次数

　　最大连续亏损交易次数可以成为对于战略的心理上动量指针的一个项目。最大连续亏损交易次数，与最大亏损幅度一起显示交易可承受的最大亏损限度。作为此交易策略，为了实现交易，显示出交易可以承受的连续亏损的时间。

　　3)风险调整收益评估

　　风险调整收益评估是同时评估经营成果和风险的一种评估方法。在交易策略测试报告书中，泛指补偿比率、总盈利/总亏损、SharpeRatio等。

　　①补偿比率

　　补偿比率，是通过算出风险比例和补偿比率后，把总盈亏分成最大亏损幅度后计算。当补偿比率低于1时，则表面风险大、补偿少，可以判断出该交易策略不是很理想。如果补偿比率大，那么可以说明对于风险的补偿率也就大，从而可以获得比较稳定的收益。由于补偿比率是利用总盈亏来计算的，因此在测试阶段可能会受到影响。在所显示的盈利率曲线的交易策略中，如果在显示向右上方向收益率曲线的交易策略中，测试时间过长，则补偿比率随之变高。因此，测试时间不同的交易策略间的比较是毫无意义的。

　　②总盈利/总亏损

　　总盈利和总亏损，把整个测试期间的总盈利分为总亏损后计算。如果总盈利大于总亏损，则将会显示大于1的值，在短线交易策略中，可以经常看到1.5~2的值。补偿比率和总盈利/总亏损，都显示风险补偿收益率。补偿比率是把盈利的幅度和亏损的幅度作为补偿关系来测定的。相反，总盈利/总亏损则是在量变的基础上测定补偿关系的。

　　③夏普指数

　　夏普指数把月平均盈亏分为月平均盈亏的标准偏差后计算的。通过夏普指数，可以知道产生了多少比较稳定的盈亏。一般来说，夏普指数值越高，就代表了产生的盈亏更稳定。由于夏普指数是按月来计算的，所以一般采用至少3年以上的数据为计算基准。

　　4)可靠性评估

　　交易策略测试报告上的总交易次数到底有多少才能判断出测试报告上各项评价项目是可信的呢?从统计理论来说，如果使用了30个以上的样本，那么就能知道答案。那么，是不是代表了测试报告上有30次以上的交易的话就可以信赖了呢?回答是否定的。统计理论上虽然是这样定义的，但是在将来，走势将会一直与虚拟数据没有必然的联系。总之，太少的交易次数无法提供统计的有意性。并且，交易次数越多，信赖性也就越高。但是，这并不意味着在同一时间内促成多次交易。因为，可能会由于交易费用增加，而导致业绩越来越低。建议想要增加交易次数的话，不妨加长一下测试的时间。

　　5)交易策略有效性评估

　　通过交易策略测试报告书上的胜率和平均盈亏比例，来判断该交易策略是否有效。一般来说，趋势跟随型交易策略显示的是低的胜率到高的平均盈亏比;而逆势交易显示的则是高的胜率到低的平均盈亏比。低点买入、高点抛售的逆势交易性交易策略，由于盈利交易的次数多于亏损交易的次数，所以胜率一般要高于50%。但是，盈利不是很高，因此平均盈亏比与趋势跟随型交易策略相比，相对来说较低。相反，趋势跟随型交易在横步区域内由于频繁的作假信号，导致整个胜率很低。但是，出现较大趋势时，通常产生较大盈利，因此，平均盈亏比例通常较高。#p#分页标题#e#

　　交易策略改善阶段

　　在整个交易策略评估过程，如果判断为将来有可能产生盈利的话，那下一步就是修改和优化交易策略评估，从而达到改善交易策略的目的。

　　所谓优化，是由交易策略到外部变量的数值中，换入其他值，然后通过使用以前的数据来测试交易策略。也就是说，和利用进入规则和清算规则的技术性分析指针的时间相同的变量值等变更成为其它各种数值，随后通过互相评估业绩，从而达到改善交易策略业绩的目的。

　　如果在交易策略评估过程中，该战略落选了，必须回到开发交易策略中，并重新制定新的策略。优化过程虽然是确认所开发的交易策略能不能成为突出的交易策略、用于交易策略中的变量是否通用的过程，但是，可能会发生过优化的问题。过于优化是让以前的数据产生盈利，通过利用选配曲线，在测试报告上显示出可观的盈利。但是，这样做的话会降低自由度，导致实际交易中产生亏损。因此，交易策略开发者必须提高警惕避免陷入过优化的困境中去。为预防过优化，可以尝试一下下述方法。

　　第一,运用伦理性规则。

　　第二,使用较小的变量。

　　第三,对长久的数据进行测试。

　　第四,用在复数时间周期和复数市场中，并进行评估。

　　第五,实施前进式分析。

【汇客中国】www.fxwork.cn-外汇返佣 领导者！汇集了国际主流正规外汇平台，成为汇客中国的客户，交易产生的佣金大部分返还给客户，降低交易成本。选择汇客中国，您就选择了低成本！