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開發跨平台網格 EA:測試多幣種 EA

作者/特朗普對頭 2020-08-11 20:59 0 來源: FX168財經網人物頻道

概述

本文是專門針對網格智能交易系統系列文章的後記:

  • 開發跨平台網格 EA
  • 開發跨平台網格 EA(第二部分):趨勢方向上基於範圍的網格
  • 開發跨平台網格 EA(第三部分):基於調整並帶有馬丁格爾的網格
  • 開發跨平台網格 EA(最後部分):多樣化是增加盈利能力的一種方式

我們不會在本文中創建或改進智能交易系統。 我們已經創建了多幣種 EA。 其新版本和測試報告,以及用於測試的 SET 文件將附在文後。

本文的主要目的是依據行情測試基於攤平和馬丁格爾的 EA,而這最初並未計劃。。 在標準普爾 500 指數從 3400 美元跌至 2200 美元的情況下,僅交易多頭倉位的智能交易系統能否幸免? 因此,下降幅度超過了 30%。

交易系統的基本規則

在智能交易系統中實現的交易系統由以下規則組成。

市場。 該 EA 僅交易美國交易所股票。 經紀人提供數十種最受歡迎股票的訪問。 測試多幣種 EA 時將從可用集合當中選擇股票。

入場方向。 僅在多頭方向開立所有倉位。

如果您查看大多數股票的長期價格走勢圖,那麼選擇這個方向就顯而易見。 特別是,如果您分析從 2010 年到 2020 年初的時間段。 例如,查看 Microsoft 股票的周線圖表:

Microsoft 股票,周線圖表

在行情下跌之前,股票一直穩定增長。

入場點。 倉位將根據 RSI 指標的數值開倉。 根據資產,讀數將以不同的方式進行解釋。 在某些資產上,當 RSI 低於 30 時將執行入場。 對於其他資產,當 RSI 升至 70 以上時,我們將入場。 因此,它完全取決於資產。

攤平層數。 使用不限層數的攤平非常危險。 如果資產價格長期在一個方向上波動,那麼每增加一筆新持倉,您的虧損就會增加。

所以,每個品種的網格長度將被限制為四筆持倉(層數)。

即,如果某個品種的網格最多包含 3 層,並且品種價格達到第 4 層開倉級別時,則系統將把此價位上的所有已存在持倉平倉,而不是開立第四筆持倉。 在攤平算法中應用了止損。

攤平方法。 對現有持倉攤平(通過在較低的價位加倉),可以利用固定手數,或在新開每筆持倉時增加手數。

如果使用馬丁格爾方法增加手數,則止損時的虧損將大大高於從止盈中獲得的利潤。 這就是為什麼用馬丁格爾策略在心理上難以接收的原因。 當您看到止損瞬間把您智能交易系統過去兩周的全部收益回吐時,這肯定會令人十分沮喪。 故此,最好不要完全設置止損。

我們選擇金融產品時,應從固定手數攤平策略表現良好的那些品種開始。

如果我們需要使用馬丁格爾,則手數不應成倍增加,而是在每層中都應以初始手數增加。

下表顯示了不同攤平類型的計算。

攤平類型
層數鏈條數量
 止損時的損失
 固定
 2
 3
 固定  3
 6
 固定  4
 10
 按初始手數值增加
 2
 4
 按初始手數值增加  3
 10
 按初始手數值增加  4  20

在層數中指定相應層數出現止損時的虧損。 也就是說,如果每層為 7 點,則在第 4 層處固定攤平的虧損將等於 10*7 = 70 點。

因此,如果按初始手數增加手數,則層數鏈不能超過三層。 這是因為 4 層的虧損太大。

網格大小和獲利大小。 網格大小(兩個未平倉合約之間的距離)和止盈大小都應基於優化進行選擇。 為了限制止損時的虧損,應設置參數,從而令虧損等於盈利的 1-3 點。

交易和測試周期。 如大多數股票圖表中所見,價格在很長一段時間內一直穩定增長。 但是這里的關鍵詞是“長期”。 設計該交易系統時,周期不少於一年。 最佳周期是 4 年。 如果您決定采用該交易系統,建議您考慮四年的期限。

測試和優化取在 2016 年 1 月至 2020 年 1 月的 4 年區間。 為找到的一組金融產品增加額外測試,取在 2020 年 4 月股票市場暴跌期間。

交易手數。 測試和優化將以固定手數執行。 每個品種都用獨立的手數大小。

由此產生的多幣種 EA 將通過逐漸遞增的交易手數進行額外測試。 在這種情況下,若餘額增加了一倍,則手數也會增加一倍。 重複此增量,直到操作手數達到等於 25 倍初始手數值為止。

在輸入參數里定義遞增手數。 這些參數用於指定資金量,遞增的可操作手數最高達此大小(請參見下圖)。

遞增操作手數的輸入參數

總結。 這些都是我們交易系統操作所依據的規則。 我們在單個金融產品上測試系統的盈利能力。


單一金融產品的優化參數

我不會為每個產品提供單獨的優化詳細信息,因為本文的意圖並不在此。

在基於實際報價的每次報價模式中執行優化。

優化結果按恢複因子排序。 如果某次測試顯示盈利,則返回恢複因子值。 如果某次測試虧損,則會顯示帳戶餘額減少的百分比(帶有負號),而不是恢複因子。 如果 EA 在測試期間執行的交易少於 30 筆,則返回 0,因為交易太少,不足以得到客觀的統計信息。

在標準選項中,未提供排序方法。 它是在智能交易系統中實現的。 為了使用它,打開策略測試器中的設置選卡,然後選擇自定義最大(請參見下圖)。

自定義條件的最高值

還有,在單一品種優化和測試過程中使用了前向驗證測試。 在 4 年間隔內我們得到的最佳前向驗證周期為 1/4 。 這意味着前三年用於複盤測試,而最後一年用於前向驗證測試。

為多幣種智能交易系統選擇的品種

現在,我們研究測試結果。 此處是金融產品的餘額表,即在我們的多幣種智能交易系統里最終包含的。 其中有 11 種金融產品。 首先,EA 並非設計用來交易更多金融產品。 其次,很難選擇無關聯的品種。

AAPL:

AAPL, 2016-2020

BRK.B:

BRK.B, 2016-2020

PEP:

PEP, 2016-2020

WMT:

WMT, 2016-2020

CVX:

CVX, 2016-2020

EBAY:

EBAY, 2016-2020

MSFT:

MSFT, 2016-2020

DIS:

DIS, 2016-2020

JPM:

JPM, 2016-2020

JNJ:

JNJ, 2016-2020

S&P500:

S&P 500, 2016-2020

圖表末端附近的大幅下跌實際上並費暴跌。 該位置顯示的是複盤測試結束,並開始前向驗證測試。 這是因為前向驗證測試需從初始本金額度開始,而並非從複盤測試結束時的餘額開始。

此處的表格列出了所選金融產品的測試結果:

 品種 恢複因子(複盤/前向驗證)
盈利因子(複盤/前向驗證)  最大回撤 (複盤/前向驗證) 交易 (複盤/前向驗證)
 AAPL
 7.25 / 11.04
 3.93 / 37.99
 49.41 / 30.36
 134 / 58
 BRK.B  7.41 / 1.79
 3.11 / 2.01
 15.06 / 14.96
 70 / 29
 PEP  5.2 / 3.26
 2.49 / 5.42
 13.96 / 10.42
 55 / 15
 WMT  5.9 / 3.19
 2.51 / 2.56
 25.52 / 20.7
 67 / 25
 CVX  6.51 / 3.25
 3.03 / 4.26
 19.17 / 14.82
 78 / 24
 EBAY  4.57 / 1.95
 8.87 / 8.85
 20.7 / 12.96
 43 / 12
 MSFT  7.41 / 3.13
 6.69 / 5.26
 16 / 20.93
 72 / 44
 DIS  3.97 / 1.19
 2.32 / 1.84
 26.97 / 32.02
 101 / 49
 JPM  4.34 / 3.07
 1.75 / 2.81
 12.69 / 10.86
 164 / 54
 JNJ  6.24 / 1.23
 5.66 / 2.31
 28.94 / 44.36
 68 / 29
 S&P500  2.55 / 1.98
 1.65 / 1.57
 17.81 / 21.18
 85 / 91

本末附有所有策略測試器的報告。

可以相信,前向驗證測試可以得到更準確的結果,並且還可以避免過度優化。 我不太同意這種觀點。 盡管如此,我在優化時也采用了這種類型的測試。

我的觀點,前向驗證測試有一個優勢。 它能夠令測試 EA 從兩個不同的起點運行。 這樣可以節省您的時間。

至於其餘的,結果的解釋可能比前向驗證測試更加複雜。

例如,簡單地加上複盤和前向驗證測試的結果其實並不能令你獲得整個測試期間的總恢複因子。 這是因為在這些區間內,最大回撤通常不同。 但我們需要這個共同的最大回撤,從而來判斷初始成交量或最低存款額。 因此,我們必須取用最大回撤值作為整個區間的最大值。 在此情況下,回撤率較低的區間中計算出的恢複因子並不精準。

甚至,如果您可以查看餘額表,即使不進行前向驗證測試,您也不會過度優化智能交易系統。 如果餘額表在整個測試區間都在穩定增長,則表明您已選到合適的參數。 如果主要增長只是出現在餘額表的開頭,而資金水平保持不變,或位於圖表的右側,則該參數並不合適。

行情暴跌前的多幣種 EA 測試

在智能交易系統里,若將選定的金融產品合並為一個會產生什麼影響? 結果會比單獨交易每個品種的結果更好嗎? 此處是交易固定手數時的餘額圖和測試結果:

同時交易 11 種金融產品(固定手數)時的餘額圖

即使單憑肉眼,您也可以看到與交易單一金融產品相比,餘額圖已經平滑了很多。 我們另外查驗測試結果表格。

 恢複因子  盈利因子 淨盈利
 最大回撤 交易
 20.56  2.94
 1 992
 96.91
 1 308

該表格還顯示了多元化的影響。

初始本金為 200 美元。 四年之後,我們已得到 1,992 美元。 這意味着在交易固定手數時,四年的利潤幾乎達到 900%。

這似乎是一個很好的結果。 然而,實際情況有些糟糕。 首先,200 美元的初始本金太少了。

最大回撤為 97 美元。 但這並不意味着該系統用 97 美元的本金就足以交易。 您還需要考慮需為持倉保留的保證金大小。

測試之後,EA 在日誌欄中添加有關測試期間得到的最大回撤的信息。 在我們的案例中,最大回撤值為 190 美元。 這意味着舒適的交易,至少需要有 97 美元 + 190 美元 = 280 美元。 我們四舍五入到 300 美元。 這意味着 4 年的利潤幾乎是 600%。

該利潤是按固定手數達成的。 如果每當餘額增加初始存款值的倍數時,我們也增加手數會如何? 智能交易系統最多可將初始手數增加 25 倍。 我認為這個限制足以滿足我們的測試要求:

同時交易 11 種金融產品時的餘額圖(遞增手數)

這次圖表不是那麼平滑。 但最終的利潤是驚人的! 存款從 200 美元(或所需的 300 美元)增加到 20,701 美元。 這相當於四年內幾乎達到 7,000%!

在此情況下,EA 開始依據本金 7,100 美元采用最大手數。 這意味着如果我們不加以限制,操作手數可以進一步增加。

多幣種 EA 測試,包括行情下跌區間

結果也是非常喜人。 但在近期行情暴跌期間,EA 的表現如何?

這一部分涉及本文的主題。 下一個測試區間是從 2016.01.01 到 2020.04.01。

具有相同設置的多幣種 EA 測試結果,交易固定手數:

同時交易 11 種金融產品(固定手數)時的餘額圖

乍一看,回撤幾乎無法察覺。 現在我們看一下測試結果:

 恢複因子  盈利因子 淨盈利
 最大回撤 交易
 13.91  2.54
 1 971
 141.69
 1 400

現在您看到了區別。 恢複因子降低了 7。 最大回撤增加了 1.5 倍。 利潤幾乎保持不變。 實際上,我們從一月到二月底的收入都虧損掉了。 下降幅度超過 30%。

現在我們看一下采用逐漸增加手數到 25 倍時的測試結果:

同時交易 11 種金融產品時的餘額圖(遞增手數)

即使在這種情況下,跌幅也不是很明顯。 利潤為 20,180美元,僅比 2020 年初少了 600 美元。

我們來匯總一下。

通常來說,我希望我已經證明,即使交易采用攤平和馬丁格爾策略系統也並非那麼危險。 當然,您應該為攤平設置擔責限制。 這意味着止損也應與攤平和馬丁格爾同時采用。

結束語

自 2008 年上一次市場大崩盤以來,已經過去了 10 多年。 自那時以來,市場一直在穩定增長。 無人知曉,在 2020 年股市崩盤後,也許會開始類似的 10 年增長。 對於本文所述的交易系統而言,這將是完美的時機。

對於我來說,我確定會啟動一個機器人,令其根據闡述的系統進行真實交易。 智能交易系統附在文後,故您也可以使用它。

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