1 程序化交易系统构建要素 2 程序化交易系统的建立 3 风险控制与案例分析 2

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1 Professional Accounting Education Provided by Academy of Professional Accounting (APA) 期货从业知识讲解 期货及衍生品分析与应用 第四章期货分析方法和交易模型 第十讲 程序化交易 讲师 :LpingLee ACCAspace 中国 ACCA 国际注册会计师教育平台 Copyright ACCAspace.com

2 1 程序化交易系统构建要素 2 程序化交易系统的建立 3 风险控制与案例分析 2

3 程序化交易系统构建要素 程序化交易是依据计算机和网络技术, 以交易指令的方式 完成期货投资者预先编程设置好的交易策略的一种交易手段 优点 : 排除了人类主观情绪的影响 ; 解除了繁琐的交 易工作 ; 追踪趋势方向的交易, 确保顺应趋势方向的入市和 出场机会 缺点 : 无法预测市场反转 ; 当市场处于无趋势状态时交 易结果不佳 ; 没有交易经验的交易者建模难度大 ; 系统具有 一定的时效性, 需定期评估 分析 学习的内容 : 构建要素 系统的建立 风险控制 案例 3

4 程序化交易系统构建要素 一 程序化交易系统构建要素包括 : 交易思想 数据获取 数据处理 交易信号 指令执行 ( 一 ) 交易思想是程序化交易的核心要素 1 了解自己熟悉市场, 对投资者而言, 流动资金少难以做到分散投资, 资金大则流动性差的市场难以进入, 因此选择市场要考虑 : 市场流动性, 交易规则, 波动幅度 2 入市策略, 常见入市策略有突破策略 均线交叉策略 固定时间周期策略 反转策略 形态匹配策略等 3 止损策略, 这方面有绝对金止损 百分比止损 波动幅度止损 时间止损等 4 止盈策略, 投资者应知道何时离开, 有跟踪止盈 移动平均止盈 利润折回止盈等 5 仓位管理, 仓位控制是实战中直接的风险控制方法, 凯利公式 :,b 为交易赔率,P 为交易胜率,q=1-p, 现有资金中下次交易的比率 4

5 程序化交易系统构建要素 ( 二 ) 数据获取, 确保数据的完整性 数据的连续性 ( 三 ) 数据处理, 交易规则交易参数设定好之后再进行分析 计算 逻辑判断 ( 四 ) 交易信号, 满足交易策略的出入场条件是, 计算机的买卖指令信号 ( 五 ) 交易执行, 是一面执行一面查询成交回报的过程 5

6 二 程序化交易系统的建立 ( 一 ) 模型设计构造, 1 交易策略的考量在交易策略上既要考虑模型的专用型也要考虑模型的通用性 条件设置的适当性是模型设计构建的核心, 主要解决的问题有 : 买入开仓条件设置 卖出平仓条件设置 卖出开仓条件设置 卖出平仓的同时再卖出开仓条件设置 买入平仓条件设置 买入平仓的同时再买入开仓条件设置 程序化交易最适用的时间周期是模型要考虑的问题 2 交易平台选择交易是在专门电子平台上运行, 平台选择可从便利性 功能 成本三方面考虑 3 模型编程编程需要考虑难易程度与保密性 6

7 ( 二 ) 模型测试评估 一般的流程图为 : 样本内回测绩效评估参数优化样本外验证 流行的软件能帮助投资者回溯测试策略历史行情的表现, 依 据这种反馈修正交易策略 1 程序化交易的完备性检验 完备性检验主要通过对回测结果当中的成交记录进行研究, 观察开仓平仓的价位和时间点是否和模型一致 7

8 2 程序化绩效评估指标这些指标包括 : 年化收益率 最大回撤比率 夏普比率 总交易次数 交易胜率 平均盈亏比等 (1) 年化收益率 R D 为交易天数 年化 = M D 盈 100% M 365 本 M 本 策略本金 为年化收益率, MDDR 为策略盈利金额 = Max Max( ) / 100% t ( 0, T ) t ( 0, ) M M τ τ M τ 本 (2) 资本回撤比率 为 t 时刻权益额, 为策略本金 8

9 (3) 夏普比率 威廉夏普于 1966 年提出的公式, 计算过程为, 首先计算时期内回报率, 再除以期间回报率的标准差 SR = r r σ r f SR 为夏普比率,r 为收益率无风险收益率, 标准差 交易次数与交易频率交易次数反应回溯期间交易策略被触发次数, 每天的交易次数就是交易频率 根据交易频率不同可将程序化策略分为低频 中频 高频 9

10 (4) 交易胜率与盈亏比 交易胜率是回溯期间获利交易次数占所有交易次数的比率, 交易策略中单笔平均盈利与单笔平均亏损的比值是盈亏比 ( ) ( ) ( ) E( R) 是期望收益, E R = r p 1 p = r+ l p 1 是盈亏比,p 是胜率 可以看出假定盈亏比 r=1 时, 只有 p>50% 的时候才能使得期望 收益为正值 盈亏比小于 1, 胜率必须高于 50% 才能取得正的 期望收益 10

11 ( 三 ) 模型参数优化参数优化是通过智能算法使得交易模型的回测结果达到最优绩效目标的优化过程 参数优化可以短时间内帮助投资者寻找到最优的参数设定值 参数优化的一个重要原则是争取参数高原, 而不是参数孤岛 参数高原表明参数的稳定性, 可以加强未来当策略遇到不确定行情时的应对能力 11

12 ( 四 ) 模型仿真运行交易模型的测评往往采取的是过去的历史行情数据, 未来的行情走势不可能是过去走势的完全复制 无论是夏普比率还是最大资产回撤指标 行情变化对指标影响很大, 导致交易模型业绩与与历史业绩出现较大偏差 12

13 1 检验模型在实际运行过程中信号闪烁与偷价行为 未来函数 利用还未发生的数据对之前发出的判断进行修正的函数 含有未来数据指标的基本特征是买卖信号不确定, 信号闪烁反复问题会对模型设计人员带来困惑, 模型策略中出现信号闪烁, 实盘中模型会不断开平仓 用历史数据测试只会有一次信号, 交易结果和测试结果差异很大 解决信号闪烁的办法, 一用不可逆条件作为信号判断条件, 二是使正在变动的未来函数变成不在变动的完成函数 偷价行为是指在开平仓的时候使用了当时不存在的进出场条件. 信号闪烁与偷价行为对短线交易模型影响都是严重的 13

14 真题精选 2015 年 7 月 程序化交易中使用未来函数的 后果 ()? A 买卖信号消失 B 实际收益明显低于回测收益 C 提高盈利能力 D 精确回测结果 解析 未来函数 利用还未发生的数据对之前发出的判断进行修正的函数 模型策略中出现信号闪烁, 实盘中模型会不断开平仓 用历史数据测试只会有一次信号, 交易结果和测试结果差异很大 答案 AB 14

15 2 样本内与样本外检测交易模型回测绩效表现好, 但实盘交易盈利却表现异常, 两者偏差大 解决办法有 : 使用更长的历史数据进行回测 ; 策略设计中限制自由度和参数数量 ; 将历史数据分为样本内样本外两部分进行测试 实践中常用的做法是 : 将历史数据的前 80 % 作为样本内数据, 后 20% 作为样本外数据 15

16 风险控制与案例分析 三 交易系统风险控制主要预防以下几点风险 : 1 交易执行风险, 经过回测验证的策略也会遇到意外风险 2 交易制度风险, 开仓 持仓 平仓 撤单均应按规定执行, 高频交易策略应避免不当交易行为 3 策略风险, 回测优秀的策略不能保证实盘运行绩效好 4 其他交易行为外的风险, 线路繁忙 停机故障 黑客攻击等 16

17 风险控制与案例分析 四 案例分析海龟法则 第一步 使用两个有差异但彼此相关的入市系统, 分别是系统一 20 日突破为基础的短期系统, 和系统二 55 日的长期系统 第二步 在出现突破时, 在建立一个单位的多头头寸基础上逐步增加头寸第三步 系统一采用 10 日突破退出法则, 系统二采用 20 日突破退出法则 对多头而言是在 10 日 20 日最低点退出, 空头则是相应最高点退出 第四步 ( 补充 ) 海龟法则下的止损法则是任何交易都不能出现 2% 以上的风险 17

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